1. 在網上實名注冊和綁定銀行卡有危險嗎
這要從二個方面來說，一、如果你是在正規網站上象支付寶，銀行官網上進行注冊和綁定銀行卡，那是沒有危險的;二、如果你不小心進入了鉤魚網，只要你一操作那危險就來了，所以要掌握正確的方法，還要養成良好的上網習慣，也就是說，不要雹扮坦打開不熟悉的網站，對自己的電腦要經常殺毒，如果一定要實名注冊和綁定銀行卡，請先殺毒後再進行操作。
(1)銀行網路安全團隊擴展閱讀：
為實名制網民們撐起個人信息的「保護傘」。但是一定要注意是正規安全的網站和網路。
不管是做任一平台的實名認證，風險肯定是存在的，一方面是有可能泄露自己的個人信息，另一方面，如果遇到黑心平台還可能會採取非法手段盜取個人的財產。當今社會不管是互聯網或者是網路以外，實名認證已經成為出行辦事的一種必備要求。
各大互聯網平台陸續從技術和監管兩方面完善自己的防禦系統，防止黑客攻擊導致用戶信息泄露。據了解，某互聯網購物平台已成立安全團隊，以網路安全攻擊的安全風險發現識別為基礎，發現內部網路高級別持續性威脅，挖掘與檢測針對買家與商家的釣魚網站，並及時處理。
國家有關部門也陸續出台各項法規，保障互聯網用戶信息安全。
「我國《關於加強網路信息保護的決定》《侵權責任法》及其司法解釋等一系列法律規定，缺滑都反復強調了個人信息安全問題。由此可見，我國網路信息安全和個人數據安全已經被提到了國家最高層面，對個人信息的使用、採集等都需要嚴格的法律程序和明確的法律授權。」
中國政法大學傳播法研究中心副主任朱巍認為，在這樣的背景下，全面建立實名制，實際上可以加強用戶的個人信息源桐安全保護。
2. 建設銀行轉讓平台安全嗎
建設銀行是中國著名的銀行之一，其旗下擁有建行轉讓平台，是一家專門提供債權轉讓、非公開股權轉讓等金融資產交易的平台。就建設銀行轉讓平台本身而言，它是建立在建行安全可靠的金融系統旦岩上的，對於交易的安全性和數據保護等方面有完善的控制措施和管理規定，同時也符合國家相關法律和規定。因此，理論上來說，建設銀行轉讓平台是安全的。 但是需要注意的是，債權轉讓等金融資產的交易存在一定風險，具體的投資者需要根據自身的風險偏好和實際情況，謹慎選轎遲彎擇合適的債權轉讓產品和合作夥伴。同時，在進行金融交易時，閉悶也應注意保護個人隱私和交易相關的信息，避免泄漏和不必要的風險。建議投資者在使用建設銀行轉讓平台時，先全面了解相關規定，謹慎投資，並保持警惕。
3. 銀行負責網路安全的是什麼部門
負責網路安全的應該是銀行的信息技術部門。
如果有機房就應該由機房的維護人員負責，具體要看所屬銀行網點自己的設置。
4. 怎樣提高銀行網路安全管理能力
通常，計算機網路信息系統安全包括實體安全、信息安全、運行安全和人員安全。對於銀行網路而言，在其安全體系架構過程中，由於銀行業務、管理體制的不斷變化，加上攻擊手段層出不窮，使得對於網路系統安全風險點的分析存在不確定性。如果對區域網的管理不到位，掉線、網路堵塞、無法快速上網、受攻擊等問題將屢屢出現，將對網路整體安全構成巨大隱患，進一步加強網路管理十分必要。 隨著銀行電子化建設的不斷深入，內聯網建設已成為銀行信息化工程的重要組成部分，計算機網路系統的安全問題將直接關繫到銀行的業務發展和社會形象。 安全規劃和整體策略框架的確定比較困難，因此應遵循需求、風險、代價平衡的原則。對於任何信息系統來說，不可能達到絕對安全，因此我們必須對系統面臨的威脅及可能承擔的風險進行定性與定量相結合的分析，然後制定規范並確定安全策略，使被保護信息的價值與保護成本達到平衡。 