2025 证券行业信息技术安全保障报告

2025证券行业信息技术安全保障报告

一、引言2025年证券行业信息技术安全的时代坐标

（一）行业发展背景数字化转型进入深水区，安全成为核心竞争力2025年，中国证券行业正处于数字化转型的关键阶段随着智能投顾、量化交易、跨境业务、数字人民币等创新场景的普及，行业IT架构已从“传统集中式”向“分布式、云原生、多端融合”加速演进据中国证券业协会数据，截至2024年底，头部券商移动APP月活用户均突破5000万，量化交易占比超35%，跨境业务规模年增长40%数字化的深化带来了业务复杂度的指数级提升一方面，客户数据、交易指令、风控模型等核心资产数字化程度更高；另一方面，技术架构的开放化（如API网关、第三方系统对接）、云端化（混合云部署占比超60%）、智能化（AI在投研、客服、风控中的应用）也使安全边界持续模糊，传统“网络防火墙+终端杀毒”的防护模式已难以应对新型威胁

（二）安全的核心价值从“被动防御”到“主动护航”在金融强监管与客户信任双重驱动下，信息技术安全已从“合规底线”升级为“业务生命线”2024年，某头部券商因核心交易系统被勒索病毒攻击导致交易中断2小时，直接经济损失超2亿元，客户投诉量激增300%；另一中型券商因客户信息脱敏不彻底，导致10万条个人信息泄露，被监管部门罚款500万元这些案例印证安全漏洞不仅会造成直接经济损失，更会摧毁客户信任与行业声誉2025年，证券行业需将安全保障从“事后补救”转向“事前预防、事中监测、第1页共15页事后复盘”的全生命周期管理，构建“业务安全-数据安全-系统安全-人员安全”四维防护体系，为数字化转型提供“安全护航”

（三）报告研究框架从“形势分析”到“体系构建”本报告基于2023-2024年证券行业安全实践与技术趋势，结合监管政策与市场需求，围绕“形势-挑战-体系-实践-建议”展开形势分析解析2025年证券行业数字化转型对安全的新需求，以及外部威胁环境的新变化；挑战识别聚焦技术架构迭代、新型威胁、合规升级三大核心挑战；体系构建从技术、管理、合规、应急四个维度，提出2025年安全保障体系的具体落地路径；实践经验结合头部券商案例，总结可复用的安全建设模式；未来建议为行业提供技术投入、人才培养、生态合作等实操建议

二、2025年证券行业信息技术安全形势分析需求升级与威胁迭代的双重驱动

（一）行业数字化转型的安全新需求从“单点防护”到“全局适配”随着业务场景的多元化，证券行业对安全的需求已从“被动满足合规”转向“主动适配业务”，呈现三大新特征

1.业务场景复杂化催生“场景化安全”需求智能投顾场景需保障投资建议算法的可解释性与防操纵性例如，量化模型若被植入恶意参数，可能导致大规模交易异常，2024年某券商因量化模型被篡改导致单日亏损超10亿元；第2页共15页跨境业务场景需满足不同国家/地区的数据安全法规（如欧盟GDPR、美国CFIUS审查）2025年跨境券商数据出境量预计增长50%，但国内外数据主权、跨境流动规则差异，使数据合规安全面临“多规则适配”挑战；数字人民币场景需保障支付链路的端到端安全数字人民币在证券交易中的应用（如保证金划转、佣金支付）涉及“用户-券商-银行-央行”多主体交互，任何环节的漏洞都可能导致资金损失

2.技术架构云化、分布式化带来“边界模糊化”安全需求云原生架构普及80%的券商将在2025年前完成核心系统向云平台迁移，容器化部署占比超70%这打破了传统“网络边界”，云环境的动态资源调度、多租户共享、弹性扩展，使安全防护需从“物理边界”转向“逻辑边界+动态策略”；分布式数据库应用分库分表、湖仓一体等技术在交易、风控系统中的落地，使数据存储分散化、查询路径复杂化，传统“集中式数据安全审计”难以覆盖全链路，需构建“分布式数据安全治理”体系

