大数据与区块链技术在金融安全领域的应用

常 青

（锦州医科大学，辽宁 锦州 121000）

0 引言

信息技术的发展影响并改变着金融市场。对于信息化程度极高的金融业来讲，金融信息量巨大，信息集中度较高，这类集群数据库成为攻击者的首选对象，一旦攻击成功，便可获取大量数据，因此金融行业对数据安全性提出了极高的要求。大数据和区块链技术的融合，有望推动金融行业信息安全的新变革，对金融风险的控制起到积极作用。

1 现阶段金融安全情况分析

1.1 金融系统中的数据信息不够完整

系统中的数据和信息不够完整充分，无法体现数据的真实可靠性，甚至有的数据不是连贯的，或是未被发现，不能实现对其进行加工处理，即便系统中采用的算法是最佳的，也无法对金融风险采取准确的预估预警。

1.2 数据信息建模应用效果不佳

数据的时效性也是金融安全分析的一项重要参数。只有时效性强的数据信息才能对数据建模分析起到积极影响，时效性差的数据会丧失有效性，使得数据分析不及时、不准确，对金融风险的防控无法进行积极有效的预警。

2 大数据在金融安全领域的应用

数字化的金融信息需借助网络设备和智能终端设备进行收集、传送、处理和存储。数据交换的信息量大，金融系统受攻击的概率也较高。随着网上业务的普及，通过数据虚拟技术处理，金融机构的个人账户信息的泄露风险越来越高。金融卡或账户信息被盗或被复制、利用，成为金融领域安全的最大威胁之一。

大数据可以为金融市场的风险监管和防控提供有效的支撑。积极有效地利用大数据资源，有利于做好金融领域的防护工作，大数据可区分正常操作还是恶意攻击，并在受到恶意攻击或突发状况后可以做出及时、快速、有效的处理［1］。利用数据挖掘技术，可对特定时间节点、操作模式等事件的发生做出数据分析，总结触发该类事件的规律模型，而这一规律模型的应用将对金融系统的数据信息安全起到一定的保护作用。

银行、证券和保险公司等金融机构，不仅要准确收集客户的合同信息、交易数据，还要准确收集整理好金融产品数据信息、市场行情数据、抵押质押品等数据信息，以此来确保大数据技术在金融领域可以高效而准确地进行数据信息分析。只有整合金融机构的大数据信息，共享各类数据库的相关信息，保证金融系统中数据信息的完整，才能跟踪获取异常信息发生时间，分析异常信息，有效应对恶意攻击，防止金融信息外泄。

金融机构的网络管理和信息服务群组是金融机构的核心信息区，金融机构所有活动都围绕核心信息区展开。金融机构建立核心信息区安全防护系统，利用大数据分析，在恶意入侵行为发生前，对违反信息安全的行为做出预测，对恶意行为进行驱除或防护，可保证金融机构核心信息区的数据信息安全。

大数据技术与Python 相结合，再结合有效算法，可分析网络数据信息的特征，进而跟踪金融市场负面信息，对金融机构相关部门起到预警作用。将数据统计方法与大数据技术相结合，分析金融领域内的诸多风险因素，可以对金融危机的发生起到科学的防范作用［2］。

3 区块链在金融安全领域的应用

区块链征信系统是金融风险防范的基础。区块链征信系统将用户分为可信用户、风险用户和第三类用户。金融机构可为可信用户提供优质服务，拒绝服务风险用户［3］。区块链征信系统可收集第三类客户的网络日常活动，分析其网上消费习惯、信用等级等情况，为金融机构提供有效参考，从而降低金融机构的金融损失风险。

区块链利用自身的分布式特点，可确保金融交易的数据安全。区块链对金融风险的监管较为严格，借助数据交易可追溯但不可逆的特点，弱化人为操作，在每一次数据信息交易中加盖时间戳，保证交易的唯一性，并全网可见。其不仅避免了数据信息的重复交易，也有效预防了数据信息交易的伪造，能够保证数据的可靠性。用户信息被存于账本数据库中，用户交易数据信息既不可删除也不可修改，每一次操作都与时间相对应，不可篡改。区块链还极大降低了支付和结算的出错率，同时可以对每一笔资金流进行实时监控，确保了资金安全。

