9 浏览2. 威胁（Threats）：指可能导致资产损害的潜在事件或行为。威胁来源既可以是外部的（如黑客攻击、恶意软件、网络钓鱼、勒索病毒、竞争对手刺探、自然灾害），也可以是内部的（如员工失误、内部欺诈、恶意行为、系统配置错误）。
3. 脆弱性（Vulnerabilities）：指信息系统、数据或管理控制中的弱点或缺陷，这些弱点可能被威胁利用从而导致资产受损。例如，系统漏洞、默认密码、缺乏安全补丁、不完善的访问控制、员工安全意识薄弱、缺乏安全培训、以及设计或实现上的缺陷等。
当威胁利用了脆弱性，并对资产造成负面影响时，风险事件便会发生。在商业银行数字化转型中，信息安全风险的种类日益增多，复杂性更高，例如：数据泄露风险（客户敏感信息、银行内部经营数据被非法获取）、网络攻击风险（DDoS攻击导致服务中断、勒索软件攻击导致数据加密、APT攻击导致长期潜伏窃取）、系统漏洞风险（新应用、新技术引入带来的未知漏洞）、供应链安全风险（第三方供应商或外包服务中的安全问题传导至银行）、内部操作风险（员工误操作、恶意行为导致数据损坏或泄露）、以及合规与声誉风险（因信息安全事件导致违反法律法规、损害银行形象）。
2.2.2 信息安全风险管理
信息安全风险管理（Information Security Risk Management）是组织为识别、评估、应对和监控信息安全风险而采取的系统性、持续性过程。其目标是在可接受的成本范围内，将信息安全风险控制在可接受的水平，从而保护组织的信息资产，支持业务目标的实现。
信息安全风险管理通常遵循以下核心流程：
1. 风险识别（Risk Identification）：识别银行内外部所有可能的信息安全风险源、脆弱点和需要保护的信息资产。这包括对业务流程、IT系统、数据流、外部接口等进行全面梳理，列出潜在的威胁场景。
2. 风险评估（Risk Assessment）：对已识别的风险进行量化或定性分析，评估风险发生的可能性（Likelihood）和一旦发生可能造成的损失程度（Impact）。通过风险评估，可以识别出高风险区域，为后续的风险应对提供优先级。
3. 风险应对（Risk Response）：根据风险评估结果，采取相应的策略来处理风险，主要包括四种：
风险规避（Risk Avoidance）：通过改变业务流程或放弃某些活动来完全避免风险。
风险降低/控制（Risk Reduction/Mitigation）：采取技术或管理措施来降低风险发生的可能性或减轻损失，如部署防火墙、加密数据、实施访问控制、制定安全策略、进行员工安全培训等。
风险转移（Risk Transfer）：通过购买网络安全保险、签订服务外包合同等方式，将风险的经济损失转移给第三方。
风险接受（Risk Acceptance）：在评估风险后果可控且降低成本过高时，在明确知情的前提下接受某些残余风险。
4. 风险监控与复审（Risk Monitoring & Review）：持续跟踪已识别的风险、新的威胁和脆弱性，评估风险应对措施的有效性，并定期对风险管理策略和流程进行复审和调整，以适应不断变化的安全环境。这通常需要建立关键风险指标（KRI）和自动化监控机制。
在商业银行数字化转型背景下，信息安全风险管理不再是简单的技术防护，而是需要融入到银行的整体战略、治理、合规和业务流程中，强调全员参与、持续改进和主动防御。
第三章 商业银行数字化转型中的信息安全风险特征与挑战
商业银行的数字化转型，在带来业务创新和效率提升的同时，也深刻改变了信息安全风险的特征，使得银行面临前所未有的复杂挑战。
3.1 数字化转型中的信息安全风险特征
商业银行数字化转型使得信息安全风险呈现出以下几个显著的新特征：
首先，攻击面无限扩大，威胁来源多元化。 传统银行的信息系统相对封闭，攻击面主要集中在内部网络和核心系统边界。数字化转型后，银行业务全面线上化、移动化，外部接口、API（应用程序编程接口）数量激增，云计算、大数据、人工智能等新技术的应用引入了新的技术栈和供应链，使得银行的边界变得模糊甚至消失。客户通过手机App、微信银行、开放银行接口等多种渠道接入，第三方合作机构（如金融科技公司、云服务商、数据服务商）深度参与业务，物联网设备也逐渐融入金融场景。这些都极大地拓展了银行的信息系统暴露面，为攻击者提供了更多的入侵点和攻击路径。同时，威胁来源也日益多元，除了传统的黑客组织、网络犯罪团伙，还可能包括国家背景的网络攻击者、内部恶意人员、以及因技术缺陷导致的无意泄露等。
