數位轉換不僅是一種趨勢,更是在競爭日益激烈、技術驅動的市場中生存和發展的必要條件。雲端運算、AI、區塊鏈、自動化以及無所不在的行動裝置等新興技術正在重塑傳統的銀行模式,提升客戶體驗,並重新定義營運效率。後疫情時代,世界進一步加快了向線上銀行和近乎無現金社會的轉變。例如,創新便利的「觸碰支付」(Tap & Pay) 最初只是千禧世代年輕人的首選,而如今已成為全球各年齡層廣泛接受的交易方式。
銀行與金融服務產業正經歷一場由快速突破與技術進步所推動的數位轉換。這場轉換正迅速改變金融機構的營運模式、與客戶互動的方式,以及為客戶創造價值的方法。
這項轉換涉及將數位科技融入銀行業務的各個領域,從根本上改變銀行的運作方式和為客戶提供價值的方式。它涵蓋了從傳統銀行業務模式向更具創新性、以客戶為中心的服務的轉變,這些服務利用這些技術來提高效率、安全性和客戶滿意度。對銀行業而言,這項轉換由以下幾個因素所驅動:
客戶期望:現代客戶追求便利、快速、無縫的銀行體驗。他們期望服務能夠全天候提供,可透過任何裝置存取,並根據個人需求進行定制。這種期望的轉變正推動銀行採用數位化解決方案來提升客戶體驗。
技術進步:人工智慧 (AI)、機器學習 (ML)、區塊鍊和大數據分析等創新為銀行提供了改善效率、安全性和決策流程的新工具。這些技術讓銀行能夠提供個人化服務、偵測詐騙並簡化營運。
競爭壓力:金融科技公司和純數位銀行的崛起加劇了金融服務領域的競爭。對傳統銀行而言,數位轉換了推動創新,催生了數位錢包、新型支付系統等新型金融產品,以與這些新競爭對手競爭。
監管變化:《一般資料保護規定》(GDPR) 和《支付服務指令》(PSD2) 等監管框架正在鼓勵銀行採用數位解決方案,以確保合規性並增強資料安全性。
成本效率:數位轉換透過自動化流程、最大限度減少錯誤和最佳化資源利用率,幫助銀行降低營運成本。這種成本效益對於在充滿挑戰的經濟環境中保持盈利能力至關重要。
這種轉換雖然為銀行及其客戶帶來了巨大的利益,但也擴大了網路犯罪分子的攻擊面,使他們能夠利用各種網路釣魚和暴力破解方法來發現漏洞並入侵系統。銀行業的安全情勢面臨幾個關鍵威脅,包括:
網路攻擊:銀行是網路攻擊的主要目標,包括網路釣魚、惡意程式碼、勒索軟體和分散式阻斷服務 (DDoS) 攻擊。這些攻擊可能會導致資料外洩、財務損失和聲譽受損。
資料隱私權:隨著資料分析和個人化服務的日益普及,銀行處理著大量敏感的客戶資訊。保護這些資料免遭未經授權的存取,並確保遵守《一般資料保護規定》(GDPR) 和《加州消費者隱私法案》(CCPA) 等資料隱私法規至關重要。
第三方風險:銀行通常依賴第三方廠商和服務提供者來實現各種功能。如果這些第三方不遵守嚴格的安全標準,則可能會帶來額外的安全風險。
內部人員威脅:無論是出於惡意還是無意行為,內部人員威脅都對銀行安全構成重大風險。這些威脅可能導致資料外洩、詐欺和其他安全事件。
從 2017年的 Equifax 資料外洩事件(影響 1.47 億客戶)到 2019 年的 Capital One 資料外洩事件(超過 1 億張信用卡申請)以及 First American Financial Services 的資料外洩事件(8.85 億筆記錄),金融服務業仍然是國家支援的駭客組織以及其他資金雄厚、配備日益強大 AI 技術的國際犯罪團體最常鎖定與攻擊的目標之一。光是 2024 年,就發生了 HSBC-Barclays、Argentina Central、M&T 和 Santander 等知名銀行的資料外洩事件。
因此,確保數位轉換的安全需要實施涉及人員、流程和技術的多層面方法。以下是銀行可以採用的九種策略,以最大程度地降低網路攻擊和資料遺失的風險:
進階加密:為待用資料和傳輸中資料實作強大的加密通訊協定是防止資料丟失的基礎。進階加密標準 (AES-256) 以及端對端加密 (E2EE) 可確保資料從傳送者到接收者的整個過程中加密,將被攔截的風險降至最低。
資料遮罩:資料遮罩技術透過建立模仿原始資料的功能替代品來幫助保護敏感性資料。這對於保護敏感的個人識別資訊 (PII) 特別有用,例如姓名、地址、信用卡號和社會安全號碼。此外,資料遮罩在非生產環境(例如測試和開發環境)中也非常有用,這些環境目前主要在公有雲端網域中運作。
多重要素驗證 (MFA):當使用者在新裝置或應用程式上登入帳戶時,MFA 會提示輸入第二個因素,新增了額外的安全層,從而大大降低了未經授權存取的風險。
Zero Trust 安全性:Zero Trust 模型本著「從不信任,始終驗證」的原則運作。這種方法需要持續驗證使用者身分並執行嚴格的存取控制,無論使用者是在網路週邊內部還是外部。實施網路安全 Zero Trust 架構可確保根據身分和環境(角色、位置等)提供對系統的存取權限,從而最大限度地減少對敏感性資料和系統的存取,並最大限度地降低內部威脅和資料外洩的可能性。
威脅偵測和回應:人工智慧 (AI) 和機器學習 (ML) 可以透過分析大量資料來識別異常模式和潛在威脅,從而增強威脅偵測和回應。AI 支援的系統可以即時偵測詐欺性交易,使銀行能夠迅速採取行動以防止財務損失。
全面的端點安全性:隨著遠端工作的興起,保護筆記型電腦、行動裝置和物聯網 (IoT) 裝置等端點變得至關重要。端點安全解決方案(包括防火牆和入侵偵測系統)可保護這些裝置免受惡意程式碼網路釣魚和其他未經授權的存取。
網路釣魚模擬和滲透測試:進行網路釣魚模擬可幫助員工有效識別和應對安全風險。滲透測試會模擬網路攻擊以識別系統中的漏洞。這些主動措施可協助銀行在遭到漏洞利用之前識別並解決弱點。
規劃事件回應:銀行還可以透過制定全面的事件回應計畫 (IRP) 來快速有效地應對,從而最大限度地降低分行的風險。IRP 應概述發生事件時應採取的步驟,包括識別、遏制、根除、復原和通訊。
監管合規性:遵守《一般資料保護規定》(GDPR)、《加州消費者隱私法案》(CCPA) 等資料保護法規,可確保銀行持續更新其系統以應對定期稽核,並落實規範資料使用與存取的政策。
保護銀行業數位資產安全並防止資料外洩是一個複雜且持續的過程,需要採取多層次的網路安全措施。利用區塊鏈和行為生物辨識等新興技術,結合定期安全稽核和完善的事件回應計畫,可以進一步加強防禦,維護金融穩定,並促進創新。
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當今銀行業實現數位化進步的五個主要因素
金融服務業面臨哪四大威脅
保護和實現這一新現實的新技術要求