應該建立具有一個多重保護功能的安全系統，各層保護相互補充，當一層保護被攻破時，其他層保護仍可保護信息的安全。網路的安全性問題實際上包括兩方面的內容，一是網路的系統安全，二是網路的信息安全，而保護網路的信息安全是最終目的。就網路信息安全而言，首先是信息的保密性，其次是信息的完整性。 一、提高硬體建設水平1．遵循建設標准。在銀行網路建設初期，或者在網路機房的改造過程中，要按照國家統一頒布的標准進行建設、施工、裝修、安裝，並經公安、消防等部門檢驗驗收合格後投入使用。做好三級備份網路的建設，對網路的信號傳輸進行屏蔽（靜電屏蔽、磁屏蔽和電磁屏蔽）處理，裝置必要的電磁屏蔽設施。 2．合理布線。布線也是一個重要的問題，不良的布線會引起日後頻繁的網路故障，會給網路管理工作帶來很大的麻煩。尤其是千兆交換機的光纖模塊，如果光纖安裝存在問題，會造成交換機工作不穩定，數據傳輸會時斷時續，這將嚴重影響網路的整體性能。定期與電力、電信等部門協調，爭取技術支持，是保證良好的供電環境和暢通的網路環境的重要措施。 3．增加網路機架。通過增加機架，可以將各部門的伺服器集中到網路管理中心，進行統一管理。幾十台伺服器所佔空間可能太多，可以在網路中心的機房裡，增加機架，把這些伺服器一個個固定在機架上，這樣可以減少伺服器佔用地面空間。 4．如果條件允許設置二級網路機房，還可以考慮進行攝像監控。在二級交換機的分機房中安裝攝像機，通過攝像機連線，將分機房的現場情況傳到網路中心機房的監視器，通過監視器上傳來的視頻信息，就可以知道分機房的網路設備運轉情況。如果出現問題，在中心機房就能及時告警，便於網管員迅速採取措施，從而提高管理效率。 5．在交換機中添加硬體管理模塊。新一代交換機具有多種提高管理的硬體模塊，除了硬體入侵監視模塊能方便管理外，還有乙太網隨線供電模塊、超級引擎模塊等功能。形成以入侵檢測系統為核心，聯合防火牆、非法外聯、安全認證、網管系統、災難備份等安全產品的防禦體系，以提高網路安全系數，因此，增加硬體管理模塊十分必要。 6．及時升級網路管理與安全軟體。網路規模的逐漸擴大，網路的復雜性不斷增加，一些老的網路管理技術、網路防病毒管理系統已不能適應網路的迅速發展。因此，網管軟體、防病毒軟體需要及時升級，以便能利用先進的網路管理技術和帶寬等有限的網路資源。 二、提高管理人員水平現在，一些基層單位在區域網建設中存在重建輕管現象，不同程度地存在著對信息安全的防範意識不強、管理硬體不到位、網路疏於管理等問題，這些將直接影響人行區域網的正確使用的現象應當引起高度重視。 1．建立領導組織體系。要將計算機網路管理及風險防範納入行長的工作日程，就必須成立相應的領導組織，明確權利責任，做好對網路安全運行領導、檢查和監督工作。要研究網路安全防範技術，找出易發問題的部位和環節，進行重點管理和監督，各相關職能部門要形成合力加大對計算機網路風險管理力度。 2．落實內控制度。建立健全各項計算機網路安全管理和防範制度，完善業務的操作規程；加強網路要害崗位管理，建立和不斷補充完善要害崗位人員管理制度;加強內控制度的落實，嚴禁系統管理人員、網路技術人員、程序開發人員和前台操作人員混崗、代崗或一人多崗，做到專機專用、專人專管、各負其責。 3．強化日常操作管理。加強網管操作人員許可權和密碼管理。對訪問資料庫的所有用戶要科學的分配許可權，實現許可權等級管理，嚴禁越權操作，密碼強制定期修改，數據輸入檢查嚴密，盡量減少人工操作機會，防止非法使用網路系統資源。嚴禁在網路上放置和發布與業務系統無關信息，及時清除各種垃圾文件，對一切操作要有記錄，以防誤操作損壞網路系統或業務數據。做好數據備份，確保數據安全。