其次，数据风险成为核心，泄露与滥用后果严重。 数字化转型以数据为核心驱动力，银行的数据量呈爆炸式增长，数据类型也从结构化向非结构化、半结构化数据延伸。客户的身份信息、账户信息、交易记录、行为偏好、资产状况等敏感数据被大量收集、存储和分析。这使得数据泄露成为最严重的信息安全风险之一。一旦发生数据泄露，不仅会造成客户资金损失，引发信任危机，更可能导致银行面临巨额罚款、法律诉讼和严重的声誉损害。此外，数据滥用、数据投毒等新型数据风险也日益凸显。例如，通过注入错误数据来干扰AI风控模型，或非法利用客户数据进行精准欺诈，都可能造成难以估量的损失。
再者，新型技术引入带来未知脆弱性和复杂性。 云计算、大数据、人工智能、区块链等新兴技术在提升业务能力的同时，其自身也可能存在设计缺陷、配置错误或未知漏洞。例如，云计算环境下的多租户隔离不当、大数据平台的数据安全管控不足、AI模型被投毒或对抗性攻击导致决策偏差、区块链的智能合约漏洞等，都可能被攻击者利用。这些新技术的复杂性也增加了信息安全管理的难度，要求安全人员具备更专业的知识和技能。
此外，攻击手段高度智能化、组织化和隐蔽化。 随着攻击者也开始利用人工智能等技术，网络攻击变得更加智能化和自动化。例如，AI驱动的恶意软件能够自我学习和进化，绕过传统防御；深度伪造（Deepfake）技术被用于精准钓鱼欺诈；勒索软件攻击从广撒网转向精准打击。同时，网络犯罪团伙分工日益精细、组织化程度高，攻击链条更长、更复杂，导致攻击行为更难被发现和追踪，潜伏期可能更长，一旦爆发则破坏性更大。
最后，风险传导路径复杂化，供应链风险凸显。 在开放银行生态和金融科技合作模式下，商业银行越来越多地依赖第三方服务商（如云服务商、软件开发商、数据分析公司）提供技术支持和业务服务。这些第三方机构的信息安全管理水平直接影响到银行自身的安全。一旦第三方机构发生安全事件，风险可能通过接口、数据共享等途径迅速传导至银行内部，形成供应链安全风险。这种风险传导的复杂性和隐蔽性，使得银行难以全面掌控所有风险敞口。
3.2 商业银行信息安全风险管理面临的挑战
面对数字化转型中信息安全风险的新特征，商业银行在信息安全风险管理方面也面临着一系列严峻的挑战：
首先是传统安全边界的消融与防御策略的滞后。随着业务从内部网络延伸到云端、移动端和第三方生态，传统的基于网络边界的“城堡式”防御（如防火墙、入侵检测系统）已不再适用。银行需要向零信任架构（Zero Trust Architecture）转型，但这种转型涉及复杂的系统改造和理念转变，短期内难以完全实现。同时，面对层出不穷的新型攻击技术，传统防御手段可能无法及时应对，导致防御体系的滞后性。
其次是海量数据安全与隐私保护的合规压力巨大。数字化转型带来数据量的爆炸式增长和数据应用场景的多元化，使得数据分类分级、敏感数据识别、数据脱敏、加密存储、数据流转安全、以及跨境数据传输等方面的管理复杂性倍增。同时，全球范围内日益严格的数据隐私保护法规（如中国的《网络安全法》、《数据安全法》、《个人信息保护法》以及央行等金融监管机构出台的各项指引）对银行的数据处理活动提出了更高、更细致的合规要求。银行需要在充分利用数据价值与严格保护数据隐私之间找到平衡点，既要避免数据滥用带来的法律风险和巨额罚款，又要确保数据有效支撑业务创新。
再者是信息安全人才短缺与知识结构老化。数字化转型对信息安全专业人员提出了更高的要求，需要他们不仅精通传统网络安全技术，还要熟悉云计算安全、大数据安全、AI安全、区块链安全等新兴技术，同时具备业务理解能力和风险管理能力。然而，市场上具备这种复合背景的优秀人才非常稀缺，传统银行内部的安全团队也普遍面临知识结构老化、无法及时更新技术栈的困境，导致安全管理能力难以跟上业务和技术发展的步伐。
