金融行业对数据安全防护的需求尤为突出，因为其涉及大量敏感客户信息和交易数据。以下是金融行业在大数据安全防护技术方面的应用案例：

### 内部数据安全防护案例

1. **商业银行敏感数据安全管理**：
某商业银行采用综合性的数据安全防护技术体系，通过威慑、检测、审计等多种技术手段来加强数据安全。具体措施可能包括但不限于：
- **访问控制**：严格限定内部员工对敏感数据的访问权限，仅允许完成工作所需最低权限。
- **动态权限管理**：根据员工职责变更及时调整数据访问权限。
- **行为审计**：实时监控并记录内部用户对数据的操作行为，预防内部窃密和泄密行为。
- **数据加密**：对存储和传输过程中的敏感数据进行加密处理，确保即使数据被盗也能有效保护信息不被破解。

### 外部威胁防护案例

2. **中国人民银行分支机构数据安全项目**：
针对中国人民银行某支行的数据安全防护，采用了专门的敏感数据安全防护系统，比如美创科技提供的解决方案。此类系统可以实现：
- **数据脱敏**：在满足业务需求的同时，对外提供数据时进行脱敏处理，保护客户隐私。
- **边界防御**：强化网络边界安全，设置防火墙、入侵检测系统等，防止外部攻击者非法获取数据。
- **实时监测与预警**：建立威胁情报系统，对异常访问行为和潜在攻击行为进行实时监测并发出预警。

### 大数据风控与预测

3. **风险控制与预测**：
金融公司利用大数据分析和数据挖掘技术来提升风险控制能力，同时注重数据安全。例如，在信贷审批、反欺诈、市场风险管理等领域，通过分析大量历史数据进行风险评估和预测，但同时要确保这些海量数据的收集、处理和存储符合严格的隐私保护和数据安全标准，可能会采用同态加密、多方安全计算等先进的隐私保护技术，使得在数据加密状态下仍能进行计算分析。

### 数据生命周期管理

4. **数据生命周期安全防护**：
金融企业在数据的整个生命周期内，从产生、流转、分析、存储到销毁，都采取严格的安全措施，比如：
- **数据分类分级**：按照数据敏感程度分类分级，针对性地采取不同的安全策略。
- **定期安全评估与演练**：定期进行安全漏洞扫描、渗透测试以及应急响应演练，确保安全防护措施的有效性。
- **备份与灾备**：采用冗余备份和异地容灾策略，确保数据在遭受破坏时能够快速恢复。

综上所述，金融行业在大数据安全防护上的应用涵盖了从基础设施安全、访问控制、加密技术、隐私保护到数据生命周期管理等多个维度，体现了对数据安全的高度重视和全面布局。随着监管环境和技术进步，这些措施也将不断迭代升级以应对新的安全挑战。