5. 池州九華農村商業銀行安全嗎
您好，池州九華農村商業銀行是一家安全可靠的銀行，它擁有完善的安全保障體系，以確保客戶的資金安全。首先，池州九華農村商業銀行採用先進的安全技術，包括數字證書、動態口令、手機簡訊驗證等，以確保客戶卜畝談的賬戶安全。其次，池州九華農村商業銀行實型碰行嚴格的安全審查制度，以防止欺詐和資金洗錢等違法行為。此外，池州九華農村商業銀行還設有專業的安全團隊，以及24小時客服熱線，為客戶提供安全可靠的服務。總之耐滲，池州九華農村商業銀行是一家安全可靠的銀行，
6. 銀行網路安全工程師具體是做什麼的
銀行的網路安全工程師，具體肯定是負責銀行內部的軟體的運營維護，還有系統的一些維護，甚至包括了他們內部的一些線路的一些調配或調試。
7. 銀行網路安全崗是重要崗位嗎
是。銀行網路安全崗是負責建立安全內控體系，制定安全加固標准規范的崗位，因此是非常重要的崗位。且該崗位可以有效的防止黑客的入侵。
8. 銀行的網路安全方案是外包的嗎
【熱心相助】
您好！
銀行的網路安全方案和建設是外包的
國家有規定必須按照安全等級標准由專門機構制定方案和建設
當然銀行有信息技術部參與制定方案和建設
9. 關於銀行系統網路安全解決方案怎麼寫
可以參考這個網路安全論文：《淺析增強銀行網路數據傳輸安全性》，范圍不大不小陪沖，也相對容易一些。 原文參考藏鋒者網路安全網的網路圓塵安全橘亂禪論文： http://www.cangfengzhe.com/lunwen/article_19.html
麻煩採納，謝謝!
10. 五大賽道、八位專家，銀行局中人眼裡的AI江湖
誰說大象不能跳舞？
2020於全體銀行而言，是一場無預告的終極考驗，一輪最直觀的金融 科技 對決。疫情讓網點流量驟降到接近於0，全方位挑戰銀行線上服務水平，檢驗那些連年增加的 科技 投入，有多少真正變作數字化、智能化的一點一滴。
踏進2021，銀行們迎來周密復盤、整裝待發的最好時間節點。
在過去這一年，銀行更努力地擺脫大象轉身的刻板印象，告別以往被各路創新推著走的窘況，試圖在金融 科技 和數字新基建的浪潮里承擔更主動、開放的角色，以輕快敏捷的步伐持續向前。
沒有一家銀行不想擁抱AI，沒有人願意錯過數智化轉型的未來。在梳理數十家銀行AI全布局，以及 「銀行業AI生態雲峰會」 多位嘉賓的分享過程中，我們逐漸發現銀行業AI的那些挑戰和困境，那些艱險之處同樣是機遇所在。
數據安全與隱私保護
銀行業AI，首先被AI本身正面臨的數據困境，和日漸收緊的數據監管尺度攔住。
在技術維度不斷向前奮進的同時，銀行必然要思考的一個議題是：業務創新與隱私保護如何兼顧？
雷鋒網AI金融評論主辦的 《聯邦學習系列公開課》 曾對這一問題展開過系統深入的探討。第一節課上， 微眾銀行首席人工智慧官楊強 就直接點明：「人工智慧的力量來自於大數據，但在實際運用過程中碰到更多的都是小數據。」
平安 科技 副總工程師王健宗 也在課上指出，「傳統的AI技術必須從海量的數據中學習或者挖掘一些相關的特徵，利用數學理論，去擬合一個數學模型，找到輸入和輸出的對應關系，比如深度學習中訓練網路的權重和偏置，模型效果與數據量級、質量、以及數據的真實性等有著密切的關系。」
一個典型例子就是銀行信貸風控：現在大部分AI應用都由數據驅動，信貸風控更需要大量數據訓練，但大額貸款風控的案例又非常少。「要是來做深度學習模型，只用少量這種大額貸款的樣本遠遠不夠。」楊強解釋。
小數據需要「聚沙成塔」，同時又面臨侵犯隱私的可能。為此，網路安全與數據合規領域的立法進入了快車道，濫用數據和爬蟲也受到過嚴厲整治。