此外，信息安全投资的效益评估困难且投入不足。信息安全通常被视为成本中心而非利润中心，其投资回报（ROI）难以量化。银行往往在安全事件发生后才被迫增加投入，缺乏前瞻性和战略性的持续投资。同时，由于业务快速发展和创新需求，安全投入往往在资源分配中被挤压，导致安全防护体系的建设备受制约。
最后，信息安全管理与业务融合度不高。在一些银行，信息安全仍被视为独立的IT部门职责，未能深度融入业务部门的日常运营和风险管理流程。业务部门在追求效率和创新时可能忽视安全要求，导致安全控制“两张皮”现象。缺乏全员参与的安全文化，员工安全意识薄弱，误操作或对钓鱼邮件、社交工程攻击识别能力不足，成为银行信息安全风险的“短板”。这种业务与安全之间的“代沟”阻碍了信息安全风险管理的有效落地。
第四章 商业银行信息安全风险管理对策研究
面对数字化转型中日益严峻的信息安全风险挑战，商业银行必须采取系统性、多层次、主动防御的策略，构建与数字化发展相适应的信息安全风险管理体系。
4.1 完善顶层设计与治理体系
健全的顶层设计和治理体系是信息安全风险管理有效性的基石。 商业银行应将信息安全风险管理提升到战略高度，而非仅仅视为技术问题。首先，建立健全的信息安全治理组织架构。建议设立由董事会直接领导、高级管理层积极参与的信息安全委员会，负责制定全行信息安全战略、审批重大安全政策、监督安全投入和绩效，确保信息安全战略与银行整体发展战略高度协同。委员会下设首席信息安全官（CISO），作为独立且具备足够权限的负责人，统筹协调全行信息安全工作。同时，明确各业务部门、技术部门和风险管理部门在信息安全中的职责，形成“三道防线”协调联动的责任体系，确保全员参与，权责清晰。
其次，建立完善的信息安全管理制度与流程体系。 这包括制定和完善企业级信息安全政策、安全标准（如数据安全标准、系统开发安全规范、第三方安全管理规范）、以及涵盖信息资产识别、风险评估、风险应对、应急响应、事件处置、安全审计等全生命周期的管理流程。所有制度和流程应定期审查和更新，以适应技术发展和威胁变化。例如，制定严格的第三方供应商安全准入标准和持续监控机制，将信息安全要求融入采购合同。
再者，将信息安全风险管理深度融入银行全面风险管理体系。 信息安全风险不应独立于其他风险类型，而应作为操作风险、声誉风险、战略风险的重要组成部分，纳入银行的全面风险识别、计量、监测和报告框架。定期开展信息安全风险评估，将评估结果作为决策的重要依据，并纳入内部资本充足评估（ICAAP），确保银行有足够的资源抵御信息安全风险。同时，建立关键信息安全风险指标（KRI），并将其纳入管理层的风险报告体系，实现信息安全风险的量化管理和可视化呈现。
4.2 强化技术防护体系建设
技术防护是信息安全风险管理最直接、最关键的防线，银行需要构建多层次、智能化的技术防护体系。 首先，逐步向零信任架构（Zero Trust Architecture）转型。 传统基于边界的防御在数字化转型中已显不足，银行应摒弃“信任内部，不信任外部”的理念，转变为“永不信任，始终验证”。这意味着对所有用户、设备、应用和数据访问请求，无论其来自内部还是外部，都进行严格的身份验证、授权和持续信任评估。通过身份和访问管理（IAM）、微隔离、动态授权、最小权限原则等技术，构建细粒度的访问控制，降低横向渗透和内部威胁风险。
其次，升级和部署先进的安全技术产品与解决方案。 这包括：高级威胁防护（ATP）系统，能够有效识别和防御勒索软件、APT攻击等复杂威胁；分布式拒绝服务（DDoS）防护系统，保障业务连续性；下一代防火墙（NGFW）、入侵防御系统（IPS），提供深度流量检测和威胁拦截；终端检测与响应（EDR）、扩展检测与响应（XDR），实现对终端和网络环境的全面威胁感知、检测和响应；安全信息与事件管理（SIEM）平台和安全运营中心（SOC），汇聚各类安全日志，进行关联分析和告警，实现安全事件的统一管理和应急响应。同时，应充分利用云计算安全技术，如云原生安全服务、安全配置基线管理、容器安全等，确保云环境下业务和数据的安全。
