金融科技如何降低人為因素及提升資料安全洪嘉宏 (2024-07-23 15:32:58)





金融科技領域面臨嚴重的資料安全問題。根據2024年Verizon的資料外洩調查報告,過去兩年有約70%的安全漏洞與人為因素有關,例如不安全的密碼、社交工程詐騙及對技術人員的攻擊。


編譯/Cynthia




金融科技領域面臨嚴重的資料安全問題。根據2024年Verizon的資料外洩調查報告,過去兩年有約70%的安全漏洞與人為因素有關,例如不安全的密碼、社交工程詐騙及對技術人員的攻擊。IBM的數據顯示,2023年美國資料外洩的平均成本達到445萬美元(新台幣約1.46億元),而金融機構每次事件的損失更是高達590萬美元(新台幣約1.94億元)。面對這些挑戰,金融科技公司必須尋找有效的解決方案,以保障機構和客戶的利益。






金融科技領域面臨嚴重的資料安全問題。(圖/123RF)



資料外洩的主要原因




人為錯誤是不安全的密碼和社交工程詐騙的主要原因。許多用戶仍使用簡單且易猜的密碼,使駭客輕易破解。社交工程詐騙利用人性的弱點,使受害者洩露敏感資訊。伺服器入侵和對技術人員的針對性攻擊也是重大威脅,駭客利用系統漏洞或針對高權限技術人員,取得敏感數據。網路銀行的普及增加風險,駭客可利用應用程式的漏洞進行攻擊。




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網路安全最佳措施




雲端運算具自動更新和擴展性,能持續提升安全性,並減少實體伺服器需求。強化用戶驗證是防止欺詐的關鍵,包括多因素驗證、生物辨識和手機驗證等方法。低程式碼開發平台可減少人為錯誤,因其內建多項安全功能。遊戲化安全教育是一種有效的用戶教育方法,透過獎勵機制提高用戶安全意識,讓用戶在遊戲中學習如何保護自己。




降低人為風險的方法




使用動態資料密鑰是一種有效的安全措施,這些密鑰會定期更換,即使駭客取得用戶存取權,也難以利用。改善安全基礎設施同樣重要,應加強基礎設施的安全性並定期進行審查,同時提升員工的網路安全意識。多層次的安全措施有助於有效降低人為風險,確保資料的安全。這些措施結合起來,可以提供一個更安全的金融環境。




AI與區塊鏈技術的應用




AI能分析用戶的行為模式,檢測異常活動,並在發現可疑登入或交易時,要求額外驗證。區塊鏈技術則提供數據加密與不可篡改的存儲和交易保護。這兩者結合能顯著提升資料安全性,提供額外的保護層。雖然區塊鏈理論上有可能被破解,但相比傳統方法,它提供更高的安全性。




金融科技的技術選擇與開發策略




後端技術如Python、Java和C#,能建構可擴展且安全的金融應用程式。前端技術如React和Angular則適合設計使用者介面。在行動開發方面,使用單一程式庫可以實現跨平台開發,這有助於簡化開發過程並降低維護成本。若需要達到最佳效能或實現特定平台功能,可能需要進行原生開發。採用Scrum或Scrumban等敏捷方法,能幫助金融科技公司適應不斷變化的法規與客戶需求。




金融科技專案構建的關鍵考量




了解專案在安全性、數位化、雲端技術及快速授權系統上的需求是至關重要的。詳細的需求階段,包括程式碼審核、系統架構圖、利益相關者訪談和用戶研究,是確保專案成功的關鍵。金融科技公司必須根據銀行所在地的不同,遵循相應法規,以避免因不合法而遭受巨額罰款和聲譽損失。結合創新的開發方法與對安全性和法規框架的深入理解,可以制定出成功的金融科技專案策略。這樣不僅能保障金融機構和客戶的利益,還能建立一個更安全、更值得信賴的金融未來。




資料來源:Forbes



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