金融行业数据安全法律法规解读课程大纲——从监管规则到金融数据安全治理落地

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课程背景：

金融行业是数据高度密集、业务连续性要求高、监管约束强的行业。客户身份、账户、交易、授信、支付清算、征信、保险理赔、反洗钱、风险画像、投资适当性等数据贯穿业务经营全过程。随着金融机构数字化转型不断深入，数据不再只是系统中的业务记录，而是支撑客户服务、风险控制、产品创新、监管报送和经营决策的关键资产。

与此同时，金融机构面临的数据安全风险也在持续增加。客户信息过度采集、敏感数据批量导出、接口被异常调用、第三方合作数据失控、模型训练数据来源复杂、重要数据风险评估不足、境外访问和跨境传输管理不足等问题，正在从单点技术问题演变为影响合规、声誉、监管评价、经营稳定和金融消费者权益的重要管理问题。

围绕金融行业数据安全监管，等级保护解决系统和网络安全底座问题，《数据安全法》解决数据安全总体治理问题，《个人信息保护法》解决个人权益保护问题，《银行保险机构数据安全管理办法》和《中国人民银行业务领域数据安全管理办法》进一步细化行业监管要求，《网络数据安全风险评估办法》则把网络数据安全风险评估从原则性要求进一步推向周期化、报告化和监督检查化，可信数据空间代表数据要素流通背景下“安全可控使用数据”的新方向。

本课程聚焦金融行业数据安全监管规则的体系化解读与场景化落地，帮助学员把法律法规要求转化为金融机构内部的责任分工、分类分级、制度流程、技术控制、审计留痕和持续运营动作。课程不做条文堆砌，而是围绕金融机构真实业务场景讲清楚每一项法规要求背后的管理逻辑和落地重点。

课程收益：

建立金融数据安全法规框架：理解等级保护、数据安全法、个人信息保护法、银保机构数据安全监管办法、人行业务领域数据安全监管办法、网络数据安全风险评估办法和可信数据空间之间的关系。

看懂监管要求：掌握每项制度主要管什么、金融机构重点关注什么、落到内部后应形成哪些管理动作。

识别重点风险场景：能够判断客户信息处理、支付清算、征信反洗钱、保险理赔、重要数据风险评估、第三方合作、可信数据空间协作中的高频风险。

掌握合规落地方法：围绕定责、建账、定级、授权、留痕、审计、评估、处置等动作形成金融数据安全治理思路。

形成场景化理解能力：通过案例讲解与场景讨论，将法规条文转化为业务部门、科技部门、数据部门、安全部门和合规部门都能理解的管理语言。

课程特色：

结构精简：用两天时间，围绕7类核心法规与制度要求展开，把金融行业数据安全合规的主线讲清楚

法规成体系：不是孤立讲解单部法规，而是把等级保护、数据安全法、个人信息保护法、金融行业监管办法、网络数据安全风险评估与可信数据空间放在同一张图里理解

场景驱动：围绕金融机构常见数据场景：手机银行、信贷审批、支付清算、征信反洗钱、保险理赔、重要数据处理活动评估、可信数据空间联合风控等展开

落地导向：强调从监管要求到制度流程、技术控制和运营留痕的转化，让学员从“知道法规”走向“会判断场景、会设计控制、会配合落地”

课程对象：

数据安全管理人员、信息安全管理人员、合规/法务/内控人员、IT 运维人员、数据治理团队、业务系统负责人、数据开发与数据分析人员、审计人员及企业管理者

课程方式：

政策解读、风险案例分析、框架讲解、场景讨论、模板示例、互动问答等

课程大纲:

第一讲：等级保护制度解读

一、法规结构

1. 制度定位：网络和系统安全底座

2. 核心流程：定级、备案、建设、测评、整改

3. 适用对象：核心系统、支付系统、手机银行、数据平台

4. 持续要求：上线、变更、运维、检查全流程管理

二、关注重点

1. 系统定级是否准确

2. 备案、测评和整改是否形成闭环

3. 云平台、外包系统、数据平台和接口平台是否纳入等保范围

4. 访问控制、边界防护、日志审计、运维管理是否与金融数据安全要求衔接

三、工作落实

1. 业务部门：说明系统承载的业务范围、客户影响和业务中断影响，支撑准确定级

2. 科技部门：落实网络、主机、数据库、应用、接口和运维安全控制

3. 安全部门：组织定级备案、测评整改、风险跟踪和安全检查

4. 合规/审计部门：关注等保工作是否纳入系统建设和运维流程，是否形成可审计记录

案例分析：某银行手机银行系统通过等保测评，但开放接口缺少频率限制和敏感字段控制，被异常脚本持续调用，导致部分客户信息被批量获取

案例讨论：为什么“系统过等保”不等于“数据安全就合规”？讨论接口鉴权、限流、脱敏、字段最小化、异常调用监测和日志留痕如何与等保整改协同

第二讲：《数据安全法》解读

一、法规结构

1. 数据收集

2. 数据存储

3. 数据使用

4. 数据加工

5. 数据传输

6. 数据提供

7. 数据公开

8. 数据删除与销毁

二、关注重点

1. 数据分类分级

2. 重要数据识别与目录管理

3. 数据安全风险评估

4. 数据安全事件监测与处置

5. 数据出境和对外提供管理

三、工作落实

1. 建立数据资产台账

明确：数据在哪里、谁负责、谁在用、流向哪里

2. 开展分类分级

分类依据：金融业务属性、客户影响、监管影响和泄露危害

3. 识别重要数据

判断场景：围绕支付清算、金融市场、征信、反洗钱、系统性风险监测等

4. 建立风险评估机制

评估对象：重要数据处理、对外提供、数据出境、重大平台建设等活动

案例分析：某金融机构科技团队为了提升营销模型效果，将客户交易明细、资产变化和登录行为数据汇入实验环境，未完成分类分级、用途审批和脱敏处理

案例讨论：从数据来源、数据级别、处理目的、最小必要、实验环境访问控制、脱敏处理和审计留痕角度，判断该模型训练场景应如何整改

第三讲：《个人信息保护法》解读

一、法规结构

1. 身份识别信息

2. 联系方式

3. 账户信息

4. 交易信息

5. 信贷信息

6. 征信信息

7. 生物识别信息

8. 位置信息

9. 设备信息

10. 保险健康相关信息

二、关注重点

1. 合法性基础：同意、合同必要、法定义务等如何区分

2. 告知同意：隐私政策、业务协议、授权书是否清晰

3. 敏感个人信息

——金融账户、交易流水、征信、健康、生物识别等是否单独同意并严格保护

4. 自动化决策：信贷审批、保险定价、反欺诈、营销推荐是否公平透明

5. 个人信息跨境提供：安全评估、标准合同、认证、单独同意和境外接收方管理

三、工作落实

1. 采集前：明确处理目的、字段必要性和合法性基础

2. 使用中：控制访问权限，限制超范围使用，敏感字段优先脱敏或加密

3. 共享时：区分委托处理、共同处理、对外提供，完善合同与告知同意

4. 客户请求时：建立查阅、复制、更正、删除、撤回同意、注销和解释说明响应机制

案例分析：某金融App在注册时要求用户开启通讯录、定位、相册和麦克风权限，否则无法使用账户查询功能，隐私政策中对第三方 SDK 数据收集说明也较为笼统

案例讨论：判断哪些权限与基础功能无直接关系，哪些信息属于敏感个人信息，如何设计分场景授权、SDK 管理、隐私政策说明和撤回机制

第四讲：《银行保险机构数据安全管理办法》解读

一、法规结构

1. 数据安全治理架构

