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剖析企业如何做好数据安全保护

2024-10-31

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数据安全对企业生存发展有着举足轻重的影响,数据资产的外泄、破坏都会导致企业无可挽回的经济损失和核心竞争力缺失,而往往绝大多数中小企业侧重的是业务的快速发展,忽略了数据安全重要性。近年来,企业由于自身的安全防护机制不严谨,引发的数据安全事件频发。

对于发展中的企业客户来说,除了保护敏感的客户信息,企业自身的业务和管理信息(如财务信息等)。)还需要定义敏感信息。其实方法都是一样的,这里就不重复了。

管理流程和机制设计

在明确了敏感信息管理的范围和边界后,针对不同的敏感分类提出了具体的保护和控制要求,需要通过匹配的管理流程和机制来实现。

但是,这项工作似乎并没有那么简单,因为首先要回答的是,这些流程和机制由谁来设计?企业内部没有这样的部门可以带头做这件事。如果这是纯粹的科技问题,可以由科技部门来做。但是,敏感信息保护的许多管理流程和机制应该在数据收集、数据维护和数据使用的特定业务流程中中实施。一旦链接到业务流程,涉及到业务流程变更,就需要相关业务部门的领导(注意是领导,不是参与)。

假设表示,我们可以将敏感信息的保护视为要实施的内部控制合规性的要求。以前参与过企业实施SOX或内部控制基本规范的老同志都知道,需要对企业的业务流程、存在的风险和控制进行梳理,形成内部控制手册,然后进行内部控制评价等等。一般公司合规部门只有少数人,只能起到统筹协调的作用。真正的内部控制手册、风险和控制矩阵的制定需要各业务和管理部门进行梳理和评估,但最终的结果只整合到合规部门。保护敏感信息也是如此。除了设计一套相对独立的敏感信息管理方法外,还需要充分调动业务部门的加入,结合业务流程,使敏感信息的要求落到具体的业务环节中

如果还是有人觉得上面的工艺设计表示太模糊,那么再举一个例子。比如企业如何规定客户办理业务时敏感信息的收集和维护;如何在客户分析和营销中使用客户敏感信息;中如何确保外部合作机构(如支付机构)在管理过程中不获取客户的敏感信息,如果必须获取,如何确保及时删除和保密;如何在风险管理中使用客户敏感信息;如何管理客户提出的信息投诉和问题;如何设计风险模型,监控客户异常行为并给出提示;如何在财务分析(如客户利润分析)中使用客户敏感信息;如何开展内部审计和敏感信息审计等?看,这是一个复杂的系统工程,因为涉及到企业前、中、后部门的所有相关流程,客户无处不在!这很自然。这就是为什么更需要引入外部咨询机构的协助!另外需要提醒的是,在设计敏感信息的业务流程时,一定要回到业务的本质,回头看看业务的本质是什么,是否需要敏感信息。尤其需要结合不同的数据应用场景,以最小的访问权限进行差异化设计。比如对于营销人员来说,最重要的是获取目标客户的名单和为客户推荐的产品,这样就不需要看到客户身份证号等与营销无关的敏感信息。对于生成目标客户名单的数据分析师来说,完全可以对敏感的客户信息进行脱敏(借助一定的脱敏技术),然后通过模型进行计算分析,不允许分析师直接看到单个客户的详细信息。00-300小时,必须用什么,给什么,并有适当的授权和监督。

一些互联网金融公司的同事可能知道表示。我们在使用客户信息时,都是事先得到客户的同意,那么是否没有必要区分不同的使用场景呢?表示这里说的是,企业在获取客户信息或达成业务交易之前,确实设置了一些需要客户强制认可的条款。

一般情况下,他们会在网页或APP上打勾,表示“我已经阅读了上述条款并认可了……”,所以大家都很熟悉。但是,需要提醒的是,这只是最低要求。当客户信息被泄露或使用时,就不那么容易解释了。此外,有多少客户真正仔细阅读过这些术语,其中很多甚至可以被解释为不合理和不合法,并受到质疑。而且,即使客户允许,使用场景一般也仅限于“评估客户信用”等特定场景。如果企业使用客户信息的业务应用场景没有得到严格管理,也会出现相应的安全和法律合规风险。因此,从未来全行业精细化管理的发展趋势来看,企业对于敏感信息的管理必将走上精细化管理这条道路。

采取针对性的安全技术手段

聊到最后,终于提到了安全技术手段。不可否认,安全技术也是实现敏感信息有效保护的重要手段,技术和管理缺一不可。当然,在过去,由于企业更加重视安全技术,他们也投入了大量的资源来构建相关的技术和平台。

首先是新技术标准的应用。众所周知,最近监管部门和行业协会发布了很多新的技术标准和要求,比如支付标识技术。这些技术本身虽然不难实现,但如何在现有系统架构的基础上实现却很少见,表示就是新老平台和设备的更替。众所周知,很多机构使用的设备(如POS等。)都是老旧设备,那么如何彻底更换它们,成本效率和客户体验都是两个问题。此外,传统金融机构的系统架构如何支持新技术解决方案的实现也是一大挑战。还有一点就是第三方数据接口管理。根据敏感信息保护的要求,金融机构不得允许第三方保留客户的敏感信息,必须定期(如每年)对其进行独立的安全评估,并形成报告存档备查。当然,这部分难点环节不完全是技术本身,更多的是如何管理第三方,尤其是强合作组织。

最后,当然,我们回到技术如何更好地与业务集成并支持业务。目前行业新技术日新月异,云计算、区块链、人工智能等都是热点。

实施数据安全策略和路径

在文章的最后,我们将回到管理策略,并总结如何更好地规划和促进数据安全和敏感信息保护。

很多人可能知道表示。数据安全更多的是合规要求和信誉风险,只要从合规的角度提升,满足最低要求,并不会创造任何商业价值。的确,这种观点并非完全没有道理,至少从很多公司高管的角度来看,只要不发生安全事故,管理目标就达到了。

然而,在新的环境中必然会有新的挑战。数据和敏感信息的保护不仅应该是法规遵从性管理,还应该支持业务发展。就像上面作者举的例子,为了合规性要求,不允许业务部门一刀切的使用敏感信息吗?这对业务发展不利。想想看,如果能够真正梳理出企业自身对数据和应用场景的需求,明确如何在不同场景下有效合规地使用数据,那么一定会促进业务发展,而不是限制业务发展。

因此,未来数据安全和敏感信息保护要站在企业级数据共享和应用的角度,以合规性要求为前提,以数据应用为基础,以满足业务需求为动力,从技术导向转变为业务和管理导向进行统筹规划。当然,由于各类数据应用场景的复杂性,我们可以从管理框架入手,基于监管合规性要求,构建数据安全和敏感信息保护的专门机制,选取几个关键业务应用试点作为切入点,在业务流程和应用场景层面梳理制定数据保护需求(保护的另一面是允许数据被使用的要求),并逐步将其融入到各种业务应用场景中,形成一个完整的体系。基于此,可以考虑与企业级数据治理同步推进,通过数据治理自上而下解决数据需求和责任管理,将其作为数据安全和敏感信息保护的重要业务和管理投入,并以此为基础开展专项安全工作。

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