金融业智能数据脱敏技术研究报告

金融业智能数据脱敏技术研究报告 北京金融科技产业联盟2025年4月 版权声明 本报告版权属于北京金融科技产业联盟，并受法律保护。转载、编摘或利用其他方式使用本报告文字或观点的，应注明来源。违反上述声明者，将被追究相关法律责任。 编制委员会 编委会成员： 何军聂丽琴童蕙 编写组成员： 曹嘉欣王仰东周晓阳陈永康单姜一白梅焦航王志远赵天蔚韩韶欣谭贵强闫瑾温国梁韩明宵丰瑾张晓玉许江峰林宇彭晋白晓媛杜晓黎姜志辉杜啸争李娜张邦军乔文汇 编审： 黄本涛国钰魏中宣 参编单位： 交通银行股份有限公司华为技术有限公司中国邮政储蓄银行股份有限公司蚂蚁科技集团股份有限公司中电金信软件有限公司 目录 （一）研究背景....................................................................................................................1（二）数据脱敏的重要性....................................................................................................2 二、应用现状............................................................6 （一）应用场景....................................................................................................................6（二）建设进展....................................................................................................................8 三、安全要求...........................................................10 （一）数据服务安全要求..................................................................................................10（二）数据流通安全要求..................................................................................................12（三）数据管理安全要求..................................................................................................14 （一）敏感数据识别..........................................................................................................17（二）数据脱敏规则配置..................................................................................................23（三）数据脱敏可算不可见引擎......................................................................................26（四）数据脱敏核心算法..................................................................................................30 五、展望建议...........................................................36 （一）持续探索研究，加强数据识别和脱敏技术性能优化..........................................36（二）坚持守正创新，提升数据脱敏更加安全高效......................................................37（三）强化标准指导，完善数据脱敏技术机制建设......................................................38（四）完善基础设施，推进数据脱敏体系化应用..........................................................38 附录：金融业智能数据脱敏应用实践.......................................40 案例一：邮储银行数据脱敏应用实践..............................................................................40案例二：蚂蚁集团数据脱敏应用实践..............................................................................45 摘要：金融业在数字化转型进程中面临着数据安全和隐私保护的严峻挑战，亟需对敏感数据进行精细化管控，实现实时性、多样性的数据脱敏处理。本课题围绕金融业智能数据脱敏技术的发展现状和行业实践，深入探索并剖析数据脱敏技术在金融行业的具体要求，归纳总结智能数据脱敏的关键技术，推进智能数据脱敏在金融行业数据安全领域的深入研究和场景应用，为金融机构在数字化转型道路上筑牢数据安全防线提供参考与支撑。 