① 如何構建金融行業資料庫縱深防禦體系
這個問題足夠寫一本專著，可以參考軍事上的大縱深防禦思想，資料庫縱深防禦體系的最終目標就是讓非合法用戶拿不到數據，可以從操作系統、網路協議、數據加密、業務連續性、入侵監測、身份驗證以及授權和管理制度等方面考慮。
② 關於資料庫安全及其防範方案的分析
關於資料庫安全及其防範方案的分析
隨著網路的不斷發展，數據的共享日益加強，數據的安全保密越來越重要。為了計算機資料庫整體安全性的控制，需要做好很多細節性的工作，並根據具體應用環境的安全需要來分析安全薄弱環節，並制定統一的安全管理策略加以實施，以保證其最高的安全性。
1.資料庫安全環境的分析
隨著時代的發展，我國的計算機信息安全標准也在不斷提升。在當下的資料庫系統安全控制模塊中，我國資料庫安全分為不同的等級。但是總體來說，我國的資料庫安全性是比較低的，這歸結於我國數據技術體系的落後。為了更好的健全計算機資料庫體系，進行資料庫安全體系的研究是必要的。我國現有的一系列數據安全理論是落後於發達國家的。這體現在很多的應用領域，比如電力領域、金融領域、保險領域等。很多軟體都是因為其比較缺乏安全性而得不到較大范圍的應用，歸根結底是資料庫安全性級別比較低。
為了滿足現階段資料庫安全工作的需要，進行相關標準的深化研究是必要的。這需要對資料庫安全進行首要考慮，且需要考慮到方方面面，才更有利於資料庫保密性的控制，從而保證這些數據存儲與調用的一致性。
在當前資料庫安全控制過程中，首先需要對這些數據進行可用性的分析，從而有利於避免資料庫遭到破壞，更有利於進行資料庫的損壞控制及其修復。其次為了保證資料庫的安全性、效益性，也離不開對資料庫整體安全性方案的應用。最後必須對資料庫進行的一切操作進行跟蹤記錄，以實現對修改和訪問資料庫的用戶進行追蹤，從而方便追查並防止非法用戶對資料庫進行操作。
2.資料庫安全策略的更新
為了滿足現階段資料庫安全性方案的應用，進行身份的鑒別是必要的。所謂的身份鑒別就是進行真實身份及其驗證身份的配比，這樣可以避免欺詐及其假冒行為的發生。身份鑒別模式的應用，表現在用戶使用計算機系統進行資源訪問時。當然在一些特定情況下，也要進行身份鑒別，比如對某些稀缺資源的訪問。
身份鑒別通常情況下可以採用以下三種方法：一是通過只有被鑒別人自己才知道的信息進行鑒別，如密碼、私有密鑰等；二是通過只有被鑒別人才擁有的信物進行鑒別，如IC 卡、護照等；三是通過被鑒別人才具有的生理或者行為特徵等來進行鑒別，如指紋、筆跡等。
在當前訪問控制模塊中，除了進行身份鑒別模式的應用外，還需要進行信息資源的訪問及其控制，這樣更有利於不同身份用戶的許可權分配。這就需要進行訪問級別的控制，針對各個系統的內部數據進行操作許可權的控制，進行自主性及其非自主性訪問的控制，滿足資料庫的安全需要。實現用戶對資料庫訪問許可權進行控制，讓所有的用戶只能訪問自己有許可權使用的數據。當某一個用戶具有對某些數據進行訪問的許可權時，他還可以把對這些數據的操作許可權部分或者全部的轉移給其他用戶，這樣其他的用戶也獲得了對這些數據的訪問權。
為了更好的進行資料庫的安全管理，審計功能的應用也必不可少。這需要就資料庫的數據進行統一性的操作。這樣管理員更加方便對資料庫應用情況進行控制，審計功能也有利於對資料庫的操作行為進行控制，更有利於控制用戶對資料庫的訪問。攻擊檢測是通過升級信息來分析系統的內部和外部所有對資料庫的攻擊企圖，把當時的攻擊現場進行復原，對相關的攻擊者進行處罰。通過這種方法，可以發現資料庫系統的安全隱患，從而來改進以增加資料庫系統的安全性。
在資料庫數據處理過程中，可以進行一些合法查詢模式的應用，當需要調取保密數據時，就需要應用推理分析模塊。這是資料庫安全性方案控制過程中的重難點，而通過這種簡單的推理分析方法調取保密數據，是得不到有效解決的。但是我們可以使用以下幾種方法來對這種推理進行控制：數據加密的基本思想就是改變符號的排列方式或按照某種規律進行替換，使得只有合法的用戶才能理解得到的數據，其他非法的用戶即使得到了數據也無法了解其內容。