2. 数据分类分级管理

3. 数据全生命周期安全

4. 第三方合作与外包数据安全

5. 数据安全风险评估、审计和事件处置

二、关注重点

1. 部门之间的责任划分

——董事会、高管层、归口管理部门、业务部门、科技部门、合规部门

2. 各类数据的分类等级

1）客户数据

2）业务数据

3）经营管理数据

4）系统运行数据

3. 各环节的控制措施

——采集、传输、存储、使用、加工、共享、销毁等

4. 多场景的合作边界

——联合营销、联合建模、保险理赔外包、信贷风控外部合作等

三、工作落实

1. 组织体系：明确数据安全归口管理部门和业务条线责任

2. 制度体系

1）分类分级制度

2）数据共享制度

3）委托处理制度

4）权限管理制度

5）事件处置制度

3. 技术体系

能力：脱敏、加密、审计、DLP、数据库审计、接口监测等

4. 运营体系：通过工单、审批、监测、审计、整改和报告形成持续闭环

案例分析：某保险机构将理赔材料审核工作交由外包机构处理，外包机构在项目结束后仍保留客户身份证、病历、银行卡号等材料，用于内部培训

案例讨论：从委托处理、敏感个人信息、合同条款、数据返还销毁、供应商审计和违规责任角度，讨论保险机构应如何整改外包数据安全管理

第五讲：《中国人民银行业务领域数据安全管理办法》解读

一、法规结构

1. 支付

2. 清算

3. 征信

4. 反洗钱

5. 金融市场基础设施

6. 金融统计与风险监测

7. 人民银行履职相关业务数据

二、关注重点

1. 支付清算数据、征信数据、账户数据、反洗钱数据等敏感性高、关联性强

2. 对外提供、出境和境外访问要重点评估风险

3. 重要数据目录、分类分级、访问控制、传输加密和日志审计要与业务敏感性匹配

4. 集团化运营、境外技术支持、跨境支付和统一风控模型是高风险场景

三、工作落实

1. 识别业务数据：明确人行业务领域数据范围

2. 控制访问边界：控制查询、导出、共享和外联

3. 管住对外提供：审批、评估、最小化、留痕

4. 留足审计证据：异常查询、批量导出、高频接口、跨境访问

案例分析：某支付机构接入境外集团统一风控系统，上传商户交易流水、设备信息和部分用户行为数据，用于欺诈识别模型训练

案例讨论：讨论该场景是否涉及个人信息出境、重要数据出境、业务领域数据对外提供，以及境外系统访问权限、字段最小化、模型训练结果回传和审计留痕如何设计

第六讲：《网络数据安全风险评估办法》2026解读

一、法规结构

1. 施行时间：2026 年 8 月 20 日

2. 评估对象：网络数据与数据处理活动

3. 评估内容：风险识别、分析、评价

4. 评估频率：重要数据处理者每年一次

5. 触发评估：重要数据安全状态重大变化

二、关注重点

1. 主体识别：是否属于重要数据处理者

2. 目录基础：是否形成重要数据目录

3. 评估衔接：分类分级、出境、监管检查

4. 评估方式：自行评估或委托第三方

5. 报告管理：保存 3 年，按要求报送

6. 监管触发：重大风险或重大泄露事件

三、工作落实

1. 定对象：系统、平台、数据集、业务流程

2. 建机制：年度评估、专项评估、触发评估

3. 做报告：资产、活动、风险、措施、结论

4. 抓整改：问题台账、责任部门、完成时限、复核记录

案例分析：某金融机构已经识别出支付交易数据、客户画像数据和反欺诈模型训练数据涉及较高风险，但只在项目上线前做过一次安全评审，未建立年度风险评估机制，也没有形成可报送、可核验的风险评估报告

案例讨论：讨论该机构应如何确定评估范围，如何组织业务、数据、科技、安全、合规和审计部门参与，年度评估报告应覆盖哪些内容，以及发现重大风险后如何整改和留痕

第七讲：可信数据空间解读

一、法规结构

1. 核心转变：从“拿数据”到“用能力”

