科技創新深度融入金融業務，日新月異的環境趨勢、日益嚴格的監管趨勢、層出不窮的技術趨勢?？萍冀鹑谶M入3.0時代的面臨的數據安全:
1. 金融機構保存著海量的核心機密數據，其存在的“價值”引起內部或外部的不法分子的覬覦；
2. 海量數據的價值需要在流通、融合、共享中進一步被挖掘和提升，但這也面臨著敏感數據被泄露的風險；
3. 開發運維工作大部分由第三方人員承擔，管控難度大；
金融行業數據安全防護需要從“一中心、四體系、六過程”的頂層設計思路出發，構建以金融數據安全防護為中心，從組織、管理、技術、運營四個維度，實現金融數據全生命周期的安全防護。
1、協助構建金融單位的數據安全管理組織、管理制度，如：數據分類分級指南、數據共享規范等；
2、金融數據資產梳理與分類分級，通過調研和自動化技術實施，實現金融業務數據分類分級，明確數據類別和級別，以便制定更精準的防護策略；
3、數據庫審計、數據庫防火墻等，根據不同用戶權限實時管控各類高風險操作；
4、數據脫敏、應用脫敏、數據水印等，在數據共享、交換、使用等各場景中對敏感數據進行去隱私化處理、添加數據水印，源頭保護敏感數據；
5、數據安全綜合治理平臺，利用AI、大數據智能建模，統一分析各類數據安全風險，進行態勢展示，建立數據安全聯防聯控能力，提升運營效率。
1）數據管理能力提升：健全數據資產清單，實施數據分類分級，實現數據統一標記；制定數據安全制度，識別數據安全風險和風險場景。
2）數據監測能力提升：進行有效的行為識別、監控和預警，發現數據泄露事件。針對新技術的不斷應用，建立安全措施防止數據泄露。
3）數據控制能力提升：對不同的業務人員，控制訪問的數據類型、訪問量、訪問頻次等；規范管理測試、開發、生產演練環境中的數據資產。
4）安全事件追蹤取證：違規、風險事件發生時，可以快速定位、精準追蹤、保留證據和操作回放。
體系化的設計，形成了統一的聯防聯控數據安全防控體系，可應對復雜的數據安全威脅；
利用了大數據、AI分析等技術，可快速對數據安全問題進行學習建模，行為預判；
靈活開放的平臺架構，可持續連接和豐富安全能力單元，深度關聯、挖掘各類隱藏風險，安全態勢全面感知。