通過對加密粒度的應用，更有利於進行資料庫加密性的控制。其分為幾種不同的應用類型等級。在當前應用模塊中，需要進行數據保護級別的分析，進行適當的加密粒度的分析。更有利於滿足資料庫級別加密的需要。該加密技術的應用針對的是整體資料庫，從而針對資料庫內部的表格、資料等加密。採用這種加密粒度，加密的密鑰數量較少，一個資料庫只需要一個加密密鑰，對於密鑰的管理比較簡單。但是，由於資料庫中的數據能夠被許多的用戶和應用程序所共享，需要進行很多的數據處理，這將極大的降低伺服器的運行效率，因此這種加密粒度只有在一些特定的情況下才使用。
表級加密也是比較常用的方法，這種方法應用於資料庫內部的數據加密。針對具體的存儲數據頁面進行加密控制。這對於系統的運行效率的提升具備一定的幫助，不會影響系統的運行效率。這種方法需要應用到一些特殊工具進行處理，比如解釋器、詞法分析器等，進行核心模塊的控制，進行資料庫管理系統源代碼的控制及其優化。但是其難以確保資料庫管理系統的整體邏輯性，也存在缺陷。記錄級加密；這種加密技術的加密粒度是表格中的每一條記錄，對資料庫中的每一條記錄使用專門的函數來實現對數據的加密、解密。通過這種加密方法，加密的粒度更加小巧，具有更好的選擇性和靈活性。欄位級加密；這種加密技術的加密粒度是表格中的某一個或者幾個欄位。通過欄位級的加密粒度只需要對表格中的敏感列的數據進行加密，而不需要對表格中的所有的數據進行加密。
選擇加密演算法也是比較常見的數據加密方法。它是數據加密的核心部分。對於資料庫的整體安全性的控制具有直接性的影響。通過對加密演算法的分析，得知其分為公共密鑰加密及其對稱加密。在數據加密模塊中，需要進行密文及其明文的區分，從而進行明文及其密文的轉換，也就是普遍意義上的密碼。密碼與密鑰是兩個不同的概念。後者僅是收發雙方知道的信息。在數據加密技術中，對密鑰進行管理主要包括以下幾個方面，產生密鑰。產生怎樣的密鑰主要取決於使用什麼樣的演算法。若產生的密鑰強度不一樣就稱這種演算法實現的是非線性的密鑰空間，若產生的密鑰強度一樣就稱這種演算法實現的是線性的密鑰空間。分配密鑰、傳遞密鑰：分配密鑰就是產生一個密鑰並且將這個密鑰分配給某個用戶使用的過程。
密鑰的傳遞分為不同的應用形式，集中式與分散式。所謂的集中式就是進行密鑰整體式的傳遞；所謂的分散式就是對密鑰的多個部分進行劃分，以秘密的方法給用戶進行傳遞。通過將整體方法與分散方法應用到存儲模塊中，更好的滿足現階段資料庫整體安全性的需要。對於密鑰的備份可以使用和對密鑰進行分散存儲一樣的方式進行，以避免太多的人知道密鑰；而銷毀密鑰需要有管理和仲裁機制，以防止用戶對自己的操作進行否認。
3.結束語
隨著計算機，特別是網路的不斷發展，數據的共享日益加強，數據的安全保密越來越重要。本文詳細闡述了資料庫的安全防範，分別從數據分析、用戶鑒別、訪問許可權控制、審計、數據加密等環節逐一剖析資料庫安全。為了計算機資料庫整體安全性的控制，需要做好很多細節性的工作，並根據具體應用環境的安全需要來分析安全薄弱環節，並制定統一的安全管理策略加以實施，以保證其最高的安全性。
③ 被報送金融信用信息基礎資料庫會怎樣，車貸會有影響嗎
主要為幫助個人積累信譽財富、方便個人借款；車貸沒有影響的。
人民銀行建立個人信用信息基礎資料庫的目的為幫助商業銀行提高風險管理能力和信貸管理效率，防範信用風險，促進個人消費信貸健康發展，為金融監管和貨幣政策提供服務。同時，幫助個人積累信譽財富、方便個人借款。
個人信用信息基礎資料庫收集的個人信息主要包括三類，身份識別信息，包括姓名、身份證號碼、家庭住址、工作單位等；貸款信息，包括貸款發放銀行、貸款額、貸款期限、還款方式、實際還款記錄等；信用卡信息，包括發卡銀行、授信額度、還款記錄等。