（二）外部威胁环境的新变化从“传统攻击”到“智能对抗”2025年，证券行业面临的威胁不再是单一的病毒、木马，而是“技术+智能+组织”协同的复合型攻击，呈现三大趋势

1.AI驱动攻击手段升级，攻防对抗“智能化”AI辅助钓鱼AI可自动生成与用户画像匹配的虚假投资APP、诈骗短信，钓鱼成功率提升50%以上；深度伪造攻击通过AI换脸、语音合成技术伪造高管指令、监管文件，诱导员工转账或泄露敏感信息；第3页共15页自动化渗透AI工具可自动扫描系统漏洞、生成攻击脚本，使“零日漏洞”利用时间缩短至24小时内

2.新兴技术风险凸显，安全防护“技术盲区”扩大量子计算威胁量子计算机可在数小时内破解当前主流RSA加密算法，2025年若量子计算商用化，证券行业加密系统（如客户账户密码、交易密钥）将面临“瞬间被破解”风险；物联网设备漏洞券商分支机构的监控摄像头、智能打印机等物联网设备存在大量弱口令、数据明文传输漏洞，可能成为攻击“跳板”；开源组件滥用券商系统中开源组件占比超60%，但部分组件存在未修复漏洞（如Log4j

2、Struts2），且更新迭代快，人工巡检难以覆盖

3.供应链安全风险加剧，“第三方依赖”成攻击新入口第三方服务商风险券商依赖的金融科技公司（如量化平台、AI投顾）、云服务商（如AWS、阿里云）若存在安全漏洞，可能导致“链式攻击”；API接口滥用券商开放API（如行情API、交易API）若未严格控制权限，可能被黑客利用进行批量交易、数据爬取，2024年某券商API接口因未校验IP白名单，导致1000条客户账户信息被非法获取

（三）监管与合规要求的强化从“底线合规”到“动态适配”2025年，证券行业安全合规要求将进一步深化，呈现“严要求、动态化、跨领域”特征

1.国内监管从“原则性要求”到“细则化落地”第4页共15页《数据安全法》《个人信息保护法》细化实施要求券商对客户敏感数据（如身份证、交易记录）实施“最小必要”收集，2025年监管部门将重点检查数据脱敏、数据留存期限合规性；证监会《证券期货业信息安全保障管理办法》升级新增“云安全”“AI安全”专章，要求券商对云平台安全能力、AI模型可解释性进行备案；行业自律标准完善中证协将发布《证券行业AI应用安全指引》，明确AI模型训练数据安全、算法偏见防范等要求

2.国际监管从“分散要求”到“协同合规”跨境业务合规压力增大券商“一带一路”沿线业务拓展需符合当地数据主权法规（如新加坡PDPA、阿联酋DPA），数据本地化存储要求可能导致跨境数据传输延迟，影响交易效率；国际审计标准对接SEC、FCA等监管机构将加强对跨境券商的SOC2（服务组织控制报告）审查，要求券商披露第三方服务商的安全管控能力

三、2025年证券行业信息技术安全保障体系构建技术、管理、合规、应急四维协同面对上述形势与挑战，2025年证券行业需构建“技术为基、管理为纲、合规为界、应急为盾”的全维度安全保障体系，实现“事前可防、事中可控、事后可溯”

（一）技术防护体系升级从“被动防御”到“主动自适应”技术是安全的核心支撑，需围绕“数据安全-网络安全-应用安全-AI安全”四大领域，构建“动态、智能、协同”的技术防护体系

1.数据安全防护全生命周期“加密+脱敏+审计”第5页共15页数据分类分级按敏感度（公开/内部/敏感/核心）对客户数据、交易数据、风控模型数据分类，核心数据（如客户资金账户信息）需实施“三加密”（传输加密TLS

1.