2. 使用方式：可用不可见、可控可计量

3. 可信要素：主体、数据、用途、环境、过程、结果、审计

二、关注重点

1. 数据来源是否合法，授权链条是否完整

2. 进入空间的数据是否需要脱敏、加密、隐私计算或联邦学习处理

3. 结果数据、模型参数、风险评分是否可能反推原始数据

4. 多方参与时，责任边界、用途限制、输出审核和退出机制是否清晰

三、工作落实

1. 进入前-定边界：数据边界、形态、授权

2. 计算中-控用途：身份、环境、算法、权限

3. 输出时-严把关：结果审查、反推风险、用途限制

4. 退出后-留全程：返还、删除、销毁、责任

案例分析：银行、核心企业、物流平台和产业数据服务机构希望在可信数据空间内联合分析企业经营、订单、物流、发票和履约信息，为供应链融资提供风险评分

案例讨论：讨论哪些数据可以进入空间，哪些数据只能以核验结果或模型特征输出，如何防止结果数据反推原始数据，以及多方协议中应如何约定责任

学习总结与落地行动：

1. 真实制定一份金融数据安全法规适用场景图

2. 输出一份本部门数据安全合规自查要点和优先改进事项

张老师

张振中老师 AI与网络信息安全实战专家

18年信息安全行业从业经验

——网络、虚拟化、云安全、信息安全体系证书：

CCNP-思科认证网络高级工程师

VCP-VMware认证专家

CCSK-云安全知识认证

ISO 27001认证证书

现任：北京鲸象数据科技有限公司丨数据安全专家

曾任：奇安信科技集团（网络安全龙头企业）丨解决方案专家

曾任：亚信安全科技股份有限公司丨解决方案专家

曾任：安芯网盾（北京）科技有限公司（内存安全头部企业）丨技术总监

曾任：启明星辰（国内硬件IDS开创者）丨售前工程师

曾任：卫士通（军工企业、网络信息安全国家队）丨项目经理

擅长领域：云计算、大数据、数据安全运营、安全制度设计、企业架构设计、等保测评等

→交付落地20+大型数据安全运营项目：具备项目管理从方案到交付的全流程把控能力，覆盖数据安全咨询、云原生安全、主机安全、高级威胁防护、DevSecOps安全体系建设等方向：

金融行业项目（累计超2500万）政府机构项目（累计超1000万）

华夏银行云原生安全平台项目外交部内网安全实施与维护项目

华夏银行数据安全咨询项目中纪委内网安全整改项目

人民银行金融信息中心战略咨询项目顺义区政府安全集成平台采购项目

国开行虚拟化安全建设项目外汇管理局重保安全服务项目

中国银行内网安全管理系统的安装维护项目海关总署重保安全服务项目

人保集团安全服务项目建设银行重保安全服务项目

张振中老师18年来深耕网络与数据安全领域，拥有头部安全厂商资深从业背景，精通金融、政务行业合规管控与实战攻防。擅长AI数据安全、云原生安全、等保治理与安全平台搭建，兼具大型项目落地、奖项成果，其主导设计的数据安全管理平台全生命周期安全运营解决方案：第三届“数信杯”数据安全大赛优秀案例征集赛最佳解决方案奖、第三届“金灵光杯”数字安全大赛解决方案类二等奖；同时，老师拥有丰富的金融/政企授课经验，落地性与多行业适配性极强。

实战经验：

>>>>> 专注企业数据安全战略性布局与设计：

【01】-主导北京鲸象数据科技有限公司数据安全解决方案顶层设计，利用AI agent主导数据安全综合治理平台的产品原型设计与功能规划，完成AI赋能数据安全的解决方案落地；同时，主导为某运营商、某电力行业客户输出数据安全建设规划方案，累计带来项目金额500+万元；

【02】-探索人工智能（AI）在数据安全领域的应用落地，重点研究利用大模型技术提升敏感数据识别精度与自动化分类分级效率，重构新一代数据安全治理体系，推动从单点防护向“数据全生命周期”的智能化治理转型；

>>>>> 擅长企业数据安全平台搭建与运营：

【01】-作为奇安信网神信息技术公司数据安全领域专家，主导负责中信银行、华夏银行、中国人民银行等的数据安全咨询项目，为客户指定专属的数据安全建设规划，同时主导客户交流、方案细化、招投标等工作，完成项目从立项到实施的所有环节管理，成功实现【云原生安全管理平台】、【数据安全态势感知平台】等多个重点项目落地，累计订单金额达2000+万元；

【02】-主导为安芯网盾从0到1的组建售前团队，推动团队搭建【主机安全管理平台】、内存保护等产品售前方案标准结构与内容，整体构建解决方案规范模版，打造国内首个内存保护技术的测试用例，运用APT攻击的手段，验证海关总署、建设银行等客户的重保服务场景下对内存攻击的防御能力，在HW期间得到客户表扬，圆满完成客户演戏前定下的任务，最终获得「内存保护系统」的订单落地，金额达到500+万元。

