数据信息安全体系构建论文样例（最新8篇）
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数据信息安全体系构建论文【第一篇】
摘要：互联网的普及以及相关科技的发展进步，各类信息在便捷快速的环境下交换，进而形成极为复杂的信息网。在大数据时代，信息被有效利用的同时，也产生了信息安全问题。原有的信息安全保护机制已经不能满足大数据时代技术更新换代的要求，人们的生活生产活动的信息安全受到一定的威胁和挑战。为此，文章就大数据时代面临的信息安全问题进行了探讨，并提出了几点看法和建议。
互联网的普及以及各种科技产品的推陈出新，数据、信息呈现每天爆发增长的趋势，而数据、信息的爆发似乎已经成为人们生活生产的活动中习以为常的事情。人们通过手机、电脑等各种终端和客户端享受着信息交换带来的好处，最为显著的好处就是带来了巨大的经济效益。通过手机、电脑等产生的网络传输、互动网络社交等都在产生大量的数据，依据相关统计，光是中国产生的数据信息在已经超过了（相当于8亿tb），并且预计到中国产生的数据总流量达到20数据量的10倍以上，超过[1]。在大数据时代，数据包含了四大特征：数据量大、类型繁多、价值密度低、速度快实效高。当前，社会数据得到广泛的应用，通过手机或电脑等网络相关设备，随时都可以看到网络日志、音频、视频、图片等[2]。而当数据信息量达到一定的规模和程度，数据管理和处理的难度加大，数据信息安全也存在一定的风险。信息安全风险包括个人信息、企业信息以及国家信息的泄露风险，因此在大数据时代做好数据信息的管理与安全防范非常重要。
数据信息安全体系构建论文【第二篇】
在大数据时代，信息量庞大，在利用和交换信息的过程中还应当重视保护信息安全。信息传输与交换也日益频繁，大数据时代面临的信息安全问题也日益凸显。
隐私泄漏问题。
在人们的日常生活生产当中，涉及到的信息多种多样，包括自己的相关信息也包括别人的信息。总而言之，日常生活生产使用信息是不可避免的。在大数据时代背景下，信息能够更加快捷方便地交换传输，提高人们生活工作的效率[3]。但大量的数据信息汇集，用户的信息隐私等泄漏的风险也在加大。例如，用户通过微信、qq、等社交平台晒自己的生活日常，以及网上购物，收发邮件等都会涉及到个人信息以及个人隐私，如手机号码、姓名、住址、照片等等，这些信息不仅会被他人的掌握，也被网络运营商掌握。通过我们的网上足迹，可以查到我们的很多的信息和隐私。以网上购物为例，新浪和阿里巴巴公司合作后，淘宝用户浏览的相关商品以及购物的习惯等会被记录下来，当与之关联的账户登录新浪时，数据库会经过特定算法推算后，精确地推荐该用户应该感兴趣的商品信息[4]。网络服务渐趋“人性化”，但与此同时也给人们的信息和隐私安全带来极大的风险。
安全防护系统存在问题。
随着社会信息化加强，人们在利用各种电子、信息设备时，信息安全防范意识也在不断增强，无论是手机还是电脑，都会安装一些安全防护系统如360安全卫士、手机管家、电脑管家等等安全防护软件。对于普通大众来说，这种方式可以较好地保护自己的信息和隐私。但是对于企业以及国家来说，这些安全防护系统起到的作用并不大。企业和国家的信息涉及到一定的机密成分，在数据大量储存的情况下，则需要提高安全防护系统的层次和水平。如果信息安全得不到保障，严重的会导致整个行业甚至是国家陷入危险的境地。但是，目前的安全防护系统应对不断发展的.信息技术时，仍然还有许多的漏洞[5]。而安全防护系统的更新升级速度远远跟不上数据量爆炸式的增长，也不能抵御新的病毒，系统也因此瘫痪，由此大数据时代面临的信息安全问题也涉及到安全防护系统的滞后问题。
网络恶意攻击。
大数据时代主要的特征之一是数据量大，并且数据汇集形成大的数据库，因此容易吸引。而攻击数据之后能获得更多的数据，这些数据往往是比较复杂、敏感或机密的数据[6]。而这些数据一般会有较高的安全防护系统，但是的攻击手段也在不断升级，并且获得大数据后则可以进一步扩大攻击的影响效果。而除了黑顾客攻击网络数据以及攻击企业或国家的机密数据信息外，某些个人的数据信息也会受到攻击。例如，“人肉搜索”，这种方式可以把个人信息调查得十分清楚，如年发生的广东“人肉搜索”第一案。这种方式可以将个人信息展露无疑，这既有好的一面，也有坏的一面。不管出于何种目的，“人肉搜索”的方式实际上也说明了信息安全存在极大的隐患。在大数据时代背景下，我们必须重视信息安全问题，重视信息数据的安全保护。
数据信息安全体系构建论文【第三篇】
随着经济全球化的不断发展，特别是企业对信息化依赖程度的增强，信息风险已超出传统的技术问题范畴，已属于企业业务风险的一个部分，本文主要论述纳入安全生产风险管理体系中的信息风险管理体系的构建。
1影响信息风险的因素。
影响信息风险的因素主要包括外部环境、内部环境、风险管理能力、信息相关能力等。
外部环境主要包括市场和经济因素、同行及竞争、地理环境、法规遵从环境、技术状态和创新、威胁领域，市场和经济因素是企业安全生产的行业因素。比如，金融业的运营与制造业的运营对信息化有不同的需求以及不同的it能力。
内部环境主要包括企业目标、信息化对企业业务的战略重要性、信息架构的复杂程度、企业的复杂性、业务变更的深度、业务变更管理能力、风险管理哲学和价值观、安全生产模式、经济能力以及信息化在企业战略中的优先级等。安全生产模式关系到企业独立运营的程度或与它的客户/供应商相关联、集中化/非集中化程度，企业文化决定了企业需要变更以能够有效进行风险管理，经济能力主要表示企业当优化风险时，对支持、强化和维护it环境的财务能力。
风险管理能力是衡量企业实施关键风险管理流程和相关动力水平的一个指标。可以通过运用风险记录卡来度量。动力绩效指标越好，则风险管理能力水平越高。对于企业风险事件的频率和影响，风险管理能力是一个非常重要的元素，因为它负责管理风险决策，以及在企业内建立和实施有效控制，它主要包括治理风险和管理风险两个方面。
信息相关能力与it流程以及所有其他动力的能力相关。对于不同动力的一个高成熟度等于高的it能力，它能够正面影响:降低事件的频率，如实施了好的软件开发流程将交付高质量和稳定的软件或实施了一个好的安全度量将减少安全相关事故的数量;减轻事件发生时对业务的影响，如针对灾难的发生，具有一个良好的业务持续性计划it灾难恢复计划。it流程包括评价、指导和监管、与业务一致、计划和组织、建立、获取和实施、交付、服务和支持以及监管、评价和评估等五个管理职能域中的37个流程实践。风险场景库类别主要包括项目组合建立和维护、项目/项目群生命周期管理(项目/项目群的启动、开发和获取、交付、质量、中比)、信息化投资决策制定、it经验和技能、员工运营(人力错误和恶意企图)、信息(数据破坏、损坏、泄露和访问)、企业架构(架构版本和设计)、基础设施(硬件、操作系统和控制技术)(选择、实施、运行和退运)、软件、信息系统的业务所有权、供应商选择/绩效、合同遵从、服务中比或转移、法规遵从、地缘政治层面、基础设施被盗或破坏、恶意软件、逻辑攻击、环境、大自然行为、创新等。
2信息业务风险库。
在信息化的服务、交付和支持阶段，建立起的信息业务风险库主要包括以下方面:事件和事故管理业务节点包括提交事件、事件记录分类、识别范围、地市识别事件范围、一线处理、解决事件与否、事件解决情况、现场处理、处理情况、审批情况、后台处理、是否解决事件、申请挂起、挂起事件、解挂事件、是否发起其他流程、关闭事件、初步确认事件影响范围、统一解释口径、确认是否向省公司升级、向省公司服务台通报、标不大范围事件并向用户解释等。主要存在的风险包括it系统停工期的增加、客户满意度的降低、客户不知道事件报告的程序、复发问题没有解决、不是所有的事件都被跟踪、事件优先级未反映业务需求、事件未及时解决、服务台的运营操作没有支持业务活动、客户对所提供的服务不满意、事件未及时解决、客户中断服务时间增加等。
管理用户请求业务节点主要包括提交咨询或请求、尝式解答咨询、解决咨询或请求、咨询支持升级或转派任务、用户评价、升级、给出咨询答案、转派事件、判断用户反馈情况并处理结果。存在的风险主要包括对硬件和软件的未授权变更、访问管理忽略业务需求并且损害业务关键系统的安全、未对所有系统规定安全需求、违反职责分离和危害系统信息等。
管理配置项业务节点主要包括操作系统管理、硬件信息管理、中间件信息管理、数据库信息管理、软件信息管理、操作系统管理。存在的风险主要是配置项信息维护职责不明确，导致信息更新不及时。
管理服务级别sla业务节点主要包括编制服务目录、提出业务需求、制定服务级别策略、编制服务级别协议、签订服务级别协议、发布服务目录、召开年度评审会议、制定年度服务改进计划。存在的风险包括用户和服务提供者不理解各自的职责、不恰当的优先权授予不同的服务提供、不恰当交付的服务、为提供的服务授予不恰当的优先权、对提供的it服务有不同的解释和误解、由于期望和实际能力的差距导致纠纷、低效率和昂贵的运行服务、无法满足客户的服务需求;服务交付资源的无效和低效使用;无法识别和响应关键服务事件、由于过时的合同导致不能满足商业和法律需求、由于服务偏差导致经济损失和事件等。
管理问题业务节点主要包括问题记录、判断是否问题、判断提审方案是否能过变更实现、实施方案、启动变更管理流程、确认记录解决结果、启动知识管理流程、问题跟踪与升级等。存在的风险包括it服务的中断、问题重复发生的可能性增加、问题和事件没有及时解决、对主动的问题和事件管理，缺乏问题和事件及解决方案的审计跟踪、事件重复发生、问题和事件重复发生、未恰当解决的关键事件、业务中断、服务质量不足等。
3控制措施。
在事件和事故管理业务采取的控制措施包括坚持对客户进行满意度回访，并针对用户提出的问题及其自身it服务的不足，进行整改，努力提升服务质量;及时跟进事件处理情况并向用户进行反馈;对于复发事件需要进行分析、找出根源，启动问题管理流程，从而减少事件复发的几率;加强对服务台人员的事件分类标准、优先级，按标准化准确分类;服务台经理加强对事件单的处理进程的全程跟踪，对当前处理人应实时跟踪进展情况;加强运维人员的.沟通能力和技术能力;事件经理监控所有事件并协调处理未解决事件。
在管理用户请求中采取的控制措施包括严格按照规章制度进行，禁止进行未授权的变更;加强对业务需求的分析以及业务关键系统的安全，审核请求的合规性;按照各系统安全需求，拒绝违反系统安全需求的请求;加强各运维人员的职责分离意识，坚决杜绝违反职责分离;加强对请求的审查力度，杜绝一切危害系统的请求。
在管理配置制顶中采用的控制措施主要包括相关的信息维护需要明确到具体岗位;严格把关机房进出制度、工作票制度;完善业务和技术服务目录，明确配置项负责人，加强审查力度。
管理服务级别sla采取的控制措施主要包括服务目录必须包括服务需求、服务定义、、资金来源;建立一个包括开发、审核和调整服务目录或服务组合的流程;建立一个确保服务目录或组合是有用的、完整的和及时更新的管理流程;定期审查服务目录和服务组合;建立一个检查程序，使sla的目标和绩效测量与业务目标和it政策一致;sla必须包括例外事项、商业协议和ola;sla的改进和调整流程是基于用户和业务的需求的绩效反馈和变更;sla形式和内容必须经所有利益相关方同意;sla需正式批准和适当签署。
管理问题的控制措施包括建立被适当工具支持的能满足需要的流程，以识别和分类问题;建立和维护用于问题分类和优先权的已建立的标准，确保这种分类与解决和容忍问题的服务承诺或组织单元职责相一致;开发用来生成问题管理报告的报告工具;问题报告必须包括以下内容:分析根本原因的问题文档、问题所有者和解决责任的识别、问题状态信息。问题解决后，需经利益相关方确认，问题只有被利益相关方确认解决后才被关闭。
