1、金融科技的核心是金融服务，涉及到大量的个人信息和交易数据。如果这些信息安全得不到保障，就会引发重大风险。比如客户信息泄露、网络欺诈等行为，都会对消费者的利益造成严重影响，同时也会影响金融机构的信誉和稳定运营。监管风险 随着金融科技的快速发展，监管也面临新的挑战。
2、金融行业数据安全的现状显示，尽管国家对数据安全的重视程度日益提升，金融行业仍面临着数据泄露、云服务安全、安全事件处理滞后、业务流程不完善、信息安全投入不足等问题。黑客和不法分子利用金融数据的高价值和丰富交易渠道，形成成熟的黑产链条，威胁金融行业的稳定运行。
3、信息安全风险 互联网金融依赖于高度信息化的网络系统，网络安全问题尤为突出。客户数据、交易信息、用户隐私等敏感信息的泄露风险加大，网络黑客和不法分子可能利用系统漏洞进行攻击，威胁用户资金安全。操作风险 互联网金融的便捷性可能导致用户操作风险的增加。
4、安全风险：互联网金融依赖于强大的互联网平台，但其松散、匿名、自由等特点导致安全漏洞频出，给金融业务带来风险。开放的网络环境、难以预测的黑客攻击、不完善的网络监管以及不成熟的技术等，均构成了安全隐患。
5、但是由于相关的法律法规体系尚不健全，数据交易存在许多不规范的地方，甚至出现数据非法交易和盗取信息的现象。
6、高收益往往伴随高风险。若风险未如实披露或误导消费者，将引发风险。信息泄露风险：互联网金融涉及客户信息和交易记录等敏感数据。若平台对客户隐私保护不力，可能导致信息被盗用或泄露。技术安全风险：互联网金融依赖互联网技术，而互联网本身存在系统缺陷、漏洞、病毒、黑客攻击等技术安全问题。
三级以上的数据导出需要权限审批、加密、脱敏等技术手段防止数据泄露，并配套数据跟踪溯源机制，不可明文展示。
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因此，在密码体系中，明文作为原始数据，其重要性不容忽视。在数据的加密保护中，明文作为加密算法的输入，起到了至关重要的作用，直接影响着加密后密文的安全等级。为了保障密码体系中数据的安全性和保密性，我们需要采取一系列的保护措施。其中，关键的一步就是加密明文，将其转换为难以破解的密文。
1、在以下行业中，数据安全的需求尤为强烈：金融行业：金融机构处理大量敏感的个人和财务数据，需要确保数据的机密性、完整性和可用性，以防止欺诈、数据泄露和金融犯罪。
2、数据安全包括的方面如下：物理环境安全：门禁措施、区域视频监控、电子计算机房的防火、防水、防雷、防静电等措施。身份鉴别：双因子身份认证、基于数字证书的身份鉴别、基于生理特征的身份鉴别等。访问控制：物理层面的访问控制、网络访问控制（如，网络接入控制NAC）、应用访问控制、数据访问控制。
3、数据脱敏 数据脱敏是保证数据安全的最基本的手段，脱敏方法有很多，最常用的就是使用可逆加密算法，对入仓每一个敏感字段都需要加密。
4、就业方向：未来可从事网络安全工程师、渗透测试员、安全顾问、数据安全专家、安全软件开发人员、数字取证专家等岗位。前景：行业需求增长迅速、职位专业化需求高、工作内容响应国家隐私保护的政策，该行业总体的需求量程上涨的趋势。
5、工业、电信、交通、金融、自然资源、卫生健康、教育、科技等主管部门承担本行业、本领域数据安全监管职责。公安机关、国家安全机关等依照本法和有关法律、行政法规的规定，在各自职责范围内承担数据安全监管职责。国家网信部门依照本法和有关法律、行政法规的规定，负责统筹协调网络数据安全和相关监管工作。