(3)金融資料庫安全擴展閱讀：
個人信用信息基礎資料庫的相關內容：
1、企業和個人信用信息基礎資料庫除了主要收錄企業和個人的信貸信息外，還收錄企業和個人基本身份信息、企業環保信息、繳納各類社會保障費用和住房公積金信息、質檢信息、企業拖欠工資信息以及繳納電信信息等。
2、企業和個人信用信息基礎資料庫功能首先是幫助商業銀行核實客戶身份，杜絕信貸欺詐、保證信貸交易的合法性；其次是全面反映企業和個人的信用狀況，通過獲得信貸的難易程度、金額大小、利率高低等因素的不同，獎勵守信者，懲戒失信者。
④ 有沒有比較好的金融（或銀行）資料庫安全方案
互聯網的急速發展和網上銀行業務的開展使得銀行資料庫信息的價值及可訪問性得到了提升，也使資料庫面臨來自互聯網嚴峻的挑戰。這些安全挑戰不僅來自於銀行外部，銀行內部同樣存在核心數據遭泄露的安全隱患。諸多銀行核心數據泄露的事件，已經讓銀行管理人員意識到數據的重要性。
為解決傳統運維模式面臨的事前身份不明確，授權不清晰，事中操作不透明，過程不可控，事後操作無法審計，問責追究不明確等現實問題，銀行建設資料庫審計系統，形成事前授權，事中預警，事後取證的關聯審計基礎。
可實現例如以下資料庫操作行為的審計：
針對具有下載許可權的行員，通過應用系統前端導出業務數據的審計。
業務人員通過應用系統進行指標分析、營銷統計、績效考核等工作，或可出現多種風險：
①許可權濫用：業務人員訪問不該訪問的數據;
②許可權冒用：冒用他人許可權進行數據操作。
以及其他風險
利用資料庫審計對資料庫使用過程中出現的風險問題進行及時的追蹤，智能發現DBA等特權賬號的違規操作。
運維人員、數據分析服務人員通過應用系統後台或直接操作資料庫的方式接觸業務數據，或可有以下風險：
運維人員進行維護時操作是否規范(具體如下)：
①在不需做導出操作時將數據導出
②在只需查看A時，查看B、C，或只需查看500比特的內容，卻查看了2000比特
通過使用「六元組「技術的資料庫審計系統，對應用系統客戶端訪問資料庫進行安全審計。
部署資料庫審計系統，能夠在數據丟失或者被盜前，對可疑的活動進行識別，實現對資料庫訪問操作事前規劃預防，事中實時監控、違規行為響應，事後合規報告、事故追蹤溯源，有效減少核心信息資產的破壞和泄漏。
解決方案：引入資料庫審計系統
銀行的數據安全威脅，存在於傳輸與使用過程，如發送到行外，發送給不相關的人，在使用時大量拷貝數據、列印文檔等，都將造成銀行核心數據泄露風險。
從內控的角度來看，IT系統的使用權、管理權與監督權必須三權分立。在三權分立的基礎上實施內控與審計，有效地控制操作風險(包括業務操作風險與運維操作風險等)。資料庫審計實現了獨立的審計與三權分立，完善了IT內控機制。
昂楷資料庫審計系統目前已擁有昆侖銀行、慈溪農商行、江蘇省農村信用社、成都農商銀行等多家銀行應用案例，為銀行核心數據帶來安全保障。
⑤ 查國內金融數據的話哪個資料庫最靠譜
目前國內比較好的金融數據有：Analyst.ai；wind；choice；大智慧等。
⑥ 保險數據安全怎麼來治理
目前，保險也是信息泄露高發行業，信息一旦被篡改或泄露，不僅損害到公民自身利益，保險公司品牌形象，甚至影響到公共秩序和國家利益。
一、保險數據安全所面臨的挑戰
1、金融數據量巨大，數據信息未嚴格分類分級；
2、敏感信息多，存儲分散，敏感數據保護機制不完善；
3、業務人員安全意識不足，對業務系統的誤操作，惡意操作，許可權濫用等行為無法做到有效監管；
4、數據共享、數據使用過程中缺乏有效防護，隱私信息泄漏；
5、國家對行業的監管和合規要求。
二、昂楷科技金融行業數據安全治理解決方案
針對以上數據安全挑戰，昂楷科技有金融行業的數據安全治理解決方案，本方案以管理（制度）加科技技術相結合，逐步實現組織的戰略目標。
根據數據安全治理相關原則，以「精準可視，安全可控」為前提：
1、以數據安全綜合治理平台為指揮調度中心。
