数字银行场景安全技术解决方案研究报告（2023年）-43页_7mb

数字银行场景安全技术解决方案研究报告（2023年）总结

研究背景

数字银行作为数字经济时代的重要金融基础设施，通过数据和服务共享促进跨界协作与场景互联，在拓宽金融服务渠道、丰富场景、加速数据流动方面具有显著优势。然而，其广泛连接特性也增加了网络攻击和数据泄露风险。主要安全挑战包括：

• 银行侧API安全风险：API开放数量增多，传输数据价值高，成为攻击重点；
• 应用侧数据安全风险：合作方数据处理能力不足，超出自身权限使用银行数据。

本研究旨在构建技术防火墙，提升数字银行安全合规能力。

总体研究框架

报告提出了一套围绕API安全和数据保护的技术研究框架，主要包括：

1. 银行侧API异常行为检测
2. 应用侧数据安全治理（安全前哨）
3. 智能化数据分类分级
4. 数据脱敏效果评估
5. OFD格式文档隐式水印

并在银联等机构的测试平台上进行了原型验证，并启动了相关技术标准起草工作。

核心技术方案与成果

1. API异常行为检测

• 提出基于自动编码器的内容异常检测，从参数、HTTP方法、URL等多个维度识别恶意流量；
• 同时提出基于双层LSTM+注意力机制的序列行为检测，捕捉调用逻辑中的异常行为。

测试结果：

• 内容检测正样本识别准确率接近100%；
• 序列行为检测准确率达91%，召回率884%。

2. 场景安全前哨（应用沙箱）

• 提出部署于客户设备端的全流程监控系统，实现对共享数据在传输、存储、使用中的闭环防护；
• 设计分级安全管控体系：一级为基本要求、二级为高级监控、三级为严格隔离；
• 所有违规操作将实时上报银行，支持行为分析和链路追踪。

3. 智能化数据分类分级

• 按照《JR/T0197-2022》要求，构建覆盖71个三级类别的规则库；
• 提出四种增广技术（同义词、语义相似、模式挖掘）缓解人工智能对数据命名规则差异的敏感性问题；
• 识别准确率在90%-100%之间，已实现在建行、工行等机构的落地验证。

4. 数据脱敏效果评估体系

• 构建覆盖有效性、安全性、可用性、合规性四个维度的指标体系；
• 利用信息熵和公里保护模型评估不同脱敏算法的适用性；
• 可实现对数据敏感度与业务可用性的精准配比。

5. OFD隐式水印技术

• 针对OFD自主标准文件格式，开发了基于文件结构伪生成和零宽字符嵌入的水印方案；
• 可记录数据传输全链路节点，实现泄密后行为溯源。

总结与建议

（1）技术研究深化方向

• 提升半结构化/非结构化数据识别能力；
• 开发自动化、业务感知型智能脱敏技术；
• 支持代码编译结果结构化文件数据标记；
• 修复规则库扩展能力缺失，建立标准可演化的规则迁移体系。

（2）安全管理建议

• 完善金融数据分级制度，明确各方责任边界；
• 鼓励行业认证机制，提升中小银行数据安全能力；
• 建立安全能力外包机制，消除中小型机构技术短板。

（3）标准体系构建建议

• 推动完整的数据生命周期安全标准建设；
• 打通技术框架与监管要求的衔接；
• 构建跨机构联合审计平台。

结语

本报告系统性建立了数字银行场景下的核心技术防御能力。后续研究将聚焦标准建设、技术体系优化与合规机制完善，为广大用户提供更安全、可靠的数字金融生态安全保障。