① 如何构建金融行业数据库纵深防御体系
这个问题足够写一本专着，可以参考军事上的大纵深防御思想，数据库纵深防御体系的最终目标就是让非合法用户拿不到数据，可以从操作系统、网络协议、数据加密、业务连续性、入侵监测、身份验证以及授权和管理制度等方面考虑。
② 关于数据库安全及其防范方案的分析
关于数据库安全及其防范方案的分析
随着网络的不断发展，数据的共享日益加强，数据的安全保密越来越重要。为了计算机数据库整体安全性的控制，需要做好很多细节性的工作，并根据具体应用环境的安全需要来分析安全薄弱环节，并制定统一的安全管理策略加以实施，以保证其最高的安全性。
1.数据库安全环境的分析
随着时代的发展，我国的计算机信息安全标准也在不断提升。在当下的数据库系统安全控制模块中，我国数据库安全分为不同的等级。但是总体来说，我国的数据库安全性是比较低的，这归结于我国数据技术体系的落后。为了更好的健全计算机数据库体系，进行数据库安全体系的研究是必要的。我国现有的一系列数据安全理论是落后于发达国家的。这体现在很多的应用领域，比如电力领域、金融领域、保险领域等。很多软件都是因为其比较缺乏安全性而得不到较大范围的应用，归根结底是数据库安全性级别比较低。
为了满足现阶段数据库安全工作的需要，进行相关标准的深化研究是必要的。这需要对数据库安全进行首要考虑，且需要考虑到方方面面，才更有利于数据库保密性的控制，从而保证这些数据存储与调用的一致性。
在当前数据库安全控制过程中，首先需要对这些数据进行可用性的分析，从而有利于避免数据库遭到破坏，更有利于进行数据库的损坏控制及其修复。其次为了保证数据库的安全性、效益性，也离不开对数据库整体安全性方案的应用。最后必须对数据库进行的一切操作进行跟踪记录，以实现对修改和访问数据库的用户进行追踪，从而方便追查并防止非法用户对数据库进行操作。
2.数据库安全策略的更新
为了满足现阶段数据库安全性方案的应用，进行身份的鉴别是必要的。所谓的身份鉴别就是进行真实身份及其验证身份的配比，这样可以避免欺诈及其假冒行为的发生。身份鉴别模式的应用，表现在用户使用计算机系统进行资源访问时。当然在一些特定情况下，也要进行身份鉴别，比如对某些稀缺资源的访问。
身份鉴别通常情况下可以采用以下三种方法：一是通过只有被鉴别人自己才知道的信息进行鉴别，如密码、私有密钥等；二是通过只有被鉴别人才拥有的信物进行鉴别，如IC 卡、护照等；三是通过被鉴别人才具有的生理或者行为特征等来进行鉴别，如指纹、笔迹等。
在当前访问控制模块中，除了进行身份鉴别模式的应用外，还需要进行信息资源的访问及其控制，这样更有利于不同身份用户的权限分配。这就需要进行访问级别的控制，针对各个系统的内部数据进行操作权限的控制，进行自主性及其非自主性访问的控制，满足数据库的安全需要。实现用户对数据库访问权限进行控制，让所有的用户只能访问自己有权限使用的数据。当某一个用户具有对某些数据进行访问的权限时，他还可以把对这些数据的操作权限部分或者全部的转移给其他用户，这样其他的用户也获得了对这些数据的访问权。
为了更好的进行数据库的安全管理，审计功能的应用也必不可少。这需要就数据库的数据进行统一性的操作。这样管理员更加方便对数据库应用情况进行控制，审计功能也有利于对数据库的操作行为进行控制，更有利于控制用户对数据库的访问。攻击检测是通过升级信息来分析系统的内部和外部所有对数据库的攻击企图，把当时的攻击现场进行复原，对相关的攻击者进行处罚。通过这种方法，可以发现数据库系统的安全隐患，从而来改进以增加数据库系统的安全性。
在数据库数据处理过程中，可以进行一些合法查询模式的应用，当需要调取保密数据时，就需要应用推理分析模块。这是数据库安全性方案控制过程中的重难点，而通过这种简单的推理分析方法调取保密数据，是得不到有效解决的。但是我们可以使用以下几种方法来对这种推理进行控制：数据加密的基本思想就是改变符号的排列方式或按照某种规律进行替换，使得只有合法的用户才能理解得到的数据，其他非法的用户即使得到了数据也无法了解其内容。
