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在數位時代中保護金融數據的挑戰

數位時代對於金融資料安全帶來了許多挑戰。讓我們來看看其中幾個挑戰:

※強弱危機分析

優勢:

• 1. 隨著科技的進步,金融機構能以更先進的方式保護客戶資訊,提升服務品質。
• 2. 數位化不僅提高了效率,還大幅降低了人為錯誤的可能性。
• 3. 金融業者有足夠的動力持續投資於網路安全防護措施上,以確保其業務運作與信譽。

劣勢:

• 1. 雖然科技發展快速,但對新科技的依賴度也相對增加,一旦系統出現問題或被攻擊會導致重大損失。
• 2. 數位化雖然有效率但也容易受到黑客攻擊和盜取敏感信息。
• 3. 由於金融領域涉及龐大且敏感的財務信息, 因此需要投入巨大成本以強化系統安全防護措施

機會:

• 1. 可以借助ai等新型科技工具來提升鑑別與防範風險的能力。
• 2. 可透過與專業資安公司合作,提高自身在網路安全方面的專業性。
• 3. 隨著消費者數位金融服務需求增加,若能有效管理網路安全,將有助於贏得更多消費者信任並擴大市場份額。

威脅:

• 1. 網路攻擊手法不斷升級,保護網路安全的難度也持續上升。
• 2. 若遭受嚴重的資訊安全事件, 將可能造成金融機構信用受損, 極端情況下甚至有可能觸發金融風暴。
• 3. 法規監管越來越嚴格,如何在符合各項法規要求的同時保障數位化進程是一大挑戰。

金融系統的複雜性和多種技術的使用

金融系統十分複雜,它利用各種不同的技術和平台來處理、儲存和傳送金融資料。由於這種複雜性,要辨認出所有潛在漏洞並確保其安全變得困難起來。因為每種技術都可能有不同的安全要求且彼此之間可能無法相容。

此外,金融機構還會使用多個系統和平台,若其中一個遭受入侵則會增加安全風險。

辨識和緩解新興威脅的困難

網絡威脅不斷演變,新興的威脅層出不窮。這些新的威脅可能無法被傳統安全系統所檢測到,使得保護工作變得困難重重。這就需要持續監控並更新安全措施,以確保其能夠檢測和緩解新的威脅。

此外,新技術和創新可能會帶來尚未被識別的新漏洞,這使得保障金融系統變得更加困難。

不同金融機構間缺乏標準化和協調

金融機構可能有各自不同的安全協議和系統,這使得在遭受網路攻擊時的協調與合作變得困難。他們可能不會分享新興威脅的資訊,這導致其他金融機構在防範和保護自己時難以做好準備。這種缺乏規範化和協調性,使得保護整個行業的金融系統和數據更加困難。

重述如下: 每一家金融機構都可能配備了各式各樣的安全制度與程序,因此當面臨網路攻擊時,要讓這些不同系統彼此間達成有效配合實在不易。再者,關於新形式威脅的情報並未被所有金融單位共享,也正因如此,其他單位在提前做好防禦措施方面就相對捉襟見肘了。由於缺乏一套通用規範以及良好的協調性,我們想要全面地保障金融系統以及數據安全,就變得更為艱鉅了。

保護金融數據的解決方案

在了解了金融科技領域中的網路安全挑戰之後,現在讓我們深入探討保護金融數據的解決方案。

實施強大的安全協定和系統

金融機構和金融科技公司可以實施強大的安全協議和系統來保護其系統和客戶數據。這些措施包括:加密是將明文轉換為代碼的過程,使得未經授權的人無法讀取。它可以幫助保護數據在傳輸和靜止時的安全。

多因素身份驗證(MFA)是一個安全流程,要求從不同類別的身份驗證方法中使用多種驗證方法。這可能包括用戶所知道的東西(例如密碼)、用戶所擁有的東西(例如安全權杖或手機)或用戶所具有的東西(例如指紋或面部辨識)。防火牆是監視和控制根據預定安全規則和政策進出網絡流量的安全屏障。

它們可以幫助防止未經授權訪問私人網絡,可作為硬體、軟件或兩者組合來實施。入侵檢測和預防系統(IDPS)是監視網絡流量以檢測可疑活動並警告安全管理員可能的入侵的網絡安全設備或軟件。它們還可以自動採取措施阻止攻擊。

定期進行安全評估和滲透測試

定期進行安全評估和滲透測試可以幫助我們找出金融系統中的漏洞,並確保安全措施的實施效果。 這些評估可以由我們自己內部執行,或是由專業的第三方安全公司來完成。滲透測試就像模擬真實網路攻擊一樣,用以鑒別並測試系統的安全性。

滲透測試涵蓋了四個步驟:偵查、掃描、利用與報告。偵查階段會收集目標系統相關資訊;接下來在掃描階段,我們則會找出目標系統上可開放存取的端口和服務;然後在利用階段,我們會嘗試根據前兩階段收集到的資訊來獲取目標系統的存取權限。 最後,在報告階段,所有發現的問題都會被彙整起來向相關人員報告。

通過以上流程,不但能讓我們及早識別與修補系統漏洞,也能確保我們的金融系統安全無虞。

使用機器學習和人工智能來偵測和回應威脅

機器學習和人工智能可以被用來即時偵測並回應網路威脅。這些科技能夠分析大量數據,找出可能暗示攻擊即將發生的模式。而且,基於人工智能的系統還可被設定成自動對網路攻擊作出反應,例如隔離受影響的系統或是中止對敏感資料的存取權限。

基於機器學習的系統則可以不斷學習並適應新的威脅,讓他們在長期使用下更具效果。 改寫如下: 我們可以用到機器學習和人工智能去追蹤以及防範即時發生的網路攻擊。這些先進科技有辦法處理龐大數量的資料分析,從中找出可能預示著未來攻擊會發生的跡象。

除此之外,我們也可以設定人工智能系統,在遭受到攻擊時自動做出回答,譬如說隔離受到影響的系統,或者是限制對敏感資訊的存取。機器學習系統能夠持續學習並適應新出現的威脅,讓他們在長期下來更能有效地防範攻擊。

員工教育與意識培訓

員工教育和意識培訓在預防網絡攻擊方面至關重要。員工應該接受培訓以學習如何辨識和預防釣魚攻擊,以及遵循正確的安全協議和程序。此外,定期提醒和更新可以幫助讓員工了解最新的威脅和最佳實踐。

在發生數據泄露或網絡攻擊時,具有事件應對計劃是非常重要的,員工需要知道如何回應。

定期更新軟件並管理補丁

常規的軟體更新和補丁管理可以幫助保護數位金融科技解決方案免受已知漏洞的影響。軟體供應商定期發布針對已知安全問題的更新和補丁,金融機構應盡快實施這些更新。機構應建立一套程序來識別和解決自定義系統和應用程式中的漏洞。

這可能包括定期進行漏洞掃描和滲透測試,以及及時修補漏洞的程序。

相關數據:

• 根據研究,2020年全球金融服務業遭受的網路攻擊數量增加了238% 來源: fbi
• accenture報告指出,每次金融科技中的網路安全事件平均會造成約180萬美元的直接財產損失 來源: accenture
• juniper research預測,到2023年,金融業資訊安全支出將達到145億美元,比2018年增長70% 來源: juniper research
• mcafee報告顯示,在英國進行的金融科技交易中有27%有欺詐風險 來源: mcafee
• 日本政府調查發現,2019年日本金融業釣魚攻擊事件上升至前一年的2.6倍 來源: 日本內閣官房資訊統計局