華為：工信安全2021年數據安全白皮書（22頁）.pdf

1、金融是現代經濟的核心，是國家重要的核心競爭力。對于金融業務,業務實時性要求很高，業務星現高度數字化、信息化。數據安全關乎金融企業“生死存亡”。2018- -2019年度金融科技安全分析報告"表明，所有被網研企業均表示發生過不同類型的網絡安全事件。其中，針對客戶資料及企業重要業務數據的安全事件成為發生額率最高的安全事件類別，占比44% (其中，“客戶資料” 泄露和“企業敏感信息泄露各占-半)。關鍵數據安全成為持續影響金融科技企業最主要的網絡安全風險，主要挑戰有:數據天失風險金融系統需要可靠的存儲、完備的災備系統。無論自然災害、系統錯誤或是人為損壞，金融核心數據要實時可恢復，以避免造成嚴

2、重金融損失。數據泄露風險隨著金融業務的不斷發展，線上服務更加豐富便捷。如何保障數據的安全使用，保護用戶個人隱私信息，也成為金融領域的安全挑戰之一。數據完整性風險交易記錄等數據理常需要提供有效性追潮和防抵賴證明，這種高安全要求也是金融行業在數據安全方面區別其他行業的- -個明顯特征。工業互聯網領域工業互聯網日益成為提升制造業生產力、競爭力、創新力的關鍵要素。發達國家紛紛以工業互聯網作為發展先進制造業的戰略重點。與此同時，工業互聯網面臨的數據安全風險隱惠日益突出。工業和信息化部發布關于工業大數據發展的指導意見，根據工業和信息化部的意見解讀,工業數據已成為黑客攻擊的重點目標,我國34%的聯網工業設備

3、存在高危漏洞，這些設備的廠商、型號、參數等信息長期遭惡意嗅探，僅在2019年上半年嗅探事件就高達5151萬起。日前工業數據安全責任體系建設正在推進，云計算、 大數據、人工智能、5G等新技術新應用，進一步加劇了工業數據安全隱患。工業互聯網數據安全防護面臨以下兩點關鍵挑戰:數據泄露風險隨著越來越多的工業控制系統與互聯網、大數據平臺連接，相對傳統封閉的工業生產環境被開放，網絡攻擊面擴大,外部威脅更容易攻擊到工業環境中，可造成重要工業數據泄露、勒索等嚴重后果。數據全生命周期管理風險因行業及企業問差異，數據接口規范、遇信協議不統- -,數據采集過程容易導致過度采集、隱私泄露等問題。工業數據傳輸、處理實時性要求高，工業互聯網數據多路徑、跨組織、跨地域的復雜流動，容易導致數據傳輸過程追蹤溯源問題。 醫療領域隨著大數據、人工智能等新技術在醫療領域的滲透和應用，現代醫學技術發展迅速，新興重點領域如醫學影像、輔助診斷、健康管理、疾病預測等對數據的依賴程度持續增加。從數據的角度出發，關鍵數據安全挑戰有: