| 作者 |
| 吴湘泰、范军、黄明卓 刘斌 |
| 丛书名 |
| 出版社 |
| 机械工业出版社 |
| ISBN |
| 9782104091513 |
| 简要 |
| 简介 |
| 内容简介书籍计算机书籍 ---------------------------8079781 - 一本书读透金融科技安全--------------------------- 本书深入探讨了金融科技时代金融机构的安全管理常见现象、典型问题和应对策略、重点技术层面问题和策略、金融科技安全商业模式。全书通过案例结合理论的形式对法律要求和z佳实践进行深入阐述，并给出了应对典型问题相应策略、实操层面的解决方案等。本书分为三部分：第1部分（第1章），对金融科技时代的网络安全问题进行整体介绍；第二部分（第2~9章）介绍安全相关的策略、政策，包括安全的价值、安全生命周期管理、安全的用户体验、监管合规、业务安全、数据安全、移动安全等内容；第三部分（第0章）对相关威胁、政策、应对措施进行展望。 |
| 目录 |
| [套装书具体书目] 8063214 - 金融科技：人工智能与机器学习卷 - 9787111625711 - 机械工业出版社 - 定价 59 8079781 - 一本书读透金融科技安全 - 9787111678212 - 机械工业出版社 - 定价 89 ---------------------------8079781 - 一本书读透金融科技安全--------------------------- 前言 第1章 金融科技时代的网络安全问题1 1.1 金融科技时代的安全挑战2 1.1.1 新技术挑战3 1.1.2 业务挑战4 1.1.3 法规监管的挑战与实践5 1.1.4 内部运营管理存在的问题10 1.1.5 行业协同机制亟待建立或完善11 1.1.6 关键供应链安全挑战12 1.2 金融科技发展历程13 1.2.1 金融科技的3个时代13 1.2.2 以ABCD为标志的金融科技时代15 1.3 金融科技的定义和影响16 1.3.1 什么是金融科技16 1.3.2 金融科技解决了什么问题19 1.3.3 金融科技面临的问题20 1.4 应对未来金融安全挑战的思路21 1.4.1 传统金融安全实践22 1.4.2 完善金融科技安全的工作思路23 1.5 小结26 第2章 安全的价值27 2.1 信任的代价28 2.1.1 黑客和存在漏洞的系统28 2.1.2 个人征信数据隐患重重31 2.1.3 跨境资金安全堪忧32 2.2 衡量金融科技安全的价值34 2.2.1 安全的核心价值是信任34 2.2.2 常用的信息安全价值衡量方法36 2.2.3 金融科技安全价值定位42 2.3 金融科技安全价值构建44 2.3.1 保证安全与业务目标的一致性44 2.3.2 安全价值构建步骤45 2.4 金融科技安全价值构建及投资案例47 2.4.1 面临的风险47 2.4.2 整体执行47 2.4.3 建设项目48 2.5 小结51 第3章 业务安全53 3.1 如何理解业务安全54 3.2 业务安全价值浅析55 3.3 业务安全的实现56 3.3.1 业务风险的分类及分段管理56 3.3.2 从业务链路角度保障安全60 3.4 业务安全体系的运转及与其他域的集成64 3.5 小结65 第4章 应用安全67 4.1 概述68 4.2 应用安全管理的科技需求和框架69 4.2.1 应用安全生命周期管理的科技需求69 4.2.2 端到端的应用安全管理框架71 4.3 整体安全体系73 4.4 整体安全架构74 4.5 场景化分析74 4.5.1 安全场景分类76 4.5.2 威胁分析79 4.5.3 安全控制库86 4.5.4 安全控制级别87 4.6 安全系统开发生命周期管理中控制措施的落地88 4.6.1 安全系统开发生命周期管理概述89 4.6.2 应用安全设计框架91 4.6.3 安全设计技术要求库93 4.6.4 安全设计组件/安全模块93 4.7 开放银行与API安全99 4.7.1 开放银行标准100 4.7.2 API安全102 4.8 小结107 第5章 数据安全109 5.1 数据资产面临的威胁和挑战110 5.2 金融科技行业的数据及数据安全111 5.2.1 数据的定义111 5.2.2 数据资产估值和暗数据112 5.2.3 如何理解数据安全114 5.3 数据安全管理参考框架115 