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随着大数据时代的到来，金融行业对于数据的需求与应用日益增长，营销、合规、运营等对内外部数据都有大量需求。但与此同时，金融行业也面临着越来越多的数据安全风险和威胁，国家也在法律层面出台了《网络安全法》、《数据安全法》、《个人信息保护法》对数据安全进行立法规范，保障金融行业数据安全防护日趋重要。
在大数据时代下，金融行业面临的数据安全挑战主要有以下几点：
数据安全风险增加：金融行业数据涉及用户的隐私信息，如身份信息、金融资产、交易数据等，必须保护好用户的个人隐私，避免个人隐私泄露和身份盗用等问题，同时随着金融机构数据量的不断增加，数据泄露和数据安全风险也不断增加。金融机构需要采取一系列的技术手段来防止数据被盗取或篡改，如数据加密、访问控制等。
数据质量问题：数据来源的多样性及各数据源的参差不齐，金融大数据在整合和利用过程中，存在数据质量问题，如数据的准确性、完整性、一致性等。这些问题可能导致金融决策的失误和风险增加。因此，金融机构需要建立数据质量管理体系，对数据进行规范化、清洗、整合和校验等操作，保证数据的质量和完整性。
系统安全问题：金融机构的大数据系统通常包含很多组件和数据源，这些组件和数据源存在许多安全隐患，如操作系统漏洞、网络安全漏洞、应用程序漏洞等。金融机构需要加强对系统的安全性评估、漏洞扫描和修复等操作，确保系统的安全可靠性。
第三方合作安全问题：金融机构通常会与很多第三方机构合作，如供应商、客户等，这些合作也带来了信息安全方面的挑战。例如，第三方机构可能存在安全隐患，或者可能利用合作机会窃取或篡改机构的数据。因此，金融机构需要建立健全的合作管理机制，包括安全审计、安全合同、数据隐私保护等。
合规性要求提高：随着监管机构对金融机构的合规性要求越来越高，金融机构在使用大数据的过程中也需要遵守相关的法规和标准。例如，金融机构需要保护客户数据的隐私，防止违法使用客户数据，还需要建立完善的数据存储和备份机制，保证数据的安全可靠性。
综上所述，金融机构在使用大数据的过程中需要面对很多信息安全方面的挑战，这些挑战需要通过技术、管理和政策手段来应对。只有这样，金融机构才能确保数据的安全性和完整性，为金融业的可持续发展提供坚实的基础。那么如何通过技术、管理来进行应对呢？
