数字银行场景安全技术解决方案研究报告（2023年）
一、研究背景
中央金融工作会议强调优化金融服务，防范化解风险，坚定不移走中国特色金融发展之路，推动金融高质量发展。数字银行通过数据和服务的共享促进跨界协作与场景互联，具有广泛的服务优势，但同时也面临API安全和数据安全风险。具体风险包括：
- API安全风险：随着API数量增加，银行API成为攻击者的重点关注对象。
- 数据安全风险：应用方通常不是持牌金融机构，缺乏金融级数据安全防护能力，可能导致数据泄露。
二、总体研究框架
本研究课题旨在通过技术创新保障数字银行的API安全和数据安全，主要包含：
- API异常行为检测
- 数据分类分级
- 数据脱敏
- 数字水印
- 安全前哨
三、API异常行为检测
（一）研究背景
全球银行业通过API实现数据共享，但现有安全控制手段难以应对未知攻击模式。为此，提出基于自动编码器和注意力机制的API异常检测方法。
（二）技术实现方案
- API异常内容检测模型：
- 使用自动编码器模型，通过数据重构思想自动学习日志参数的压缩表征。
- 采用Drain算法生成结构化的日志数据文件和模板文件。
- 通过滑动窗口策略和自注意力机制，提高异常检测准确性。
- API异常序列检测模型：
- 使用双层LSTM网络模型，通过滑动窗口策略和高维表征生成策略，实时检测异常序列。
- 利用自注意力机制，自动聚焦重点信息，提高长距离依赖信息的捕捉能力。
（三）测试结果
- 自动编码器模型测试准确率99.52%，召回率99.28%，F1-score99.40%。
- 双层LSTM模型测试准确率91.045%，召回率88.4%，F1-score89.706%。
四、场景安全前哨
（一）研究背景
为解决数字银行业务中数据安全合规问题，提出数字银行场景安全前哨概念，通过技术手段配合管理制度，降低数据安全风险。
（二）技术解决方案
- 整体技术框架：
- 数据接收端：关闭物理外发通道，记录操作日志。
- 数据存储端：记录具体的数据操作日志。
- 数据处理端：实施终端分级管理，安装防泄漏插件和文件沙箱。
- 应用方数据处理流程：
- 数据接收端：配置白名单，监控物理通道使用情况。
- 数据存储端：收集终端IP及授权安全等级。
- 数据处理端：通过应用网关接入数据库，添加数据水印，保存数据在文件沙箱。
五、智能化数据分类分级算法
（一）研究背景
通过金融数据分类分级技术底座，针对不同数据类别配置精细化的管控策略，实现对数字银行数据在接收、存储、处理过程中的全面防护。
（二）技术实现方案
- 数据分类分级：依据《金融数据安全 数据安全分级指南》进行标准化分类分级。
- 数据脱敏：根据安全管理策略，对数据进行智能脱敏。
- 数字水印：为银行数据添加数字水印，便于追溯追责。
- 流量分析：检测网络通道和对端系统是否符合业务配置。
- 日志审计：全面收集操作日志并进行存储、审计、分析。
- 行为检测：基于用户行为画像发现异常访问。
- 文件沙箱/防泄露插件：安装插件监控数据行为，安装文件沙箱隔离敏感数据。
六、数据脱敏效果综合评估体系
（一）研究背景
评估数据脱敏效果，确保数据在传输和处理过程中的安全。
（二）技术实现方案
- 数据脱敏：根据不同场景进行数据脱敏处理。
- 综合评估：通过测试验证数据脱敏效果，确保符合安全要求。
七、基于语义分析的开放文档格式隐式水印算法
（一）研究背景
通过语义分析技术，实现对开放文档格式中的隐式水印识别。
（二）技术实现方案
- 语义分析：基于语义分析技术，识别开放文档格式中的隐式水印。
- 隐式水印：通过特定算法生成隐式水印，提高数据安全性。
八、总结和建议
- 继续深入数据安全相关技术及标准研究：深化技术研究，制定和完善相关标准。
- **数字银行