雖然目前《數據安全法》還只是處於草案的狀態，但是草案明確提出要關注數據本身的使用，需要在保護公民組織、相關權益的前提下，促進數據為關鍵要素的經濟發展。
數據被稱作是新時代的油田，但銀行該怎樣通過AI摸索出更高效、更合規的開采工具？
在「銀行業AI生態雲峰會」第一場演講中， 微眾銀行區塊鏈安全科學家嚴強博士 就對銀行必備的數據安全與隱私保護思維，進行了深入討論。他指出：
在數字經濟時代下，銀行業AI發展 必須要尊重「數據孤島」作為數據產業的原生態，隱私保護技術則是打破數據價值融合「零和博弈」的關鍵，需要打通隱私數據協同生產的「雙循環」。
而 區塊鏈 是承載數據信任和價值的最佳技術，對於隱私計算和AI應用中常見的數據品質等難題，都可以通過區塊鏈進行互補或提升效果。
聯邦學習、TEE可信計算、安全多方計算等多個AI技術路線也正嘗試落地於銀行的核心業務場景。
AI金融評論了解到，除了微眾銀行， 江蘇銀行 2020年也已開展聯邦學習方向的 探索 ，他們與騰訊安全團隊合作，基於聯邦學習技術對智能化信用卡經營進行聯合開發和方案部署，在聯邦學習技術支持下進行金融風控模型訓練。
銀行資料庫
以「數據」為線，銀行前中後台的升級軌跡清晰可見。
如果說前些年的銀行 科技 ，討論度更集中在前台智能化應用，那麼如今中後台建設開始更多地來到聚光燈下，討論它們為銀行數字化轉型呈現的價值和意義。
這當中的一個重要模塊，就是 銀行資料庫 的改造升級。
我們曾經報道，Oracle自進入中國市場以來，在銀行資料庫市場，一直具有壓倒性優勢，也是許多銀行的采購首選。
由於長期使用Oracle，不少銀行形成較嚴重的路徑依賴。平安銀行分布式資料庫技術負責人李中原也曾向AI金融評論表示，系統遷移和重新建設需要大量成本，從單機變為多機群體，故障發生的故障發生的概率和維護成本都會加大，對整體系統運維將是巨大挑戰。（詳見 《銀行業「求變」之日，國產資料庫「破局」之時》 ）
但隨著銀行業務創新需求愈發復雜，傳統資料庫在技術邊界、成本、可控性方面越來越不相匹配；采購資料庫的來源單一也讓銀行陷入非常被動的處境。
而雲計算的出現，讓Oracle在資料庫市場接近壟斷的地位有所動搖，各大互聯網雲廠商殺入戰場。
騰訊雲副總裁李綱就表示，雲化資料庫勝在成本低、易擴容兩大特點，任意一台X86的PC伺服器就可以運行，理論上也有著無限的橫向擴展能力，這都是Oracle等傳統資料庫難以企及的優點。
中國數千家銀行由此獲得更多選擇餘地，開始從集中式資料庫遷移到分布式資料庫，一場事關「大機下移」的漫長征途就此展開。
這場變革已有先行者，例如 張家港行 在2019年就將其核心業務系統放在了騰訊雲TDSQL資料庫上，傳統銀行首次為核心系統選用國產分布式資料庫；2020年，平安銀行信用卡的核心系統也完成切換投產，新核心系統同樣採用了國產資料庫。
在「銀行業AI生態雲峰會」上， 騰訊雲資料庫TDSQL首席架構師張文 就深入分享了張家港行和平安銀行這兩個典型的資料庫遷移轉型案例。
以 平安銀行 為例，其體量之大，意味著應用改造更具挑戰性。張文解釋道，為了配合此次改造，應用引入了微服務架構對應用進行了拆分和解耦。對賬號的分布進行了單元化劃分，以DSU為一個邏輯單元，單個DSU包含200萬個客戶信息，單個DSU同時處理聯機和賬務兩種業務。
但國產分布式資料庫也同樣還在成長當中，張文也指出了目前金融級分布式資料庫面臨一系列挑戰點，除了有可伸縮、可擴展的能力，更要解決高可用性、數據強一致性，同時 探索 更具性價比的性能成本，以及為金融機構打造更易上手的、更產品化的成熟解決方案。