通过对加密粒度的应用，更有利于进行数据库加密性的控制。其分为几种不同的应用类型等级。在当前应用模块中，需要进行数据保护级别的分析，进行适当的加密粒度的分析。更有利于满足数据库级别加密的需要。该加密技术的应用针对的是整体数据库，从而针对数据库内部的表格、资料等加密。采用这种加密粒度，加密的密钥数量较少，一个数据库只需要一个加密密钥，对于密钥的管理比较简单。但是，由于数据库中的数据能够被许多的用户和应用程序所共享，需要进行很多的数据处理，这将极大的降低服务器的运行效率，因此这种加密粒度只有在一些特定的情况下才使用。
表级加密也是比较常用的方法，这种方法应用于数据库内部的数据加密。针对具体的存储数据页面进行加密控制。这对于系统的运行效率的提升具备一定的帮助，不会影响系统的运行效率。这种方法需要应用到一些特殊工具进行处理，比如解释器、词法分析器等，进行核心模块的控制，进行数据库管理系统源代码的控制及其优化。但是其难以确保数据库管理系统的整体逻辑性，也存在缺陷。记录级加密；这种加密技术的加密粒度是表格中的每一条记录，对数据库中的每一条记录使用专门的函数来实现对数据的加密、解密。通过这种加密方法，加密的粒度更加小巧，具有更好的选择性和灵活性。字段级加密；这种加密技术的加密粒度是表格中的某一个或者几个字段。通过字段级的加密粒度只需要对表格中的敏感列的数据进行加密，而不需要对表格中的所有的数据进行加密。
选择加密算法也是比较常见的数据加密方法。它是数据加密的核心部分。对于数据库的整体安全性的控制具有直接性的影响。通过对加密算法的分析，得知其分为公共密钥加密及其对称加密。在数据加密模块中，需要进行密文及其明文的区分，从而进行明文及其密文的转换，也就是普遍意义上的密码。密码与密钥是两个不同的概念。后者仅是收发双方知道的信息。在数据加密技术中，对密钥进行管理主要包括以下几个方面，产生密钥。产生怎样的密钥主要取决于使用什么样的算法。若产生的密钥强度不一样就称这种算法实现的是非线性的密钥空间，若产生的密钥强度一样就称这种算法实现的是线性的密钥空间。分配密钥、传递密钥：分配密钥就是产生一个密钥并且将这个密钥分配给某个用户使用的过程。
密钥的传递分为不同的应用形式，集中式与分散式。所谓的集中式就是进行密钥整体式的传递；所谓的分散式就是对密钥的多个部分进行划分，以秘密的方法给用户进行传递。通过将整体方法与分散方法应用到存储模块中，更好的满足现阶段数据库整体安全性的需要。对于密钥的备份可以使用和对密钥进行分散存储一样的方式进行，以避免太多的人知道密钥；而销毁密钥需要有管理和仲裁机制，以防止用户对自己的操作进行否认。
3.结束语
随着计算机，特别是网络的不断发展，数据的共享日益加强，数据的安全保密越来越重要。本文详细阐述了数据库的安全防范，分别从数据分析、用户鉴别、访问权限控制、审计、数据加密等环节逐一剖析数据库安全。为了计算机数据库整体安全性的控制，需要做好很多细节性的工作，并根据具体应用环境的安全需要来分析安全薄弱环节，并制定统一的安全管理策略加以实施，以保证其最高的安全性。
③ 被报送金融信用信息基础数据库会怎样，车贷会有影响吗
主要为帮助个人积累信誉财富、方便个人借款；车贷没有影响的。
人民银行建立个人信用信息基础数据库的目的为帮助商业银行提高风险管理能力和信贷管理效率，防范信用风险，促进个人消费信贷健康发展，为金融监管和货币政策提供服务。同时，帮助个人积累信誉财富、方便个人借款。
个人信用信息基础数据库收集的个人信息主要包括三类，身份识别信息，包括姓名、身份证号码、家庭住址、工作单位等；贷款信息，包括贷款发放银行、贷款额、贷款期限、还款方式、实际还款记录等；信用卡信息，包括发卡银行、授信额度、还款记录等。
(3)金融数据库安全扩展阅读：