5.4 解决数据孤岛和隐私保护问题119 5.5 小结122 第6章 网络安全123 6.1 金融企业安全技术架构124 6.2 分级保护原则126 6.2.1 系统安全级别127 6.2.2 网络安全域130 6.2.3 数据安全级别133 6.3 身份和访问管理体系139 6.3.1 概述139 6.3.2 身份和访问管理目标141 6.3.3 面向应用和数据的统一身份和访问管理架构142 6.3.4 本地管理模式147 6.4 网络边界安全体系150 6.4.1 概述150 6.4.2 网络边界防护目标151 6.4.3 边界防护措施152 6.4.4 无线边界安全156 6.4.5 合作机构边界安全157 6.5 小结158 第7章 移动安全159 7.1 概述160 7.2 移动安全的基本需求与应对策略161 7.2.1 移动安全的基本需求161 7.2.2 移动安全策略164 7.2.3 企业的安全管理和运营能力165 7.3 移动安全治理的核心要素及实施流程166 7.4 身份与访问管理的原则与认证167 7.4.1 身份与访问管理的原则168 7.4.2 基于云的身份与访问管理中的6个认证方式169 7.4.3 移动认证和多要素认证方案—Intercede175 7.5 移动应用安全176 7.5.1 移动应用安全的策略176 7.5.2 移动应用安全生命周期178 7.5.3 移动应用的安全代码规范179 7.5.4 移动应用安全代码审核180 7.5.5 移动应用的容器化安全181 7.6 移动数据安全182 7.7 移动网络安全185 7.8 移动设备安全189 7.9 小结195 第8章 安全的用户体验197 8.1 安全与用户体验面面观198 8.1.1 安全与用户体验的几种关系198 8.1.2 CFCA对电子银行的调研199 8.2 安全体验互动模式203 8.2.1 UX和CX203 8.2.2 技术接受模型204 8.2.3 体验和安全的整合205 8.3 金融科技领域的用户体验实践207 8.3.1 蚂蚁金服的AUX207 8.3.2 度小满的ONE210 8.4 统一访问服务212 8.5 小结218 第9章 监管合规219 9.1 概述220 9.2 国内外网络风险监管法规221 9.2.1 国内网络风险的监管法规与背景221 9.2.2 国际网络风险的监管法规与背景225 9.2.3 国际网络安全实践的借鉴意义229 9.3 国内外网络安全标准231 9.3.1 国际信息安全标准231 9.3.2 国内信息安全标准232 9.4 重点领域的监管合规思路234 9.4.1 全球化的网络安全合规234 9.4.2 GDPR下的数据安全体系240 9.5 完善网络风险监管的工作思路244 9.6 小结246 第10章 金融科技发展展望247 10.1 威胁的发展趋势和应对之道248 10.1.1 凭证和身份盗用249 10.1.2 数据盗窃和操纵250 10.1.3 破坏性恶意软件252 10.1.4 新兴技术是一把双刃剑253 10.1.5 虚假信息254 10.1.6 供应链安全255 10.2 监管政策255 10.2.1 安全可控—夯实安全的底层255 10.2.2 金融科技规划256 10.3 新的安全方法论258 10.3.1 新的安全方法论框架258 10.3.2 新的安全架构方法259 10.3.3 平衡风险和信任的CARTA262 10.4 小结263 ---------------------------8063214 - 金融科技：人工智能与机器学习卷--------------------------- 推荐序 前言 第1章 金融变革新时代 从原子到比特：金融契约的演变 / 002 引爆点来临：互联网引发金融数字化 / 008 新兴技术融合：开启金融大变革时代 / 014 第2章 智能金融：人工智能与金融深度融合 / 019 人工智能的发展历程 / 021 金融领域中的人工智能关键技术 / 028 人工智能在金融领域的主要应用场景 / 032 第3章 智能金融的驱动因素 宏观层面 / 039 经济发展和人均收入增加 / 039 互联网经济的发展 / 040 互联网群体呈年轻化趋势 / 040 政策支持层面 / 044 我国推动人工智能发展的主要政策 / 045 我国在推动金融与科技结合方面的主要政策 / 048 资本的推动 / 049 全球人工智能领域投资情况 / 050 中国和美国人工智能领域投资情况 / 052 人工智能技术的突破和应用增多 / 054 数据量呈指数级爆炸增长 / 054 芯片性能大幅提升，存储成本下降 / 057 深度学习推动人工智能算法进入爆发期 / 058 金融供给侧改革的内在需要 / 060 我国金融体系无法覆盖广大的中小企业群体 / 061 广大居民的多样化和个性化金融需求不能得到有效满足 / 061 我国金融信息化水平的不断提高为智能金融发展奠定了基础 / 063 第4章 面向金融客户端的应用场景 智能客服：深度学习让客服更智能 / 066 案例—工商银行“工小智” / 069 案例—百度金融智能服务中心 / 070 智能支付：让支付更便捷 / 071 案例—支付宝刷脸支付 / 074 智能营销：千人千面，精准匹配 / 076 案例—泰康在线 / 078 智能征信：海量数据和先进算法助力普惠金融 / 079 案例—芝麻信用 / 080 案例—ZestFinance / 082 智能保险：精准画像，精准定价 / 083 案例—蚂蚁金服“车险分” / 085 案例—AXA利用机器学习进行保险定价优化 / 087 智能核保：数字化、自动化、智能化 / 090 案例—新华保险Magnum智能核保系统 / 091 智能理赔：快速提升客户体验 / 092 案例—中国平安智能保险云“智能闪赔” / 093 第5章 面向运营环节的应用场景 资本优化：人工智能和机器学习提高资本效率 / 098 智能安防：识别可疑行为，确保场所安全 / 101 案例—海康威视金融安防领先业内 / 102 智能网点：推动银行网点智能化转型 / 103 案例—美国银行的robo bank / 105 人工智能优化压力测试：确保金融安全 / 107 市场影响分析：降低交易影响，提高交易效率 / 110 智能风控：去除噪音，让数据说话 / 113 案例—蚂蚁金服蚁盾 / 114 第6章 在交易和投资管理中的应用场景 预测市场：利用深度学习技术预测金融市场走势 / 118 量化交易：未来算法能自我学习、自主投资 / 122 案例—Man Group / 125 案例—Rebellion Research / 126 投资组合管理：优化组合配置，提高组合绩效 / 127 案例—Equbot推出人工智能ETF / 129 智能投顾：人工智能开启投顾新篇章 / 131 案例—平安金融壹账通推出“智能财富管家” / 133 智能投研：实时动态获取数据辅助投资决策 / 136 案例—智能投研领域的“谷歌”Kensho / 139 第7章 面向监管合规的应用场景 反洗钱/打击恐怖主义融资 / 145 案例—QuantaVerse / 148 完善KYC：提升客户体验，打击金融犯罪 / 150 案例—陆金所推出KYC系统 / 152 监控市场：实时监控市场异常，打击违规行为 / 153 案例—纳斯达克SMARTS监控系统 / 155 欺诈识别：智能模型为欺诈防控提供支撑 / 156 案例—猛犸反欺诈 / 158 预测系统性风险：维护金融系统稳定 / 161 辅助政策评估：让金融政策更合理、更有效 / 162 第8章 人工智能给金融带来的影响 对金融市场的影响：重塑金融生态，提高市场效率 / 167 对金融业务流程的影响：推动金融机构战略转型 / 170 对投资者和消费者的影响：普惠个性化金融越来越近 / 174 对监管机构的影响：迎接大变革，应对新挑战 / 177 第9章 传统金融机构拥抱金融科技 竞争走向融合 / 182 金融IT阶段（2008年以前）：传统金融机构试水互联网业务 / 183 互联网金融发展阶段（2008～2012年）：互联网金融对传统金融机构形成冲击 / 185 金融科技发展新阶段（2013年至今）：传统金融机构战略拥抱金融科技 / 188 传统金融机构发展金融科技的主要模式 / 192 智能金融崛起：传统金融机构入局 / 199 全球智能金融崛起 / 199 我国智能金融发展情况 / 203 传统金融机构布局智能金融业务 / 207 第10章 对金融科技的思考及展望 对人工智能在金融领域应用的思考 / 213 人工智能将取代传统低端金融业就业岗位 / 213 人工智能带来的风险 / 216 人工智能的局限性 / 218 金融科技展望：场景化、智能化、个性化 / 219 |