金融数据安全与合规

  培训讲师:孔令涛

讲师背景:
孔令涛老师人工智能技术应用及产品专家曾任马上消费金融(国内消金行业前三的公司)人工智能研究院新技术研究员曾任IT培训行业头部公司教研院新技术与课程教研员曾任北京转转精神(头部的二手交易互联网公司)资深开发工程师曾任IT培训行业排名第一的公司 详细>>

孔令涛
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金融数据安全与合规详细内容

金融数据安全与合规

【课程背景】

数字化时代,数据成为最宝贵的资源之一,其安全性直接关系到个人隐私、企业利益乃至国家安全。随着金融科技、云计算物联网等技术的快速发展,数据的产生、收集、存储和分析变得无处不在,但随之而来的是数据安全的新挑战。数据泄露、隐私侵犯、网络攻击等事件频发,暴露了数据保护的脆弱性。因此,加强数据安全意识,掌握数据隐私保护技术和策略,构建完善的数据安全管理体系,已成为各行各业尤其是金融科技领域的当务之急。

本课程旨在提供全面的视角,深入探讨数据安全的多个维度,从基础概念到先进技术,从法规遵循到最佳实践,为参与者构建一个系统的数据安全知识框架。通过对数据安全脆弱性、风险来源的分析,以及数据治理与数据安全治理的阐释,课程将引导学员理解数据保护的重要性和紧迫性。同时,课程将介绍国内外主要的数据保护法规,确保学员能够在全球视野下把握合规要求。此外,课程还将分享数据合规管理框架和最佳实践,以及金融科技中的数据安全漏洞与防护措施,帮助学员在实际工作中有效应对数据安全挑战。展望未来,课程将探讨数据安全的趋势与技术创新,包括新技术应用、安全大模型和开放式规则,为学员揭示数据安全领域的前沿动态和发展方向。

【课程收益】

  • 增强数据安全意识:课程将加深学员对数据安全重要性的理解,认识到在数字化转型过程中保护数据的必要性,从而在日常工作中主动采取预防措施,减少安全风险。
  • 掌握数据保护技术:学员将了解并掌握关键的数据隐私保护技术,包括数据加密、脱敏、匿名化、访问控制等,以及如何根据具体情况选择合适的技术手段。
  • 理解法规与合规要求:通过对国内外数据保护法规的介绍,学员将能够理解并遵守《中华人民共和国网络安全法》、GDPR、CCPA等法律法规,确保数据处理活动的合规性。
  • 构建数据管理体系:课程将指导学员如何建立和完善数据安全管理体系,包括数据分类分级、治理制度建设、组织架构设计、技术保障和审计等。
  • 学习最佳实践:通过分享数据合规管理的最佳实践,学员将掌握如何在数据生命周期管理、用户知情同意、数据传输与合作、内部培训和文化建设等方面实施有效策略。
  • 应对金融科技安全挑战:针对金融科技领域特有的数据安全漏洞,学员将了解如何采取针对性的防护措施,包括建立健全的数据安全管理体系和采用先进技术手段。

【课程特色】

讲师授课风格幽默,课程内容丰富。

【课程对象】

金融科技、数据从业人员

【课程时间】

1天(6小时/天)

【课程大纲】

  1. 数据安全概述
  2. 数据安全简述
  3. 数据安全的脆弱性
  4. 数据安全风险来源
  5. 数据治理与数据安全治理
  6. 数据隐私保护的技术与策略
  7. 数据加密
  • 对称加密
  • 非对称加密
  • 散列法
  • 常见的加密算法
  1. 数据脱敏与匿名化
  • 替换、
  • 仿真
  • 混淆
  • 遮掩
  • 偏移
  • K-anonymity、L-diversity、T-closeness
  • 零知识证明
  1. 访问控制
  • 身份认证
  • 授权
  • 访问控制
  1. 国内外主要数据保护法规
  2. 国内数据保护法规介绍
  • 《中华人民共和国网络安全法》
  • 《中华人民共和国数据安全法》
  • 《中华人民共和国个人信息保护法》
  • 《网络数据安全管理条例(征求意见稿)》
  1. 国外数据保护法规介绍
  • 欧盟《通用数据保护条例》(GDPR)
  • 《加州消费者隐私法》(CCPA)
  1. 数据合规管理框架和最佳实践
  2. 数据合规管理框架
  • 数据分类与分级保护
  • 数据治理与管理制度建设
  • 组织架构与责任分配
  • 技术保障与审计
  1. 最佳实践
  • 数据生命周期管理
  • 用户知情同意与隐私保护
  • 对外数据传输与外部合作
  • 内部培训与文化建设
  • 持续改进与创新
  1. 金融科技中的数据安全漏洞与防护措施
  2. 数据安全漏洞来源
  • 数据泄露风险
  • 隐私保护不足
  • 数据篡改与逆向追踪
  • 网络安全威胁
  1. 防护措施
  • 建立健全的数据安全管理体系
  • 采用先进的技术手段
  • 完善法律法规和制度建设
  • 推动数据安全治理智能化
  1. 未来的数据安全趋势与技术创新
  2. 新技术应用
  3. 安全大模型
  4. 开放式规则


 

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