个人信用信息基础数据库的相关内容：
1、企业和个人信用信息基础数据库除了主要收录企业和个人的信贷信息外，还收录企业和个人基本身份信息、企业环保信息、缴纳各类社会保障费用和住房公积金信息、质检信息、企业拖欠工资信息以及缴纳电信信息等。
2、企业和个人信用信息基础数据库功能首先是帮助商业银行核实客户身份，杜绝信贷欺诈、保证信贷交易的合法性；其次是全面反映企业和个人的信用状况，通过获得信贷的难易程度、金额大小、利率高低等因素的不同，奖励守信者，惩戒失信者。
④ 有没有比较好的金融（或银行）数据库安全方案
互联网的急速发展和网上银行业务的开展使得银行数据库信息的价值及可访问性得到了提升，也使数据库面临来自互联网严峻的挑战。这些安全挑战不仅来自于银行外部，银行内部同样存在核心数据遭泄露的安全隐患。诸多银行核心数据泄露的事件，已经让银行管理人员意识到数据的重要性。
为解决传统运维模式面临的事前身份不明确，授权不清晰，事中操作不透明，过程不可控，事后操作无法审计，问责追究不明确等现实问题，银行建设数据库审计系统，形成事前授权，事中预警，事后取证的关联审计基础。
可实现例如以下数据库操作行为的审计：
针对具有下载权限的行员，通过应用系统前端导出业务数据的审计。
业务人员通过应用系统进行指标分析、营销统计、绩效考核等工作，或可出现多种风险：
①权限滥用：业务人员访问不该访问的数据;
②权限冒用：冒用他人权限进行数据操作。
以及其他风险
利用数据库审计对数据库使用过程中出现的风险问题进行及时的追踪，智能发现DBA等特权账号的违规操作。
运维人员、数据分析服务人员通过应用系统后台或直接操作数据库的方式接触业务数据，或可有以下风险：
运维人员进行维护时操作是否规范(具体如下)：
①在不需做导出操作时将数据导出
②在只需查看A时，查看B、C，或只需查看500比特的内容，却查看了2000比特
通过使用“六元组“技术的数据库审计系统，对应用系统客户端访问数据库进行安全审计。
部署数据库审计系统，能够在数据丢失或者被盗前，对可疑的活动进行识别，实现对数据库访问操作事前规划预防，事中实时监控、违规行为响应，事后合规报告、事故追踪溯源，有效减少核心信息资产的破坏和泄漏。
解决方案：引入数据库审计系统
银行的数据安全威胁，存在于传输与使用过程，如发送到行外，发送给不相关的人，在使用时大量拷贝数据、打印文档等，都将造成银行核心数据泄露风险。
从内控的角度来看，IT系统的使用权、管理权与监督权必须三权分立。在三权分立的基础上实施内控与审计，有效地控制操作风险(包括业务操作风险与运维操作风险等)。数据库审计实现了独立的审计与三权分立，完善了IT内控机制。
昂楷数据库审计系统目前已拥有昆仑银行、慈溪农商行、江苏省农村信用社、成都农商银行等多家银行应用案例，为银行核心数据带来安全保障。
⑤ 查国内金融数据的话哪个数据库最靠谱
目前国内比较好的金融数据有：Analyst.ai；wind；choice；大智慧等。
⑥ 保险数据安全怎么来治理
目前，保险也是信息泄露高发行业，信息一旦被篡改或泄露，不仅损害到公民自身利益，保险公司品牌形象，甚至影响到公共秩序和国家利益。
一、保险数据安全所面临的挑战
1、金融数据量巨大，数据信息未严格分类分级；
2、敏感信息多，存储分散，敏感数据保护机制不完善；
3、业务人员安全意识不足，对业务系统的误操作，恶意操作，权限滥用等行为无法做到有效监管；
4、数据共享、数据使用过程中缺乏有效防护，隐私信息泄漏；
5、国家对行业的监管和合规要求。
二、昂楷科技金融行业数据安全治理解决方案
针对以上数据安全挑战，昂楷科技有金融行业的数据安全治理解决方案，本方案以管理（制度）加科技技术相结合，逐步实现组织的战略目标。
根据数据安全治理相关原则，以“精准可视，安全可控”为前提：
1、以数据安全综合治理平台为指挥调度中心。