4结语。
综上所述，本文先分析了当前影响企业信息风险的因素，进而论述了我企业根据现实情况所建立的信息业务风险库和控制措施，当前很多企业已经认识到了信息风险的重要性，也采取了一些具体的针对措施，但是很多措施在使用中仍然存在一些不可预测的问题，这些还需要更多的人努力去解决。
数据信息安全体系构建论文【第四篇】
引言：
大数据时代的大数据时代环境之下，各类网络信息的管理工作重要性不断提高，同时所需要管理的信息量也在随之提升。但是在这一个过程中管理问题油然而生，例如数据丢失、访问速度慢以及数据安全等问题。对此，有必要提高对基于大数据时代的信息安全性进行分析，从而保障计算机使用价值。
数据信息安全体系构建论文【第五篇】
从目前高校的安全管理模式可以看出，仍在沿用传统的“以经验管理为主，以科学管理为辅”的较固定的管理模式。完全依靠开会强调安全管理的重要性，靠文件学习风险防范方法，靠人员的巡视检查来督促各部门的对信息的安全防范。这样简单的、被动的、机械的管理模式，不能够适应现在这个多变的社会环境。没有一个全员的安全紧迫性、全方位的安全管理程序，不主动查缺补漏，轻视安全隐患，往往会铸就大的安全管理问题。
高校往往重视教学和科研业务上的绩效考核、奖励激励，而忽略了在信息安全管理方面表现卓越的激励、保障制度。有关信息安全管理的规章制度也不成为专门的考核标准，一些信息安全管理方面的资金投入也较科研开发、教学业务拓展等较少。只是在出了事故后层层问责，而懈怠了平时的敦促、提醒、培训。没能根据实际工作环境和社会变化趋势来应对信息安全问题，管理手段和方法单一落后。
监管部门的安全监督责任有待调整和规范。高校尚未出台可资借鉴的安全监督执行力度标准，这样，就会影响组织机构在进行监督信息安全管理时的执行力度。有法可依、执法必严应是相关部门应该秉承的监督圭臬，可是现实情况是制度缺失、人浮于事，监督机构设置如同虚设。
高校现阶段的信息安全人员多为其他岗位的兼职人员，而且非信息安全专业人才，通常是进入岗位后，根据职能需要，逐步学习，经过培训而掌握了信息安全技术知识的人员。
数据信息安全体系构建论文【第六篇】
摘要：大数据技术的快速发展与应用，在很多领域已经改变了传统的管理模式，极大地提高了管理效率。高校人事信息管理涉及到的数据信息量大，而且对数据统计分析处理要求很高，而大数据技术在这方面有着独特的优势。基于此，本文从大数据的视角，并结合一些实际案例，探讨分析大数据在人事信息管理系统中具体运用，希望能够为人事信息管理系统提高效率，提供一些方法思路。
引言。
当今社会，是数字世界，人们的生活、学习和工作已进入了大数据时代，数据已经渗透到各个行业，数据信息已经成为一种非常重要的资源。在这一背景下，高校人事管理领域应当加快变革，积极拥抱大数据技术，升级改造传统的人事信息管理系统，以提升管理效率，为高校教职工提供更高水平的人事管理服务。
一、大数据的概况。
海量的数据是大数据的基础，同时，要配备数据管理软件对数据进行挖掘、定位和分析。经过高效地处理，数据中的“黄金”将被逐步挖掘出来，成为未来决策的依据，让一堆看似纷繁杂乱的数据最终为人们所使用。大数据时代的突起，人们应当顺应形势转变自己的思维方式。从这个角度来讲，在人事信息管理系统方面，高校应该加大对大数据技术的研究开发，借助大数据技术优势，打造符合高校组织结构特点的人事信息管理系统，进而为高校提升人事管理科学性，提供有力的技术支撑。
