
数据大集中模式下基层人行信息安全的对策
数据大集中是依靠科技手段,将分布在各个分支机构的业务数据及其他一些相关的数据实现集中和整合。从而更高效地管理和利用资源的一种技术。对于基层人民银行来说,数据大集中带来的积极作用在于以下4个方面。
一,数据大集中的积极作用
数据大集中是依靠科技手段,将分布在各个分支机构的业务数据及其他一些相关的数据实现集中和整合。从而更高效地管理和利用资源的一种技术。对于基层人民银行来说,数据大集中带来的积极作用在于以下4个方面。
(一)提高IT效率。
数据集中意味着技术力量的集中,相比以前每个分支行单线作战、分而治之的管理模式,数据集中可以更好地解决共享资源一致性的问题。同时也有效规避了基层行科技力量和管理水平不均衡所致的风险。
(二)降低管理难度。
数据集中后系统上线运行及维护对科技力量的依赖程度降低,整体管理和整体规划的难度得到最大程度的降低。
(三)提高资源利用率和降低成本。
集中处理模式使数据的利用效率得到提高,同时分支机构也省去了大量的资金来购买和维护主机服务器、网络设备等。
二,数据大集中的影响
由于设备、技术力量和管理权限的集中,数据大集中后对基层行日常工作流程和工作重点产生了不小的影响。主要表现在以下3个方面。
(一)时间要求方面。
数据大集中使得一些业务系统需要重新开发,在数据集中处理的设计思路下开发的软件很多都要求下属机构在同一时间段完成某项任务,否则就会导致全国数据处理的延迟。
(二)职能定位方面。
技术力量的集中会减轻基层行对重要业务系统服务器的维护任务,但维护任务的减轻并不等同于信息安全重要程度的降低,集中系统仍然需要各个终端设备的支持。目前人民银行内部网络客户端只部署了symantec防病毒软件,在线杀毒、云安全技术还没有应用到内部网络,非法外联客户端逃逸现象需要随时检查并处理。JAvA版本、操作系统、ActiveX插件等都可能影响到程序的正常运行。
(三)问题反馈方面。
集中管理模式固然有很多优点,但势必加大上层管理的难度,权限上收得越多,上层维护的任务量就越大。所以,需要基层行反馈大量问题,以便查找和解决系统存在的漏洞,尤其需要一些既能在技术层面又能在业务层面提出建议的人员来反馈信息。
三,对策及建议
(一)风险意识的转变。
数据大集中必然会带来风险的大集中,人民银行总行是集中风险的承担者,因此,如何化解风险需要广大基层分支机构群策群力、鼎力相助,不能坐视不管、不闻不问。要建立健全相应的反馈机制,培养一批科技和业务都精通的岗位能手,积极向上级反映情况、提出对策。
(二)有效协作、齐抓共管。
要加强组织领导,完善信息安全保障组织机制,不再将信息安全工作视为单一的科技工作,也不能只从技术层面来定义信息安全的范畴,而是要将终端应用层,甚至业务操作流程都纳入其中。形成全国人员共同抵御风险、共同承担责任的新机制。
(三)做好本职工作。
严把信息系统生命周期第一关。业务人员要认真履行职责,做到基础操作规范化、标准化,确保数据“出关”前准确、完整;科技人员要转变服务模式,时刻保持警惕。确保集中系统客户端和网络的安全性,防止任何可能威胁信息安全的恶意攻击。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
当 “算法” 成为数据科学、人工智能、业务决策领域的高频词时,一种隐形的认知误区正悄然蔓延 —— 有人将分析结果不佳归咎于 ...
2025-09-22在数据分析、金融计算、工程评估等领域,“平均数” 是描述数据集中趋势最常用的工具之一。但多数人提及 “平均数” 时,默认指 ...
2025-09-22CDA 数据分析师:参数估计助力数据决策的核心力量 在数字化浪潮席卷各行各业的当下,数据已成为驱动业务增长、优化运营效率的核 ...
2025-09-22训练与验证损失骤升:机器学习训练中的异常诊断与解决方案 在机器学习模型训练过程中,“损失曲线” 是反映模型学习状态的核心指 ...
2025-09-19解析 DataHub 与 Kafka:数据生态中两类核心工具的差异与协同 在数字化转型加速的今天,企业对数据的需求已从 “存储” 转向 “ ...
2025-09-19CDA 数据分析师:让统计基本概念成为业务决策的底层逻辑 统计基本概念是商业数据分析的 “基础语言”—— 从描述数据分布的 “均 ...
2025-09-19CDA 数据分析师:表结构数据 “获取 - 加工 - 使用” 全流程的赋能者 表结构数据(如数据库表、Excel 表、CSV 文件)是企业数字 ...
2025-09-19SQL Server 中 CONVERT 函数的日期转换:从基础用法到实战优化 在 SQL Server 的数据处理中,日期格式转换是高频需求 —— 无论 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分与关联查询效率:打破 “拆分必慢” 的认知误区 在 MySQL 数据库管理中,“大表” 始终是性能优化绕不开的话题。 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性预期算子的内涵、作用与应用解析 动态随机一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明确:TIF 中的地名有哪两种存在形式? 在开始提取前,需先判断 TIF 文件的类型 —— ...
2025-09-17CDA 数据分析师:解锁表结构数据特征价值的专业核心 表结构数据(以 “行 - 列” 规范存储的结构化数据,如数据库表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 导入数据含缺失值?详解 dropna 函数的功能与实战应用 在用 Python(如 pandas 库)处理 Excel 数据时,“缺失值” 是高频 ...
2025-09-16深入解析卡方检验与 t 检验:差异、适用场景与实践应用 在数据分析与统计学领域,假设检验是验证研究假设、判断数据差异是否 “ ...
2025-09-16CDA 数据分析师:掌控表格结构数据全功能周期的专业操盘手 表格结构数据(以 “行 - 列” 存储的结构化数据,如 Excel 表、数据 ...
2025-09-16MySQL 执行计划中 rows 数量的准确性解析:原理、影响因素与优化 在 MySQL SQL 调优中,EXPLAIN执行计划是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 对象的 text 与 content:区别、场景与实践指南 在 Python 进行 HTTP 网络请求开发时(如使用requests ...
2025-09-15CDA 数据分析师:激活表格结构数据价值的核心操盘手 表格结构数据(如 Excel 表格、数据库表)是企业最基础、最核心的数据形态 ...
2025-09-15Python HTTP 请求工具对比:urllib.request 与 requests 的核心差异与选择指南 在 Python 处理 HTTP 请求(如接口调用、数据爬取 ...
2025-09-12解决 pd.read_csv 读取长浮点数据的科学计数法问题 为帮助 Python 数据从业者解决pd.read_csv读取长浮点数据时的科学计数法问题 ...
2025-09-12