2、通过与数据梳理及评估能力（原子能力含：数据治理资产梳理、数据分级分类），数据行为监控及审计能力（原子能力含：数据库审计、大数据审计、安全运维审计、大数据离线分析系统），数据安全防护能力（原子能力含：数据库防火墙、数据脱敏、数据水印）三大能力体系之间实现统一管控，数据采集、策略下发、联防联控、态势评估预测等，内部能力单元模块通过内部数据API接口进行能力协同，与外部系统通过对外API接口进行能力协同，并对数据安全整体态势感知，从事前→事中→事后多维度完成对数据全生命周期的安全防护。
三、价值体现
1、敏感数据安全防护：危险攻击发现与实时阻断，高效脱敏，防泄露，溯源，定位取证。
2、操作全面实时监控：全面大数据审计，精准定位，内置AI模型与组合规则有效检测APT攻击、SQL注入攻击等。
3、特权账号防护：有效监督审计技术开发运维特权人员对数据库的各种操作，高危操作阻断。
4、全面审计，实时告警：邮件、短信、syslog等方式进行实时告警。
5、内部人员特殊操作监控：针对内部人员修改‘特殊’账户或者设置隐藏按钮的问题，备案隐秘数据，直接定位到具体操作人员及具内容。
6、满足合规要求
⑦ 市面上对供应链金融云服务数据安全怎么处理的
随着越来越多用户应用上云，用户数据也跟着进入到云端存储，虚拟的云端数据库增加了企业数据安全风险。昂楷科技基于对数据库安全多年的研究与积累，率先攻克了云平台数据库审计技术，推出昂楷云数据库审计系统(简称CAAS)。CAAS基于云平台及数据库审计技术，不仅可提供云数据库审计系统，还区别于目前其他厂商，能实现与云平台源码级的整合，即云数据库审计引擎，实现数据库操作行为审计、事件追踪、威胁分析、实时告警等多种功能，保障云环境下核心数据的安全防护，以高性能的产品，为云用户提供稳定可靠的云数据库审计服务。
⑧ 数据库在金融行业中的应用
DB2数据库为何在金融领域应用如此广泛？在我接触过的银行用户中，绝大部分都在使用IBM DB2数据库产品，当然还是有一大批证劵公司也在使用。给我印象最为深刻的一次是在深圳办的一场DB2技术专家沙龙，那次来的基本上都银行用户和证劵用户。当时，就在想，DB2数据库产品在金融领域应用咋那么广呢？
在开始这个讨论之前，我也问了一些朋友，问他们是什么原因导致了这一事实的发生，其中有人回答是历史原因，也有人回答是因为DB2数据库产品好。当然，众多金融客户选择DB2数据库产品，肯定是有各自的原因，历史原因也罢，功能强大、性能稳定也罢，肯定各有说词。不过我们可以想象一下，对于金融用户来说，每天所产生的数据都非常多，且复杂，而且这些数据都相当重要，来不到半点马虎。因此，他们在选择数据库产品的时候，自然是分外小心，不敢怠慢。另外，作为一家金融企业，在IT上的预算肯定也比较充足，所以产品的价格自然不是他们担心的问题（当然，这只是一种猜测！）。这样再分析原因的时候，我们就把重点放在了DB2数据库的性能和稳定性上。那么，究竟是不是了DB2数据库的性能和稳定性导致了它在金融领域的应用如此广泛呢，我不得而知！
针对这个‘DB2数据库为何在金融领域应用如此广泛？’的疑问，是一个值得我们思索的过程。但至于是什么真正的原因导致的，我这主题中就不详细聊了，因为我的答案都是来源于大家，只有有了大家的支持，这个答案才会日渐丰富，日渐完善。
DB2的并发性、稳定性、扩展性这些都做得不错，
金融行业很多业务是实时性交易很强的系统它们追求的是系统的稳定性，性能好，支持高并发、安全性高
所以选择ORACLE、DB2这类数据库等等
主要是用DB2 在用AIX系统 本身兼容性又好吧这样稳定性更强，而且DB2 刚开始打开市场时是免费使用的
在金融行业，大家知道数据量大，数据复杂，更新频繁，把大量而且关系复杂的数据进行整合，二次加工，做个决策分析，这些工作的前提都是要有一个稳定高效的数据库。IBM DB2具有很好的安全性，数据可移植性，其他数据库数据可以移植过来，又善于处理关系复杂的数据，而且速度快，连接方式灵活，可通过 ODBC、JBDC、网络服务、本地客户机或异步客户机接口来实现，总之，相对其他数据库DB2具有明显的优势，正好符合银行的要求。