大数据的快速发展与应用，在人事信息管理领域，已经有了一些比较成熟的应用方式，具体来讲，主要有如下几个方面。1.人事信息统计管理大数据在人事信息统计管理方面，发挥着重要作用。人事信息统计是高校人事管理部门最常用的系统之一，基于大数据技术的人事信息统计系统，设计精致，操作人性化，功能齐全，系统内容包括：教职工的基本信息、职称级别、教龄时间等各种人事信息。其中，基本信息所涵盖量之广，不仅包括员工的标识信息、自然信息、政治面貌、工作信息、文化程度，还包括了党组任职、专业技术等模块。通过使用系统的数据导出、数据导入、数据备份等功能，可以直接导出教职工的信息数据，为使用人员的节省了时间、提高了效率、增强了准确性。而且在进行人员信息录入时，系统将智能化检测录入信息是否完整、正确，是否符合规定，若出现错误，该系统会提出错误建议，直至录入正确。2.人才招聘传统的高校人才招聘流程，可供学校判断的教职工资料来源非常有限，除了履历表、面试纪录之外，更仰赖高校面试主管的直觉去做判断，因此误判的机率也不低。一旦误判聘用不适合的教师，就会影响学校教学工作的质量和水平。在大数据时代，通过大数据高校可以提前筛选出面试者的大量数据资料信息，并利用大数据分析预测模型，对面试者的自身能力素质进行更加全面的分析，以尽可能减少招聘不合适教师人才现象的发生。3.人才结构分析在人才结构分析方面，大数据技术可以进行深度的程序化分析。在人员结构分析中，可以运用程序化、标准化、数据化的方式计算平均工龄和不同工龄分布频率，来查看是否有流动过快或极少流动导致组织僵化的问题。现代有很多高校引进的人事信息管理系统，支持高校教职工的入职到离职的整个职业生命周期的运营和管理，包括合同、档案、人事、组织、薪资、考勤、福利、人才发展等，而且支持高校的人力资源管理者、教职工通过电脑端和移动手机端随时进行信息的查询、报表的查看、请休假的流程申请和审批等。极大提高了流程效率和增强了教职工满意度。
三、大数据视角下人事信息管理系统的发展的策略思路。
1.引入大数据人才测评工具和技术高校人事信息管理需在技术和操作层面引入大数据人才测评工具和技术。目前，高校人才数据库中已经量化的数据大多是一些人口统计特征的数据，如年龄、性别、学历、职称级别、教学测评成绩、考勤和工资数据。这些数据能够进行分析的宽度和深度是有限的，应用性也不强。因此，在评价机制建立方面，要引入社会化的、独立第三方专业评价机构的工具技术和服务，特别是对一些关键教职工的评价，以保证评价数据的科学性、客观性和有效性。2.建立人才数据库高校人事信息管理要实现真正的大数据管理，必须以人才的大数据库为核心，其数据库的建设要具备以下3个特征：(1)定量化。一般情况下，我们直接获得的是非量化的信息，因此要对获取的信息进行量化处理，让信息库成为真正的数据库。(2)标准化。很多原始测量数据不能直接进行数学运算和统计分析，需要经过标准化的处理后才能进行。(3)客观性。虚假数据的有害性是不言自明的，因此，要确保入库的数据是真实有效的。3.相信大数据的作用，但不要迷信大数据数据本身所反映的还是事物的'表层现象，只不过是以数量化编码的方式呈现给我们，这种数量化的编码给我们后续的数据分析处理提供了基础条件。但这并不是我们建立人才数据库的最终目的。我们根本目的是通过对数据的分析和处理，从表面的数据现象变化中掌握事物间的本质联系，以及事物运动变化发展的本质规律。而对事物规律的认识把握，还需要发挥人的智慧对规律的把握认识能力，我们相信大数据的作用，但又不要迷信大数据、无限夸大它的作用，而是要用辩证的思维来认识和运用大数据为人事信息管理服务。
四、结语。
高校人事信息管理系统涉及聘用、入职、考勤、培训、调动、离校、退休等全生命周期管理，人事协同管理要求高，人事工作难度大，高校报表形式多、部门归口多、数据量大、申报、审批复杂等，使得人事信息管理系统工作量大，因此，在当前大数据技术快速发展的背景下，高校要加快引进大数据技术，发挥大数据在人事信息管理系统中优势，运用信息化手段提高人事管理效率与人事管理水平，从而为高校教师人才队伍培养，做出有益的贡献。
参考文献：
[1]蒋周凌.大数据背景下事业科研单位人事档案管理的创新探讨[j].赤子:上中旬,(3).