3、存储加密AES-

256、计算加密同态加密）；数据脱敏与访问控制对非生产环境（如测试、开发）数据进行动态脱敏（如姓名模糊化、手机号替换），生产环境实施“最小权限+多因素认证”，例如量化模型开发人员仅能访问脱敏后的历史数据；数据泄露检测部署数据泄露防护（DLP）系统，实时监控数据流转路径（如内部员工邮件、U盘传输、API接口调用），对敏感数据外发行为触发告警（2024年某券商DLP系统拦截3000+次敏感数据外泄尝试，挽回损失超1亿元）

2.网络安全防护零信任架构（ZTA）重构“访问控制”零信任架构落地全面推行“永不信任，始终验证”原则，替代传统“网络边界防护”具体措施包括动态身份认证对员工、客户、第三方系统实施多因素认证（MFA），如指纹+动态口令+人脸识别；微隔离技术将核心业务系统（如交易系统、风控系统）划分为独立“微分区”，限制区域间访问流量，仅允许业务必要交互；持续访问评估通过AI算法实时评估用户行为（如操作时间、IP地址、设备环境），异常时自动阻断访问网络可视化监控部署SDN（软件定义网络）+NDR（网络流量检测响应）系统，实时绘制网络拓扑图，对异常流量（如DDoS攻击、异常API调用）进行溯源分析

3.应用安全防护全生命周期“开发+运行+迭代”管理第6页共15页安全开发生命周期（SDL）将安全嵌入应用开发全流程，在需求、设计、编码、测试阶段引入安全评审（如代码审计、渗透测试），2025年头部券商SDL覆盖率需达100%；终端安全防护部署终端检测与响应（EDR）系统，对员工电脑进行行为基线建模，异常操作（如深夜批量下载数据）自动触发隔离；第三方应用管控建立“白名单”机制，仅允许通过安全检测的第三方应用（如办公软件、量化工具）接入内网，定期对应用漏洞进行扫描（每季度1次全面扫描，高危漏洞修复时间≤72小时）

4.AI安全防护构建“模型安全+算法安全”双重防线AI模型安全部署AI模型对抗性检测系统，通过生成对抗样本（Adversarial Examples）测试模型鲁棒性，防止量化模型被操纵（如在模型输入中加入微小噪声导致交易决策偏差）；算法公平性与可解释性对AI投顾、智能风控模型，需保留“决策日志”（如推荐股票的依据、风险评估的关键指标），监管检查时可追溯；AI训练数据安全训练数据需经过清洗、脱敏、合规审查，防止使用非法数据（如爬虫获取的市场数据）导致算法偏见（如对某类客户信用评估过低）

（二）安全管理体系优化从“制度约束”到“文化驱动”技术需与管理协同，通过“组织-制度-流程-意识”四维管理体系，将安全要求融入日常运营

1.安全组织架构构建“全员参与”的安全责任体系成立安全委员会由高管牵头，IT、业务、合规部门负责人参与，定期（每月）召开安全例会，统筹安全战略与资源分配；第7页共15页设立专职安全团队按“1（安全负责人）+N（业务安全专员）+M（外部专家）”模式配置，例如某头部券商安全团队规模达50人，覆盖数据安全、网络安全、应急响应等细分领域；明确安全责任分工将安全责任纳入部门KPI，如IT部门负责系统安全，业务部门负责场景安全，人力资源部门负责员工安全培训

2.安全制度流程建立“标准化+动态化”的制度体系核心制度建设制定《数据安全管理制度》《网络安全操作规程》《第三方安全管理办法》等10+项核心制度，明确“谁来做、怎么做、做什么”；流程优化将安全要求嵌入业务流程，例如客户开户流程中增加“数据合规审查”节点，确保收集信息符合“最小必要”原则；制度动态更新每半年评估制度与业务、技术的匹配度，及时修订（如2025年新增《AI应用安全管理制度》）