金融行业使用 DB2 可能是有其历史原因的， 因为金融行业本身用 IBM 的主机就比较多 ：）
还是听金融行业的兄弟们站出来说句吧
大家好
在金融行业中，我想大部分的业务系统使用的是DB2，而绝大部分的经营分析系统用的是teradata，我所知道就有工行，建行，中行，光大，浦发，民生，邮政银行等等，IBM的产品一贯是安全性的代表，在银行交易数据极其重要的前提下，选择DB2是一个不错的选择，同时，DB2的大数据处理速度也仅次于teradata，另外很多银行的硬件选择了IBM的大机，自然iBM的软件产品也是他们考虑的重中之重，至于teradata，在成功实施了walmart，ebay等超大的数据仓库后，在入主中国也强势地拿下了近10省的移动的经分系统和移动集团公司的经分系统，同时又很成功的实施了上海证交所的DW，这些事实的确证明了他们是数据仓库行业的领导者，如果不缺钱，我相信选择teradata做构建EDW是一个不错的选择！
我认为主要有以下几点：
1、历史原因
金融行业对于数据安全和系统可用性要求很高，因此，选用IBM主机的颇多。而DB2最初就是建立在主机操作系统上的，毫无疑问，是与IBM主机配合最好的数据库产品，所以自然就会选择DB2数据库。由于对DB2比较熟悉，在开放式系统上也就选择了DB2数据库。
2、IBM技术支持和售后服务做的很好，产品性价比较高
根据我个人的亲身体验，IBM能够根据客户的需求进行电话或者现场技术支持，能够根据客户要求参与项目建设，与ORACLE相比，售后服务价格相对较低。
3、产品自身为用户提供了较多的监控和分析工具，便于用户自己进行问题诊断和性能优化
⑨ MySQL 和 PostgreSQL 哪个更适合做金融数据库
金融数据库的需求：
高效存储和检索大量时间序列数据和横截面数据
这两个 数据库都能存储 时间序列数据， 但不是 最高效的。支持存储和检索大段文本数据
MySQL 和其他大部分关系型数据库的文本检索能力不强，用 LIKE 效率低，只能 硬匹配，PgSQL 提供全文检索功能 ( PgSQL 数据类型 包含 Text Search Types )，这是 PgSQL 很好的特性，可以充当轻量级搜索引擎。对R和Python有稳定高效的接口
MySQL 和 PgSQL 这方面都没问题， 但 如果是 Python3， PgSQL 的 psycopg2（毫无争议的就是这个adapter） 稳定高效， 而MySQL的 Python3 adapter 比较多，相对没有 Python2 的稳定或高效。具有一定存储和检索非结构化数据（例如图结构）的能力
一般情况下 图形结构不做转换是很难直接存到数据库的吧，我猜你说的非结构化数据 是树形结构吧，可以用 JSON 格式存储， MySQL 和 PgSQL 都提供 JSON 格式的存储功能，不同的是 MySQL 5.7 才有这个特性（当前最新版是5.7，也就是说近一两年才有的），而 PgSQL ( 当前最新版是9.6 ) 从 9.2 加入了 JSON Type， 这个特性至今已经相当成熟了。另外 JSON 格式不能满足你的话， PgSQL 还提供 XML 格式。
有好用易上手的GUI
Navicat 和 DataGrip 都支持 这两个数据库， 愿意花钱这个不是问题。
提供远程访问功能
远程访问，这么基本的功能肯定都有，就不用多说了吧
安全性高
这个不好说了， 看你们 DBA 和运维的实力咯（不过 MySQL 人好招）
数据库本身有能力处理复杂业务逻辑
MySQL 相对比较适合 简单粗暴的业务逻辑
PgSQL 处理复杂业务逻辑 有优势
综上， PgSQL 更适合。