[2]任南竹.大数据时代下的高校人事档案管理信息化建设探讨[j].劳动保障世界,2017(1).
[3]刘倩.事业单位人事档案信息管理的数字化与网络化探析[j].兰台内外,2017(8).
[4]于风山.省直部门干部人事信息管理系统研究[j].信息技术与信息化,2017(6).
数据信息安全体系构建论文【第七篇】
摘要：近年来，信息化在各个行业的应用和融合逐渐深入，金融业也受其推动而获得了快速发展，但金融信息安全问题始终是金融行业发展的一个敏感和热点问题。
下面本文主要分析金融行业计算机信息存在的风险，并在此基础上提出构建计算机信息安全保障体系的一些可行性建议。
关键词：金融行业计算机信息安全保障体系。
随着社会的不断进步和发展，信息系统改变人们的生活方式，推动了整个社会的发展，金融行业也不例外。
信息化虽然给人们带来了极大的便利，然而计算机信息技术的发展也存在潜在的信息安全问题。
在这一背景下，计算机网络的开放性与金融信息的私密性又具有直接的矛盾，金融行业信息安全形势也不容乐观，加强金融行业计算机信息保护，构建更加安全可靠的金融信息安全保障体系显得尤为重要。
一、金融行业计算机信息存在的风险。
(一)计算机数据被攻击窃取。
计算机病毒和木马依然是目前金融行业信息风险的主要因素。
计算机病毒和木马在计算机程序中潜伏，被激活后会对其他程序进行感染和破坏，轻者造成数据毁坏、丢失，严重者甚至可能使整个信息系统瘫痪，是破坏计算机数据的一个主要因素，也是计算机面临的一个主要安全问题。
一旦金融计算机数据传输系统被破坏，就可能会导致数据被窃或者客户资料泄露，甚至导致客户资金或证券交易价值损失。
(二)系统设计维护的缺陷。
金融行业的各项信息系统设计不可能做到完美无缺，任何一个系统都具有固有的缺陷，这就为不法分子留下攻击的漏洞，并且无效的安全管理也是造成安全隐患的重要因素，将直接影响客户和银行的资金安全。
通常情况下，金融计算机系统都有管理人员对其进行监视，若发现漏洞则应对其危险程度进行分析，并应积极采取相应措施进行补救。
然而即使是维护过的系统，在软件更新或者升级后又可能会产生新的漏洞，依然会危及金融系统的安全。
为了确保金融行业计算机信息安全体系的有效运行，就必须要构建一个安全、有效的信息安全体系对其进行保护，从而在计算机技术内部形成有效的防火墙，并加强系统的维护和管理，以预防和阻止由于非法入侵、攻击、盗用等造成的信息遗失安全问题。
(一)推进金融科技标准化体系。
近几年，标准化体系建设已经成为人民银行科技主管部门的一项重要工作，为金融行业信息技术发展的做出了行业规范。
在实际发展中，金融行业在计算机信息管理，专业研发、维护和管理部门和人才等方面做了大量的工作。
金融机构既建立计算机信息系统规划、开发、建设、维护等相关技术部门，也设立风险管理部门和安全管理部门。
为了更好地推进金融科技标准化工作，各金融行业风险管理部门要加强对安全风险进行监视，从组织监督检查的角度，由金融系统内部审计部门，对其业务流程及系统运作情况进行安全监督检查，及时将监视结果提供给其他相关部门;安全管理部门要加强对管理制度、法规、安全细则等进行规定，并通过监督、指导、管理等使制度得到落实，从信息安全管理层面使金融信息安全体系的防范级别得到切实提高。
(二)加强计算机信息数据的保护。
金融行业服务业已进入大数据时代，要求数据存储系统具有较高的可靠性，只有完善的数据存储才能更好的保障其访问和交易过程的顺利进行。
若系统出现故障，可能会出现业务中断、客户流失，甚至资金链断裂等等诸多问题，会很多大程度影响客户体验和企业信誉度。
金融行业不仅要开发适合本机构的金融产品和完整有效的信息系统，更应该加强备用数据中心的建设，强化减灾容灾能力。
这样，在数据中心无法继续正常运行时，可以通过使用备用数据中心通道来维持系统的正常工作，从而更好的防范数据问题引起的服务事故，为网络信息安全保障体系建立强大的服务后盾。
