京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
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
主讲人简介 张冲,海归统计学硕士,CDA 认证数据分析师,前云南白药集团资深数据分析师,自媒体 Python 讲师,全网课程播放量破 ...
2026-04-10在数据可视化与业务分析中,同比分析是衡量业务发展趋势、识别周期波动的核心手段,其核心逻辑是将当前周期数据与上年同期数据进 ...
2026-04-10在机器学习模型的落地应用中,预测精度并非衡量模型可靠性的唯一标准,不确定性分析同样不可或缺。尤其是在医疗诊断、自动驾驶、 ...
2026-04-10数据本身是沉默的,唯有通过有效的呈现方式,才能让其背后的规律、趋势与价值被看见、被理解、被运用。统计制图(数据可视化)作 ...
2026-04-10在全球化深度发展的今天,跨文化传播已成为连接不同文明、促进多元共生的核心纽带,其研究核心围绕“信息传递、文化解读、意义建 ...
2026-04-09在数据可视化领域,折线图是展示时序数据、趋势变化的核心图表类型之一,其简洁的线条的能够清晰呈现数据的起伏规律。Python ECh ...
2026-04-09在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-04-09长短期记忆网络(LSTM)作为循环神经网络(RNN)的重要改进模型,凭借其独特的门控机制(遗忘门、输入门、输出门),有效解决了 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据质量是决定分析结论可靠性的核心前提,而异常值作为数据集中的“异类”,往往会干扰统计检验、模型训练 ...
2026-04-08在数字经济飞速发展的今天,数据已渗透到各行各业的核心场景,成为解读趋势、优化决策、创造价值的核心载体。而数据分析,作为挖 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据处理是基础,图形可视化是核心呈现手段——前者负责将杂乱无章的原始数据转化为干净、规范、可分析的格 ...
2026-04-07在数据分析与统计推断中,p值是衡量假设检验结果显著性的核心指标,其本质是在原假设(通常为“无效应”“无差异”)成立的前提 ...
2026-04-07在数字经济深度渗透的今天,数据已成为企业生存发展的核心资产,企业的竞争本质已转变为数据利用能力的竞争。然而,大量来自生产 ...
2026-04-07Python凭借简洁的语法、丰富的生态库,成为算法开发、数据处理、机器学习等领域的首选语言。但受限于动态类型、解释性执行的特性 ...
2026-04-03在深度学习神经网络中,卷积操作是实现数据特征提取的核心引擎,更是让模型“看懂”数据、“解读”数据的关键所在。不同于传统机 ...
2026-04-03当数字化转型从企业的“战略口号”落地为“生存之战”,越来越多的企业意识到,转型的核心并非技术的堆砌,而是数据价值的深度挖 ...
2026-04-03在日常办公数据分析中,数据透视表凭借高效的汇总、分组功能,成为Excel、WPS等办公软件中最常用的数据分析工具之一。其中,“计 ...
2026-04-02在数字化交互的全场景中,用户的每一次操作都在生成动态的行为轨迹——电商用户的“浏览商品→点击详情→加入购物车”,内容APP ...
2026-04-02在数字化转型深度推进的今天,企业数据已成为驱动业务增长、构建核心竞争力的战略资产,而数据安全则是守护这份资产的“生命线” ...
2026-04-02在数据驱动决策的浪潮中,数据挖掘与数据分析是两个高频出现且极易被混淆的概念。有人将二者等同看待,认为“做数据分析就是做数 ...
2026-04-01