6、满足不同需求的、具有各种功能的信息系统构成了信息化社会的基础，它提高了社会各个行业和部门的生产和管理效率，方便了人类的日常生活，推动了社会的发展前进。（1）风险 信息安全风险产生的因素主要有信息系统自身存在的漏洞和来自系统外部的威胁。
金融信息安全保护管理要求中的信息分类主要包括：机密信息、敏感信息和一般信息。机密信息是指那些对金融机构的安全和运营至关重要的数据，一旦泄露可能会造成重大损失或严重后果。这类信息包括但不限于金融交易数据、客户身份验证信息、内部决策文件等。
个人金融信息分为CCC3三类。个人金融信息按敏感程度、泄露后造成的危害程度，可以从高到低分为C3（用户鉴别信息）、C2（可识别信息主体身份与金融状况的个人金融信息）、C1（机构内部的信息资产）3个类别。
C3：涉及鉴别身份的敏感信息，一旦泄漏，安全风险极高。具体到信息内容，金融状况信息包括财产状况、交易记录，用户鉴别包括银行卡信息、账户密码等，而KYC（了解你的客户）要求的文件存储，如照片和视频，也属于这个范畴。
保护个人身份信息：不轻易透露身份证号码、电话号码、银行卡号码等敏感信息，不随意下载软件或应用程序；当需要使用时，最好选择正规的金融机构进行操作。加强密码管理：设置复杂的密码，不在多个网站和应用中使用同一个密码，以免因泄露而导致其他账户受到攻击。
总结来说，数据分类分级是金融行业数字化转型中的关键环节，它提升了数据管理效率和企业信息安全。持续优化分类分级标准和制度，是应对快速变化的业务和技术环境的必要手段。
镝数聚属于全行业全领域数据聚合平台，下图中也可以看到数据分类12大类，包含可视数据、数据报告、表格数据、数据包等。目前平台聚合8000+权威数据源，近百个垂直行业数据及报告。而且不仅有原始数据还有很多数据报告和解读，适合了解行业的小白使用。
按照功能和应用领域分类： 社交网站：如微博、微信等，主要用于人们之间的沟通交流，分享信息、心情和生活点滴。 新闻网站：如新浪新闻、腾讯新闻等，提供最新的新闻和信息。 电商网站：如淘宝、京东等，提供商品购买服务，方便用户在线购物。
数据安全级别从高到低划分为5级、4级、3级、2级、1级。定级目标：定级目标旨在全面梳理和确立适当分级，用于指导建立统完善的数据生命周期安全保护框架的基础工作。在人行通知文件以及《数据安全法》等法规中，关于数据安全的目标则是“保障数据依法有序自由流动”。
电信行业数据： 用户数据涵盖身份、服务和衍生信息，企业数据涉及网络、管理及合作伙伴数据，分级由1-4级，安全要求随之递增。 政务数据： 依据地方标准进行分类，体现政策导向的统一性。 健康医疗数据： 按照技术规范进行分级，保障患者隐私与数据安全。
国际标准化组织（ISO）对计算机系统安全的定义是：为数据处理系统建立和采用的技术和管理的安全保护，保护计算机硬件、软件和数据不因偶然和恶意的原因遭到破坏、更改和泄露。由此计算机网络的安全可以理解为：通过采用各种技术和管理措施，使网络系统正常运行，从而确保网络数据的可用性、完整性和保密性。
国际标准是 四类七级：D类：“最低安全”类，如MS-DOS，MS-Windows及Macintosh x等。C类：自由选择性安全保护；对硬件提供某种程度的保护；提供按需知密的访问功能、可监控功能和基本审核功能。C1：通过访问控制限制将用户和数据分开，确保保护机密数据免于泄露和遭到破坏。
分为五级 DSMM数据安全能力成熟度模型简介：意义和价值：促进组织机构了解并提升自身的数据安全水平，从数据生命周期的角度出发，结合各类数据业务发展所体现的安全需求开展数据安全保障工作。保障数据在组织机构之间安全地交换与共享，充分发挥数据的价值，打造更安全的大数据应用环境。