中台建設
「中台建設」這個熱門關鍵詞，不再是互聯網公司的專屬。銀行也不例外，甚至更需要中台。
銀行這樣的大型機構，架構極其復雜，還有跨部門多團隊的協作，海量數據日積月累之下如同年久失修的危樓，更需要及時、持續的治理。
在看來，銀行擁有大量的數據、技術和人才，資源卻往往「各行其是」，部門之間沒有配合意識、獨立造煙囪；技術流於表面，無法鏈接、深入，這造成了銀行資源的大量浪費。
中台 的體系化建設和順利運轉，才能將這龐大體系中的「死結」一一梳開。
建設銀行 監事長王永慶就曾指出：中台建設是商業銀行數字化經營轉型的關鍵環節，認為商業銀行數字化轉型的必然歸宿是生態化、場景化。
盡管商業銀行在多年經營過程中沉澱了一定的競爭優勢，形成了各具特色的內部生態系統，但目前仍是封閉的、高冷的，還無法滿足數字經濟對開放式生態化經營可交互、高黏性、有體感、無邊界的要求。
因此，建行也已在數據中台先行一步，其落地上概括為5U（U是統一的意思），包括統一的模型管理、統一的數據服務、統一的數據視圖，統一的數據規范以及統一的數據管理。
為求輕松支撐億級用戶，實現高時效、高並發場景化經營， 招商銀行 近兩年也在中台和技術生態體系的建設上持續發力。去年年底發布的招商銀行App 9.0，迭代需求點超過1800項，「10+N」數字化中台建設就占據了相當的比重。
如何構建金融機構需要的數據中台？
在「銀行業AI生態雲峰會」上， 360數科首席科學家張家興 就用「三通三快」概括了數據中台的標准：
金融機構面對著海量用戶、復雜業務，一個優秀的數據中台，必須是達到多業務打通，內外數據互通和用戶關系連通，同時還要做到數據的實時處理快、使用快、需求響應快。
他進一步強調，數據與AI融合得非常緊密，如果數據中台和AI中台各自建設，兩者之間將不可避免地存在割裂的現象。
基於此，360數科也推出了自己的數據AI融合中台，將最上層數據平台，到中間數據服務支撐的平台服務，再到整個數據資產的管理，到最下面整個數據技術架構的設計都進行調整，並且將自身沉澱的AI能力嵌入其中。
張家興也在雲峰會的演講上透露，360數科研發了一項聯邦學習技術——分割式神經網路，通過神經網路在高維空間，Embedding不可逆的特性，使得不同參與的數據合作方只需要傳遞Embedding向量，見不到原始數據，但最終可以使模型產生目標效果。
銀行信貸智能風控
而在過去一年裡，銀行信貸風險管理，仍然是最引人關注的方向之一。
關注度一方面來自於，受疫情影響而劇增的貸款逾期和壞賬風險，如何藉助技術手段「端穩這碗水」，把握好信貸支持尺度，成為銀行、消金公司和風控技術服務商們的開年大考。（詳見 《信貸戰「疫」：一場給風控的開年大考》 ）
而另一方面，2020年下半年起，針對金融 科技 或是互聯網金融的監管「紅線」逐漸清晰。例如《商業銀行互聯網貸款管理暫行辦法》，其中就明確提出了對商業銀行的風險管控要求，和對合作機構的管理規范。
盡管結合AI、大數據的智能風控在銀行 科技 應用中不再新鮮，但這並不意味著智能風控已經足夠成熟—— 數據資源壁壘、自有數據累積、數據特徵提煉、演算法模型提升 ，被認為是大數據風控目前所面臨四大困境。
某商業銀行負責人就曾表示，在模型建設和模型應用過程中普遍存在數據質量問題，包括外部數據的造假（黑產欺詐）和內部數據的濫用等，在模型迭代方面，很多銀行只追求迭代的速度和頻次，而忽略了最終效果。
