12月18日，腾讯安全联合国家金融科技测评中心共同发布了《银行业数据安全体系建设指南1.0版》（以下简称《指南》），针对银行业数据特征及合规要求，从体系化建设、数据场景安全、数据环境安全、前沿数据安全技术和数据安全体系建设趋势等维度进行阐述，为银行业数据安全体系建设提供了理论支撑和实践参考。
《指南》由腾讯安全牵头，联合国家金融科技测评中心（银行卡检测中心）、南京网络空间安全技术研究院、北京中安星云软件技术有限公司、北京芯盾时代科技有限公司、杭州世平信息科技有限公司、闪捷信息科技有限公司共七家机构共同起草。
（中国支付清算协会业务协调三部主任丁华明致辞）
当天，中国支付清算协会业务协调三部主任丁华明，国家金融科技测评中心副董事长李晓伟，邮储银行、中信银行等10余家商业银行的领导和专家，以及参与《指南》编写的各厂商代表，纷纷出席《指南》发布会，围绕银行业数据安全的监管趋势、技术难点、应用场景和行业标准展开了深入交流和探讨。
（国家金融科技测评中心副董事长李晓伟致辞）
随着数据采集手段和渠道多元化，金融数据资源呈爆发式增长，越来越多数据传输从内部专网转移到互联网，大量敏感信息暴露在开放环境中。加上消费者和部分金融机构数据保护意识和能力不足，不法分子窃取数据的手段不断翻新。银行业的数据安全防护面临着非常严峻的挑战，单点防护已经无法满足数据安全需求。
（腾讯安全产业安全运营部总经理吕一平致辞）
腾讯安全数据安全专家刘海洋表示，和其他行业相比，银行业的数据更加敏感。监管趋严态势下，加强数据安全体系建设已经成为银行业的当务之急。为此，腾讯安全牵头，与《指南》编写小组，历时半年时间走访调研了多个银行机构，对其面临的数据安全挑战和需求进行梳理，结合行业专家的丰富经验和前瞻性思想，最终形成了这份指南。“数据的便捷使用和安全永远是相对的，我们一直试图找到中间的平衡点。让银行业在满足监管和安全需求的前提下能够便捷使用数据，是我们撰写《指南》的初衷”。
（腾讯安全数据安全专家刘海洋发布《指南》）
针对银行业的数据应用状况及数据安全管控现状，《指南》提出了数据安全体系化建设的详细思路，建议从组织角色、资产梳理、数据分类分级、资产风险与影响评估、制度规范、技术能力六个方面进行建设，并基于这六个维度为大数据平台、数据提取、生产数据运维等场景提供支撑。
《指南》强调，数据安全管理角色需要有一定的权利，以及高级别领导的支持，才能顺利开展数据安全管控工作。因此，确立组织和角色是开展数据安全体系建设的前提。此外，数据资产梳理也是数据安全体系建设的重要基础工作。准确掌握自身数据资产状况可以使数据安全管控手段得以充分发挥，实现精准防护，规避数据安全防护短板现象。
《指南》还对同态加密、安全多方计算、联邦学习和可信计算环境等数据安全前沿技术进行了介绍。
其中，联邦学习是机器学习领域的重要分支，也是行业当前热门的研究方向。在银行业大数据处理的过程中，联邦学习可以让各个数据持有者在本地训练参数，这些参数通过同态加密和/或安全多方计算等方法进行聚合，进而得到聚合后的参数，既可以解决数据孤岛问题，又能满足数据隐私、安全和监管要求。
数据安全体系建设趋势方面，《指南》认为，银行业的数据安全防护通过单品方式的不断建设完善，已经具备了全部基础能力，只是由于缺乏顶层设计，各安全设备灵活性和联动性不足，无法实现一体化管理和能力整体提升。因此，未来银行业数据安全防护将向安全能力组件化、风险管理中心化发展。
通过建设数据安全能力组件平台，可以打破数据安全能力孤岛，将散落在各部门或各业务线中的数据安全能力进行整合，使数据安全防护标准化、规范化，数据安全管理统一化。而风险管理中心化形成数据安全大脑，可以从顶层对风险进行管理，整体提升数据安全的管控能力，对应急响应提供准确的路径和范围。
银行业作为国民经济的命脉，对于网络安全和数据安全的要求非常高，不仅银行本身需要持续完善数据安全能力建设，也需要相关监管部门、安全服务商一起携手构建面向未来的数据治理体系，最终为全社会提供更好的银行服务，也为社会经济提供更强的动力。未来，腾讯将持续不断地输出自身行业洞察和技术能力，联动多方生态伙伴，共同为银行业的数据安全保驾护航。