部分授课案例：

序号企业课题

1民生银行《企业全员网络安全意识规范》

2北京银行《网络安全重保与应急演练》

3国开行《iso27001内审》

4华夏银行《网络安全应急响应体系与流程设计》

《企业数据安全规章制度设计》

5人民银行总行《邮件安全风险防控与应急处置》

6外汇管理局《未来网络安全态势及安全意识提升》

8海关总署《网络安全重保与应急演练》

主讲课程：

《企业安全技术架构设计实战》

《金融行业数据安全法律法规解读》

《守住数据生命线：数据安全合规与运营实战》

《从开发到运营：应用安全生命周期流程管控》

《智守AI时代：生成式AI安全治理、技术防护与办公风险实战》

《企业内部网络安全：从法规底线到安全意识，从管理闭环到数据驱动》

授课风格：

● 深入浅出，体系清晰：课程逻辑清晰、架构完整，将复杂的网络与数据安全、合规知识通俗拆解，兼顾理论高度与落地实用性，适配不同基础学员快速理解掌握

● 实战驱动，落地性强：以真实攻防、项目整改案例为依托，场景化拆解法规、管理与技术要点，将理论转化为学员可直接复用的工作方法与执行流程

● 合规技术，多维融合：采用“法规+管理+技术”一体化授课模式，兼具顶层体系思维与实操流程工具，全面适配企业安全治理建设需求

● 行业定制，精准赋能：可针对金融、政府、能源等行业的监管特点与业务风险定制内容，结合互动答疑，有效提升学员风险研判与应急处置实战能力

部分服务客户：

金融：中国人民银行总行、中国人民银行金融信息中心、国家开发银行、中国银行、建设银行、中信银行、华夏银行、民生银行、北京银行、中国人民保险集团等

政府：外交部、中央纪委国家监委、国家外汇管理局、海关总署、北京市顺义区人民政府等

其他：国内某大型运营商、某电力交易中心、某大型科技企业等

部分客户评价：

张老师对金融数据安全监管与业务场景理解深刻，课程从数据全生命周期出发，有机串联监管要求、制度建设、技术防护与运营机制。结合云原生安全、分类分级、风险监测等真实案例，清晰转化每项要求为职责分工、流程与落地措施，并就跨部门协同、平台建设等给出可行建议。课程结构严谨、重点突出，为完善数据安全治理体系与推动重点任务落地提供了强参考价值。

——华夏银行 项目负责人 袁老师

张老师课程紧密围绕重保演习的资产梳理、风险排查、告警研判、协同处置及复盘整改全链条展开，贴合银行实战场景。通过典型攻防案例复盘与场景推演，清晰界定各岗位不同阶段“做什么、如何做”，兼顾技术人员分析思路与管理层指挥协调认知。课程方法可直接用于优化应急预案、检查清单与值守流程，对提升重大活动期间实战防护与协同响应能力具有明显帮助。

——北京银行 网络安全管理人员 王老师

张老师将网络安全技术、管理要求与金融监管逻辑讲得透彻清晰，课程以金融信息基础设施安全为主线，系统梳理风险识别、制度体系、技术架构、安全运营与应急管理的联动关系，针对存量改造、部门协同等难点给出可执行步骤。案例与理论结合，答疑针对性强，为后续规划与运营改进提供了实用工具。

——中国人民银行 信息安全相关负责人 刘老师

张老师课程紧贴政务系统安全与重大活动保障场景，完整涵盖资产梳理、风险排查、告警研判、应急响应到复盘整改全链条，结合案例剖析处置误区，明确多团队协同与决策机制。兼顾管理层与技术岗，可直接用于完善保障方案与应急预案，有效提升风险发现与闭环处置能力。

——国家外汇管理局 信息化部门负责人 娄老师

张老师课程结合电力交易业务特点，从资产识别、分类分级到风险监测、事件处置，系统讲清制度、平台与职责的衔接，针对系统分散、协同难等问题提出优化建议。案例丰富，明确分阶段推进策略与运营指标，避免重建设轻运营。为团队统一思路、完善管理机制与持续运营提供了清晰路径。

——四川电力交易中心 数据安全项目负责人 张老师

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