一、总体概述 （一）研究背景 在21世纪的信息化浪潮中，金融行业与大数据的结合日益紧密，数字化转型成为推动金融创新的核心动力。金融行业积累了海量用户数据，这些数据不仅包括金融产品信息、客户服务记录，还涵盖了个人身份信息、消费习惯等敏感数据。这些数据的积累，一方面为金融行业提供了精准营销、风险控制、客户服务等场景的决策支持，另一方面也带来了严峻的数据安全和隐私保护挑战。 金融行业较其他行业其特殊性在于数据具有更高的敏感性。个人账户信息、交易记录等数据一旦泄露，不仅会侵犯到用户隐私，还可能导致金融诈骗、资产损失等严重后果。因此，在利用数据推动业务发展的同时，确保数据安全和用户隐私，成为金融行业亟需解决的问题。 随着全球范围内对数据保护意识的增强，各国政府纷纷出台了相关的法律法规，如欧盟的通用数据保护条例（GDPR1）、美国的加州消费者隐私法案（CCPA2）等，中国也相继颁布了《中华人民共和国网络安全法》《中华人民共和国数据安全法》和《中华人民共和国个人信息保护法》，对个人信息的收集、处理和使用提出了严格的要求。这些法规的实施，对金融机构的数据管理 提出了更高的标准，金融机构必须采取有效的技术手段，确保在遵守法律法规的同时，保护数据的安全和隐私。 在金融行业内部，数据的共享和交换是常态，数据在多个部门间流动，如安全部门、测试部门、业务部门、数据部门等。内部的数据流动虽然有助于提高工作效率，但也增加了数据泄露的风险。因此，金融行业需要在数据的传输、存储和共享过程中，采取有效的数据脱敏措施，以降低数据泄露的风险。金融业的数据脱敏需求也体现在开发与测试场景中。在开发测试过程中，为了高度模拟生产环境，需要导入大量用户真实数据分析处理。为保护用户敏感信息，如姓名、身份证号等，避免在此过程中发生数据泄漏，需要对生产环境中的用户敏感数据进行替换、匿名等脱敏操作。 综上所述，在遵守法律法规的同时，有效保护数据安全和用户隐私，是金融行业亟需研究和解决的问题。数据脱敏技术作为解决这一问题的有效手段，其研究和应用成为了金融行业数据安全管理的重要组成部分。 （二）数据脱敏的重要性 在数字化时代，金融行业将数据视为核心资产，并不断探索其价值与潜力，但大数据的广泛应用也带来了数据安全和隐私保护的挑战。数据脱敏技术之所以重要，是因为它在保护个人隐私和企业数据安全的同时，确保了数据的可用性和业务的连续性。 1.遵守合规要求 数据脱敏是遵守法律法规的基本要求。随着全球数据保护法规的出台和完善，企业必须采取有效措施来保护个人数据。违反这些规定可能导致重大的法律风险和经济损失。数据脱敏技术能够帮助企业在处理个人数据时，避免直接处理敏感信息，从而降低违法风险。例如，通过掩码处理身份证号码和银行账号等敏感信息，企业可以确保在遵守法律法规的同时，保护客户数据不被泄露。 2.维护企业权益 数据泄露事件不仅损害客户利益，还严重影响企业的公众形象和市场信誉。通过实施数据脱敏，企业能够在内部管理和外部交互中保护客户数据，增强客户对企业的信任，从而在激烈的市场竞争中保持优势。例如，企业在进行客户服务时，使用脱敏数据可以确保即使数据被泄露，也不会暴露客户的敏感信息，从而保护客户权益和企业声誉。 3.保护数据安全 金融行业数据量大，具有高价值，是网络攻击的主要目标。数据脱敏能够降低敏感数据在存储、处理和传输过程中的风险，减少数据泄露的可能性。这对于防范内部威胁和外部攻击，保护企业免受数据泄露的影响至关重要。例如，在金融行业的运维管理中，系统运维人员由于具有较高权限成为数据泄露的主要风险源，因此需要对核心敏感数据进行脱敏，预防数据泄露。 4.提升数据可用性 脱敏后的数据可用于数据分析、机器学习等业务场景，支持企业决策和业务创新。这使得企业能够在保护隐私的同时，充分利用数据资源，实现数据价值的最大化。例如，在金融风控场景中，通过对支付信息进行脱敏处理，可以在不泄露用户敏感信息的前提下，识别用户账户是否存在盗冒用的操作风险，提升风控的精确性和有效性。 5.支撑数字化转型 随着金融服务日益依赖数据驱动的解决方案，数据脱敏技术成为保障数据安全与隐私的关键支撑，为金融行业的可持续发展奠定了坚实基础。以金融授信场景为例，通过对账户信息、转账记录及交易支付数据进行数据脱敏降级处理，不仅能够精准分析用户的还款能力，还能有效保护用户的敏感信息免遭泄露，在提升业务效率的同时，充分满足合规与隐私保护的双重要求。 6.推动技术应用 金融业的数据脱敏需求贯穿于开发测试、运维管理等核心环节，旨在对敏感数据进行全方位保护。面对数据安全和隐私保护的严峻挑战，数据脱敏技术作为一项关键解决方案，已成为金融行业数据安全管理体系的重要组成部分。例如，在金融营销场景中，通过对账户信息、交易支付信息等敏感数据进行脱敏，金融机构能够在保护用户隐私的前提下，精准评估用户的资产能力及风险意识，从而为用户推荐适配的金融产品与服务。这种脱敏技术的应用，不仅提升了数据使用的合规性与安全性，还在业务创 新与隐私保护之间实现了有效平衡，为金融业的可持续发展提供了坚实保障。 综上所述，数据脱敏技术在金融行业中不仅是应对合规挑战的必要手段，更是保护企业资产、维护客户关系、释放数据价值的关键措施。随着数据安全形势的日益严峻以及隐私监管要求的不断强化，数据脱敏的重要性将进一步凸显，成为金融行业不可或缺的技术保障。通过持续优化脱敏技术，金融机构能够在确保数据安全的同时，充分挖掘数据潜力，为业务创新与客户服务提供强有力的支持，推动行业在合规与效率中实现高质量发展。 二、应用现状 （一）应用场景 数据脱敏应用场景分为技术场景和业务场景，技术场景主要包括开发测试、数据分析、数据交换、数据共享、生产应用、运维应用等，业务场景包括营销获客、风险防控、业务经营等。 1.技术场景 （1）开发测试 在金融业务系统开发与功能升级中，涉及