前網路金融CRO、融慧金科CEO王勁 進一步指出，數據規范和治理體系不健全，數據質量差且缺失率高，技術能力不足，復合型 科技 人才匱乏等因素都是銀行等金融機構無法做好模型的重要原因。
王勁曾在有著「風控黃埔軍校」之稱的美國運通工作17年，負責過全球各國各類產品相關的700餘個模型提供政策制度和獨立監控。在雲峰會上，他也結合自身二十餘年風控經驗，剖析了金融風險管理中的那些理念誤區。
「很多人並不是特別理解，風險管理永遠是一個尋找平衡點的科學。」王勁認為，風險管理平衡有著這樣的核心三問：
他也解析了銀行等持牌金融機構做好風險管理平衡的核心要素，談到風險管理最重要的就是對數據的把控，「金融公司成立之初就要思考數據的生命周期。首先要從對業務產品和客戶的選擇當中，決定需要什麼樣的數據。」
數據戰略是一個相對長期的落地過程，機構首先要立下數據選擇的原則和條件：要考慮的不只是數據的合規性、穩定性和覆蓋率，更要考慮數據的新鮮度、時效性和時間跨度。
從模型建設的角度出發，王勁指出，一個卓越的風控模型應當具備辨別力、精準度、穩定性、復雜度和可解釋性五大要素，「原材料」數據、模型架構和演算法的選擇，衍生變數的出現，對模型的監控和迭代，以及對y的定義和樣本的篩選，無一不影響模型的「鍛造」。
在他看來，銀行等金融機構如果能在身份識別和控制、數據安全管理、風險模型管理，和自動化監控體系方面，做到高效完善，將會是非常理想的一種狀態。
RPA與內部流程優化
還有一個關鍵詞，在各家銀行年報中出現頻率越來越高，那就是RPA（機器人流程自動化）。此前AI金融評論也曾舉辦 《RPA+AI系列公開課》 ，邀請到五位頭部RPA廠商高管分享RPA與金融碰撞出的火花。
RPA的定義，很容易聯想到2012年左右的「流程銀行」轉型潮。當時的流程銀行，意為通過重新構造銀行的業務流程、組織流程、管理流程以及文化理念，改造傳統的銀行模式，形成以流程為核心的全新銀行經營管理體系。
如今銀行的轉型之戰，全方位升級為「數字化轉型」，內部流程的優化改造在AI和機器人技術的加持下持續推進，RPA也迅速成為銀行數字化轉型不可缺席的一把「武器」。
達觀數據聯合創始人紀傳俊 在「銀行業AI生態雲峰會」上指出，RPA+AI為銀行帶來的價值，最明顯的就是減少人工作業、降低人工失誤，提升業務流程效率，同時也提高風險的預警和監控能力。
AI金融評論注意到，已有多家國有大行將RPA投產到實際業務中。
以 工商銀行 為例，RPA在工行的應用覆蓋了前台操作、中台流轉和後台支撐等多個業務場景，在同業率先投產企業級機器人流程自動化（RPA）平台並推廣應用，全行累計46家總分行機構運用RPA落地實施120個場景。
建設銀行 同樣也引入了RPA，建立國內首個企業級RPA管理運營平台，敏捷研發業務應用場景 100 個，實現人工環節自動化、風險環節機控化。
農業銀行 方面則透露，農行目前還處於技術平台建設階段，之後將以信用卡業務、財務業務等為試點落地RPA需求。其實施策略，是建設全行統一的RPA技術平台，面向總分行各部門輸出RPA服務。
中國銀行 在2017年底，旗下公司中銀國際就已有RPA的概念驗證，團隊成功投產20個機器人，分別在不同崗位執行超過30個涉及不同業務流程的自動化處理工作，也與RPA廠商達觀數據展開了合作。
紀傳俊也在雲峰會上分享了目前AI+RPA在銀行各大典型場景的落地：
例如智慧信貸，面向的是整個銀行最核心的流程——信貸流程，分為貸前、貸中、貸後三大階段。其中涉及數據查詢、數據處理、財務報表、銀行流水等專業環節，需要完成基礎信息的錄入、盡調報告的審核，而這些環節中的大量重復勞動，可以基於AI、OCR、NLP等技術自動化完成。