天畅技术园地 | 数据访问管理与反电信网络欺诈：技术融合与协同作战
2024-1-5 0:00:00浏览量：212编辑：管理员来源：天畅
随着科技的发展，我国金融、电信和互联网的迅猛发展，借助手机、固定电话、网络等通信技术和网银技术实施的诈骗罪高发。电信诈骗信息、诈骗电话的内容可谓花样百出，各种骗术的迷惑性很大，城乡居民受骗中招率育线上升，电信诈骗已成为影响社会治安的突出问题。电信网络欺诈也已经成为了一个全球性的问题。为了有效地防范和打击这种犯罪行为，我们需要运用先进的技术，构建强大的防线，并结合法律法规和行业规范进行治理。
首先，反电信网络欺诈需要运用大数据、人工智能、区块链等先进技术。在当今的数字化时代，数据已经成为了企业和个人的重要资产。然而，随着数据价值的提升，数据安全问题也日益突出，特别是电信网络欺诈问题。为了有效地防范电信网络欺诈，数据访问管理和反电信网络欺诈技术需要进行深度融合和协同作战。
当然，大数据可以帮助我们收集和分析大量的用户数据，从而识别出异常行为和欺诈模式。人工智能可以用于预测和识别欺诈行为，提高防范效率。区块链技术则可以确保数据的完整性和安全性，防止数据被篡改。这些技术都需要国家相关部门全面统筹和通力合作。
数据访问管理和反电信网络欺诈的融合，主要体现在以下几个方面：
数据访问管理可以为反电信网络欺诈提供丰富的数据资源。通过对用户的数据进行访问管理，可以确保欺诈分析的准确性和及时性。
数据访问管理和反电信网络欺诈可以共享一些技术资源，如数据分析工具、机器学习算法等。这可以提高两者的效率和效果。
数据访问管理可以为反电信网络欺诈提供强大的安全防护。通过访问管理，可以防止恶意用户获取和使用数据，从而防止欺诈行为的发生。
在配合策略上，数据访问管理和反电信网络欺诈需要做到以下几点：
两者的目标都是保护用户的数据和财产安全，因此在工作目标上需要保持一致。
两者需要建立有效的信息互通机制，共享重要的信息和数据。
随着环境和威胁的变化，两者需要动态调整自己的策略和措施，以应对新的威胁。
然而，目前国内反电信网络欺诈存在的主要问题包括：一是技术手段落后，无法有效识别和防范新型欺诈手段；二是缺乏有效的跨部门协作机制，导致信息共享不畅，防范效果不佳；三是公众的防范意识较弱，容易成为欺诈的受害者。
为了解决这些问题，国内网络安全公司和国家已经做了一些防范工作。例如，网络安全公司通过研发先进的技术产品，提供个性化的防范方案，帮助用户提高防范能力。国家则通过制定相关的法律法规，加强监管，打击欺诈行为。在法律法规方面，我国已经出台了《网络安全法》、《数据安全法》、《个人信息保护法》等一系列法律法规，对电信网络欺诈进行了严格的规定和打击。在金融科技行业，中国银行业协会与国家监管机构也制定了一系列的行业规范，要求金融机构加强风险管理，保护客户的合法权益。
尽管已经取得了一些成果，但我们还需要进一步加强反电信网络欺诈的工作。我需要提升：一是加大技术研发投入，提升防范技术的水平；二是建立跨部门的信息共享机制，提高防范效率；三是加强公众教育，提高公众的防范意识。
数据访问管理是一种通过控制和管理对数据的访问，保护数据安全的技术。它可以确保只有授权的用户才能访问特定的数据，防止数据被非法使用或泄露。而反电信网络欺诈则是一种通过识别和阻止欺诈行为，保护用户财产安全的技术。它可以通过分析用户的通信行为，识别出异常模式，从而预警和阻止欺诈行为。数据访问管理和反电信网络欺诈的融合和协同作战，可以更有效地保护用户的数据和财产安全。
最近人行发布《中国人民银行业务领域数据安全管理办法（征求意见稿）》和金管局下发了《关于加强第三方合作中网络和数据安全管理的通知》，要求针对金融行业的特点开展数据资产分级管理和数据访问治理与管控一体化合作，加强数据安全防护。
目前我们公司也有成熟的数据管理平台方案，大致包括分类分级结果导入、业务场景梳理、用户实名制访问、精细化权限控制、安全标准定义和检测、风险评估和访问追踪溯源、密态数据流动安全管理等。方案特色是把上面的能力串联成了一套管理流程来解决数据安全的实际问题，把安全和业务之间的沟通面统一起来，从而推动各数据处理者进一步做好数据敏感性、可用性层级划分，以便在全流程数据安全管理中更好采取精细化、差异化的安全保护管理和措施。
在未来，随着技术的发展，我们期待看到更多的创新和突破。反电信网络欺诈是一个长期而复杂的任务，需要我们共同努力。只有这样，我们才能有效地防范和打击电信网络欺诈，保护公众的合法权益。