以安全标准贯彻支付数据安全浅谈

日前，一个名为AllWorld.Cards的非法银行卡集散网站散布了近百万条流入暗网的被盗信用卡信息，泄露的卡片相关信息包括：卡号、有效期、卡片验证码、持卡人姓名、地址、电话等。多家网络安全研究机构对于被盗卡池的抽样分析显示，被盗卡池的整体有效率预计在25%-50%之间，被盗卡片主要来自于印度国立银行等全球超过500家银行，其中也包括摩根大通与美国运通的自发卡。这一消息引起了多国政府与社会的广泛关注，又一次将支付数据安全问题推到了风口浪尖。

2022-01-14
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商业银行个人金融信息保护机制的思考和建议

当前，网络安全形势日益复杂，网络攻击事件频发，个人隐私泄露问题成为重灾区。《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》中明确提出：“加强涉及国家利益、商业秘密、个人隐私的数据保护，加快推进数据安全、个人信息保护等领域基础性立法，强化数据资源全生命周期安全保护”；《民法典》第1035条规定“处理个人信息的，应当遵循合法、正当、必要原则，不得过度处理”。随着《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》《个人金融信息保护技术规范》和《金融数据安全数据生命周期安全规范》等一系列数据安全法律法规和标准规范的发布，数据安全和隐私保护的顶层监管框架日趋完善，个人信息保护成为商业银行数字化转型中合规监管的重中之重。本文聚焦个人金融信息保护，探讨商业银行如何建立个人金融信息保护机制和治理体系，打牢数据安全合规管理的基本功，培育数字化时代的核心竞争力。

2022-01-14
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数智一体DBPaaS平台的构建思考

数据库作为银行核心系统的基础软件，承载着金融核心资产的客户数据和账户数据，对各家银行乃至国家金融体系具有举足轻重的基础关键地位。在分布式、智能化、安全可控的发展趋势下，数据库管理的规模和复杂度急剧提升，迫切需要能够整合数据库资源并统一管理运维的平台，DBPaaS（Database Platform as a Service）的概念在这样的大背景下应运而生，并且在2018年入选了Gartner的数据管理成熟度曲线。

2022-01-14
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量子信息技术在银行业的应用前景展望

以量子计算和量子通信为代表的量子信息技术，是植根于量子力学的新一代信息科学技术，它的诞生标志着人类社会将从经典信息技术跨入量子信息技术的新时代。量子信息技术以光子、原子等微观粒子作为操控对象，依托量子纠缠性、叠加性、不可复制性等特有物理属性进行数据信息编码、存储、传输和调制，能够突破经典信息技术瓶颈，可在通信信息安全、计算机运算速度等诸多方面带来质的飞跃。银行作为信息密集型行业，量子信息技术将给银行业信息存储、通信传输、区块链应用、大数据处理乃至数字化转型带来新契机、新动能，具有无限广阔的应用前景。

2022-01-14
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量子中医药学初探

对量子中医药学进行了重要的开创性探索研究。该研究通过特殊制备的含左旋生命磁量子基质的水溶液与不同频率的中药煎煮调频而获得与疾病频率对应的量子中药。此项量子中医药学的研究使得有效地治疗癌症、艾滋病、新型冠状病毒肺炎（COVID-19）以及其他疑难疾病变得更有希望。

2022-01-14
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EPC模式在数据中心工程建设中的应用

数据中心是融合了建筑学、信息技术和现代管理等学科的综合工程，与普通民用或商业建筑相比具有安装工程复杂、专业设备多等特点，同时作为IT系统的承载基础，还具有系统的高可用性及不可中断性，并面临技术快速更新等挑战。这些特点对数据中心建设提出了更高要求，在我国“新基建”全面提速，数据中心发展进入新阶段的背景下，如何以科学的管理方法，快速建成高质量的数据中心便成为项目业主普遍关心的问题。

2022-01-14
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客服中心大数据应用及信息安全管理

随着科技日新月异的发展，以及相关技术在金融业的应用逐步由探索转向深度实践，“数据就是生产力”普遍成为业内共识，金融+科技的经营模式已成为金融企业的标配。大数据作为企业的重要有形资产，其经营管理水平是衡量金融企业的核心竞争力之一。如何在合规的前提下利用好大数据资源，在优化客户体验、增加客户粘性的基础上，将优势进一步转化为企业的经营利润，带动企业在市场竞争中抢得先机，是各家金融企业不断探索实践的课题。此外，在合理利用大数据的同时，应注重企业信息安全和客户个人隐私的保护，做到依法合规经营，方能行稳致远。笔者结合自身工作，从机制搭建、数据管理、数据使用等方面对金融客服企业大数据应用及客户信息安全管理进行浅析。

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基于大数据与机器学习的银行运维智能风控体系研究与实践

银行数据中心管理着庞杂的IT资产，每天都有大量繁杂的运维活动作用在IT资产上，以维持信息系统的持续稳定运行并提供服务。在传统运维风控模式下，事中风控主要依靠人力对各流程的控制点进行人为控制，对过程行为的事中“技控”不足，难以确保不出操作风险。在事后环节主要依靠人工检查的方式，面对大量数据时，存在时效性差、覆盖率低、效率不佳等问题。面临日益复杂的内外部环境和“严监管、重处罚”的监管局面，依靠人工的传统运维风控手段已越来越难以为继。

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