2、通過與數據梳理及評估能力（原子能力含：數據治理資產梳理、數據分級分類），數據行為監控及審計能力（原子能力含：資料庫審計、大數據審計、安全運維審計、大數據離線分析系統），數據安全防護能力（原子能力含：資料庫防火牆、數據脫敏、數據水印）三大能力體系之間實現統一管控，數據採集、策略下發、聯防聯控、態勢評估預測等，內部能力單元模塊通過內部數據API介面進行能力協同，與外部系統通過對外API介面進行能力協同，並對數據安全整體態勢感知，從事前→事中→事後多維度完成對數據全生命周期的安全防護。
三、價值體現
1、敏感數據安全防護：危險攻擊發現與實時阻斷，高效脫敏，防泄露，溯源，定位取證。
2、操作全面實時監控：全面大數據審計，精準定位，內置AI模型與組合規則有效檢測APT攻擊、SQL注入攻擊等。
3、特權賬號防護：有效監督審計技術開發運維特權人員對資料庫的各種操作，高危操作阻斷。
4、全面審計，實時告警：郵件、簡訊、syslog等方式進行實時告警。
5、內部人員特殊操作監控：針對內部人員修改『特殊』賬戶或者設置隱藏按鈕的問題，備案隱秘數據，直接定位到具體操作人員及具內容。
6、滿足合規要求
⑦ 市面上對供應鏈金融雲服務數據安全怎麼處理的
隨著越來越多用戶應用上雲，用戶數據也跟著進入到雲端存儲，虛擬的雲端資料庫增加了企業數據安全風險。昂楷科技基於對資料庫安全多年的研究與積累，率先攻克了雲平台資料庫審計技術，推出昂楷雲資料庫審計系統(簡稱CAAS)。CAAS基於雲平台及資料庫審計技術，不僅可提供雲資料庫審計系統，還區別於目前其他廠商，能實現與雲平台源碼級的整合，即雲資料庫審計引擎，實現資料庫操作行為審計、事件追蹤、威脅分析、實時告警等多種功能，保障雲環境下核心數據的安全防護，以高性能的產品，為雲用戶提供穩定可靠的雲資料庫審計服務。
⑧ 資料庫在金融行業中的應用
DB2資料庫為何在金融領域應用如此廣泛？在我接觸過的銀行用戶中，絕大部分都在使用IBM DB2資料庫產品，當然還是有一大批證劵公司也在使用。給我印象最為深刻的一次是在深圳辦的一場DB2技術專家沙龍，那次來的基本上都銀行用戶和證劵用戶。當時，就在想，DB2資料庫產品在金融領域應用咋那麼廣呢？
在開始這個討論之前，我也問了一些朋友，問他們是什麼原因導致了這一事實的發生，其中有人回答是歷史原因，也有人回答是因為DB2資料庫產品好。當然，眾多金融客戶選擇DB2資料庫產品，肯定是有各自的原因，歷史原因也罷，功能強大、性能穩定也罷，肯定各有說詞。不過我們可以想像一下，對於金融用戶來說，每天所產生的數據都非常多，且復雜，而且這些數據都相當重要，來不到半點馬虎。因此，他們在選擇資料庫產品的時候，自然是分外小心，不敢怠慢。另外，作為一家金融企業，在IT上的預算肯定也比較充足，所以產品的價格自然不是他們擔心的問題（當然，這只是一種猜測！）。這樣再分析原因的時候，我們就把重點放在了DB2資料庫的性能和穩定性上。那麼，究竟是不是了DB2資料庫的性能和穩定性導致了它在金融領域的應用如此廣泛呢，我不得而知！
針對這個『DB2資料庫為何在金融領域應用如此廣泛？』的疑問，是一個值得我們思索的過程。但至於是什麼真正的原因導致的，我這主題中就不詳細聊了，因為我的答案都是來源於大家，只有有了大家的支持，這個答案才會日漸豐富，日漸完善。
DB2的並發性、穩定性、擴展性這些都做得不錯，
金融行業很多業務是實時性交易很強的系統它們追求的是系統的穩定性，性能好，支持高並發、安全性高
所以選擇ORACLE、DB2這類資料庫等等
主要是用DB2 在用AIX系統 本身兼容性又好吧這樣穩定性更強，而且DB2 剛開始打開市場時是免費使用的