计算机信息安全技术是维持信息安全体系的关键，合理运用安全机制，积极探索和采用新型信息安全技术，可以保障系统的顺利运行和广大人民的资金财产安全。
一是要加强网络访问者身份认证。
金融行业要采用静态密码认证、动态密码认证、指纹识别、数字证书以及其它新型认证方式，做好客户身份认证工作，同时也要避免客户相关隐私信息被盗用。
二是加强网络病毒木马的实时监测。
坚持金融行业计算机网络安全以防护为主的原则，做好病毒防护系统升级工作，主动强化对病毒木马进行实时监测，分析病毒木马最新动态，制定合理的防护机制和预警机制，从而更好的对其进行防范;三是加强计算机信息系统软硬件管理、维护和升级工作。
计算机信息系统的正常运行是以软硬件设备为基础的，其安全性设计和优化配置对于保障系统信息安全都尤为重要。
在实际工作中既要积极解决信息系统安全设计、生产、测试、运营、维护等方面的问题，提高系统设备安全性，从而更好的保障计算机网络安全策略的顺利执行，也要做好系统的更新和升级工作，要把用户体验好，安全防护好各类新型金融信息产品投入运行。
三、结束语。
在信息化愈加普及的今天，金融机构更应重视计算机信息安全系统的构建，不仅要加强对信息资源的保护，同时还要建立完善、可靠的金融信息安全体系，以安全技术以及防护手段作为安全体系构建的支撑，确保信息体系的安全运行和实施，保障监视、评审信息安全，从而切实保障客户的个人信息安全，最终才能不断推动推动金融业的快速发展。
参考文献：
[2]袁晓冬.银行业金融机构信息安全存在问题及建议[j].金融科技时代，2013。
[3]邢敏.金融计算机信息系统安全问题分析及防范[j].信息化建设，
数据信息安全体系构建论文【第八篇】
大数据的特征与风险特点有着较高的相似性，大数据在发展过程中为人们提供了许多的边界便利，但是也提供了一定的风险，这也促使信息安全在新形势之下呈现出了全新的特点。首选，综合性安全特点。因为大数据的背景，信息安全会具备互联、交叉、整合、协同、共生、双赢、互动等特点，数据信息也正想着产业化、民生管理、行政事务等方面发展，这也促使我国的信息安全呈现出了全新的特点，例如涉及到了综合安全理念，这也简称促使信息安全成为我国当前的综合安全发展重点；其次，规模的安全。伴随着大数据的不断发展，大数据中涉及到的数据类型、数据量也在随之增多，当前已经实现了人与人、人与物、物与物等多种衔接关系，伴随着互联网技术的持续性发展，我国网络民众数量也在不断增多，大数据渗透到了各个行业与领域中，为人们提供着数据的便利，同时也涉及到了大量的数据信息，这也促使数据在被盗窃后所可能导致的影响更加严重，会直接影响到人们的正常生活；再次，跨领域的安全性[3]。我国的数据资料呈现出了国际化的互联互通，在提升了信息便捷性的同时也形成了信息的安全性风险，根据跨境的信息安全问题，国家应当及时构建相应的检测体系，控制国际之间的数据传输从而保障信息的安全性。最后，整体性安全问题。计算机信息管理从以往的静态管理转变为动态化管理，同时在管理实效性、及时性等方面的要求也会更加严格。整体来看，大数据之下的信息安全的隐性问题主要体现在四个方面：1、数据信息呈现出泛滥的特征，导致不良数据过多，这也间接掩盖了有价值的信息数据，需要强化数据管理与控制，进而保障信息的应用价值；2、跨国际的互联互通促使信息的质量发生了明显的'改变，在实行信息管理中必须有目的性的进行数据挖掘，从而保障数据挖掘的深度，信息利用效益；3、移动信息的技术发展促使传统点对面的传播方式发生了改变，目前已经基本实现了点对点、圆对圆的传播模式，其具备较为突出的隐蔽性，同时也为信息安全技术的管理提出了更高的要求；4、根据大数据的环境角度来看，因为大数据而衍生出来的不法犯罪现象也在随之提升，也正是因为线上的隐蔽性，导致其危害性更加严重。