4 “大数据+区块链”技术在金融安全领域的应用

区块链技术与大数据技术相结合，可重组金融机构的大数据信息，使每个金融机构都成为区块链的组成部分，不仅能够实现数据信息资源共享，还可以对数据进行安全维护，同时降低运营成本。

“大数据+区块链”技术可以扭转金融数据信息分散的状态。数据信息不完整或是分散的状态会影响金融风险的防范，而区块链技术增加了金融数据信息的可信度，每个节点之间都存在紧密的联系，解决了数据信息不完整的现象。“大数据+区块链”技术的架构模式，对于金融系统的安全而言，无论在理论上、实践上还是在监管上，都保证了数据的真实、完整。其基于区块链技术的可信任大数据，能发挥大数据的特点，解决金融风险中遇到的问题［4］。区块链技术与大数据相辅相成，各取所长，提升了金融数据信息的可信度。虽然区块链技术解决不了数据信息在应用区块链前的不完整问题，但是可以利用其他技术，大幅减弱不完整数据信息造成的影响。另外，制定相关规程确保数据信息的可靠性，同时利用区块链的可追溯特征，跟踪既往虚假数据信息。

金融机构安全性能是否健全，风险预测是否及时、准确，主要取决于预估风险建模。预估风险建模的前提必然是保证数据质量，信息不分散，数据准确、完整。技术人员利用区块链技术制定流程，提出有关数据缺陷的解决方案；利用分布式数据技术和去中心化的分布特点［5］，使数据在链上的各个节点都起到监督作用，提高大数据的可信度、透明度，有利于防范金融风险，维护金融数据信息安全。

金融机构中，传统模式的数据传输都是由中心节点向其他次节点进行传输，中心节点占据核心地位。区块链点对点的传输方式，使每个节点的数据达成数据信息真实性的“共识”。“智能合约”也对金融机构与用户间达成的协议起到约束管理作用。为保证数据信息传输的安全性，可以利用区块链技术的加密算法，使数据信息的可靠性得以加强。

由上述区块链技术特点可以了解到，区块链很好地解决了金融机构大数据信息不完整的问题，保证了链上数据信息同步，增加了数据信息的可信度，对虚假信息的治理起到了一定的辅助作用。

区块链技术解决了大数据中金融用户信息真实性问题。传统模式数据信息的传递采用复制的方式，从一方复制到另一方，区块链技术利用不可篡改、分布式管理和可追溯的特点，可以明确指出某一方的所有行为［6］。区块链技术可利用过户的方式，将金融数据信息在网上转移、流通，并且保证其数据信息不被修改，保障了大数据信息的真实性。区块链技术还提高了数据信息的安全性。人们经常遇到一些机构或平台以为用户提供免费服务或是增值服务为借口，未经允许，便签定霸王条款约束用户行为，挖掘用户信息。而区块链技术将唯一证明用户身份的私钥完全由用户保管，其他人员或机构均不可对该数据信息进行更改。即便用户信息在区块链上已经公开，但只有用户本人才有访问处理权限。并且，只有在51%以上的节点认为数据记录是正确的时候，整个链上的各个节点才会认为数据是真实的。

基于区块链技术的可信任大数据架构是新型金融安全的基础架构。该架构不再受传统金融数据信息影响，可以对金融风险进行预测和防控。因为区块链技术的加持，金融安全的基础架构有所改变，它对于高精度的数据计算、风险预测都能充分发挥自身优势，对金融安全方面的影响很大。

大数据模型是一种动态模型，分析产生的交易数据，探求数据间的内在联系和因果关系。区块链技术与大数据的融合，保护了金融数据信息的隐私，实现了数据的流转和治理，让数据有证可查，安全可靠，提高了金融系统的稳定性。

我国的金融机构应加快推进大数据与区块链技术的融合，加强该数据架构的顶层设计，扩展区块链技术在大数据方向的运用，从算法上解决二者的兼容问题，进而获得可依赖而又有质量的数据，规范区块链的通用标准，促进二者的有效融合，以积极解决金融领域面临的安全问题，进一步推动金融领域的有序发展。

5 结语

金融安全的管控需要大数据和区块链技术的支撑，“大数据+区块链”技术通过对金融机构的数据信息资源进行有效利用，可以对金融机构的安全性进行有力的干预，并渗透至金融交易的各个环节，保障金融领域的稳步发展。