在金融行業，大家知道數據量大，數據復雜，更新頻繁，把大量而且關系復雜的數據進行整合，二次加工，做個決策分析，這些工作的前提都是要有一個穩定高效的資料庫。IBM DB2具有很好的安全性，數據可移植性，其他資料庫數據可以移植過來，又善於處理關系復雜的數據，而且速度快，連接方式靈活，可通過 ODBC、JBDC、網路服務、本地客戶機或非同步客戶機介面來實現，總之，相對其他資料庫DB2具有明顯的優勢，正好符合銀行的要求。
金融行業使用 DB2 可能是有其歷史原因的， 因為金融行業本身用 IBM 的主機就比較多 ：）
還是聽金融行業的兄弟們站出來說句吧
大家好
在金融行業中，我想大部分的業務系統使用的是DB2，而絕大部分的經營分析系統用的是teradata，我所知道就有工行，建行，中行，光大，浦發，民生，郵政銀行等等，IBM的產品一貫是安全性的代表，在銀行交易數據極其重要的前提下，選擇DB2是一個不錯的選擇，同時，DB2的大數據處理速度也僅次於teradata，另外很多銀行的硬體選擇了IBM的大機，自然iBM的軟體產品也是他們考慮的重中之重，至於teradata，在成功實施了walmart，ebay等超大的數據倉庫後，在入主中國也強勢地拿下了近10省的移動的經分系統和移動集團公司的經分系統，同時又很成功的實施了上海證交所的DW，這些事實的確證明了他們是數據倉庫行業的領導者，如果不缺錢，我相信選擇teradata做構建EDW是一個不錯的選擇！
我認為主要有以下幾點：
1、歷史原因
金融行業對於數據安全和系統可用性要求很高，因此，選用IBM主機的頗多。而DB2最初就是建立在主機操作系統上的，毫無疑問，是與IBM主機配合最好的資料庫產品，所以自然就會選擇DB2資料庫。由於對DB2比較熟悉，在開放式系統上也就選擇了DB2資料庫。
2、IBM技術支持和售後服務做的很好，產品性價比較高
根據我個人的親身體驗，IBM能夠根據客戶的需求進行電話或者現場技術支持，能夠根據客戶要求參與項目建設，與ORACLE相比，售後服務價格相對較低。
3、產品自身為用戶提供了較多的監控和分析工具，便於用戶自己進行問題診斷和性能優化
⑨ MySQL 和 PostgreSQL 哪個更適合做金融資料庫
金融資料庫的需求：
高效存儲和檢索大量時間序列數據和橫截面數據
這兩個 資料庫都能存儲 時間序列數據， 但不是 最高效的。支持存儲和檢索大段文本數據
MySQL 和其他大部分關系型資料庫的文本檢索能力不強，用 LIKE 效率低，只能 硬匹配，PgSQL 提供全文檢索功能 ( PgSQL 數據類型 包含 Text Search Types )，這是 PgSQL 很好的特性，可以充當輕量級搜索引擎。對R和Python有穩定高效的介面
MySQL 和 PgSQL 這方面都沒問題， 但 如果是 Python3， PgSQL 的 psycopg2（毫無爭議的就是這個adapter） 穩定高效， 而MySQL的 Python3 adapter 比較多，相對沒有 Python2 的穩定或高效。具有一定存儲和檢索非結構化數據（例如圖結構）的能力
一般情況下 圖形結構不做轉換是很難直接存到資料庫的吧，我猜你說的非結構化數據 是樹形結構吧，可以用 JSON 格式存儲， MySQL 和 PgSQL 都提供 JSON 格式的存儲功能，不同的是 MySQL 5.7 才有這個特性（當前最新版是5.7，也就是說近一兩年才有的），而 PgSQL ( 當前最新版是9.6 ) 從 9.2 加入了 JSON Type， 這個特性至今已經相當成熟了。另外 JSON 格式不能滿足你的話， PgSQL 還提供 XML 格式。
有好用易上手的GUI
Navicat 和 DataGrip 都支持 這兩個資料庫， 願意花錢這個不是問題。
提供遠程訪問功能
遠程訪問，這么基本的功能肯定都有，就不用多說了吧
安全性高
這個不好說了， 看你們 DBA 和運維的實力咯（不過 MySQL 人好招）
資料庫本身有能力處理復雜業務邏輯
MySQL 相對比較適合 簡單粗暴的業務邏輯
PgSQL 處理復雜業務邏輯 有優勢
綜上， PgSQL 更適合。