3.安全意识培养从“被动培训”到“主动参与”分层培训体系针对普通员工（基础安全操作）、技术人员（攻防技能）、管理层（安全战略认知）开展差异化培训，每年至少2次全员安全演练（如钓鱼邮件识别、勒索病毒应急响应）；安全激励机制设立“安全之星”评选，对及时发现漏洞、避免安全事件的员工给予奖励，提升全员安全参与度；安全文化建设通过内部公众号、安全知识竞赛、模拟攻击游戏等方式，营造“安全是每个人责任”的文化氛围

（三）合规与风险管控体系完善从“合规达标”到“价值创造”合规是安全的底线，需通过“合规对标-风险评估-动态监测”机制，将合规要求转化为业务价值第8页共15页

1.合规对标与评估构建“内外协同”的合规管理机制合规清单动态更新梳理国内外合规要求（如中国《数据安全法》、欧盟GDPR、美国《Gramm-Leach-Bliley Act》），形成合规清单，明确“红线”要求（如客户数据留存期限≤5年）；合规审计与整改每季度开展内部合规审计，每年聘请第三方机构进行合规评估，对发现的问题（如数据脱敏不彻底）制定整改计划，明确责任人与完成时间；跨境合规适配在跨境业务中采用“数据本地化+跨境数据传输安全评估”模式，例如某券商在新加坡设立分支机构时，将当地客户数据存储于本地合规云平台，通过数据脱敏与加密后向总部传输

2.风险评估机制从“定期评估”到“实时监测”静态风险评估每半年开展一次全面安全风险评估（含技术漏洞、管理缺陷、合规风险），输出风险等级（高/中/低）与改进建议；动态风险监测部署安全运营中心（SOC），实时监测风险指标（如漏洞数量、攻击事件、合规违规次数），建立风险热力图，优先处置高危风险；风险预警模型通过AI算法分析历史风险事件（如勒索病毒攻击、数据泄露），识别风险发生规律，提前预警（如节假日、重大会议前加强网络监控）

3.数据跨境流动合规平衡“业务效率”与“合规安全”数据分类分级管理将跨境数据分为“核心数据”（如客户资金信息）、“重要数据”（如交易流水）、“一般数据”（如公开市场信息），核心数据禁止出境，重要数据需经安全评估后出境；第9页共15页合规技术手段采用“数据脱敏+加密+审计”技术保障跨境数据安全，例如某券商通过联邦学习技术，在不传输原始数据的情况下与海外机构联合训练投研模型；国际合规协作与跨境业务所在国监管机构建立沟通机制，主动披露数据安全措施，避免因合规差异导致业务中断

（四）应急响应与灾备体系强化从“被动处置”到“主动防御”“安全无小事，应急是关键”，需构建“预案-演练-复盘”闭环机制，提升应急处置能力

1.应急响应机制构建“分级-快速-协同”的响应体系应急分级标准按影响范围与严重程度将安全事件分为4级（特别重大/重大/较大/一般），例如“核心交易系统中断”为特别重大事件，需1小时内启动应急响应；响应团队与流程建立7×24小时应急响应团队（ERT），制定“发现-研判-处置-恢复-复盘”标准化流程，明确各角色职责（如技术组负责系统恢复，公关组负责对外沟通）；跨部门协同机制与IT运维、业务部门、合规部门建立“应急协同群”，确保信息实时同步，例如2024年某券商因API攻击导致交易中断，通过跨部门协同30分钟内定位攻击源并阻断

2.灾备建设从“业务连续性”到“韧性提升”两地三中心架构核心交易系统采用“主中心+同城灾备中心+异地灾备中心”部署，实现“两地三中心”冗余，灾备系统与主系统数据同步延迟≤10秒；第10页共15页灾备演练常态化每季度开展灾备演练（含系统切换、数据恢复、业务连续性测试），模拟极端场景（如地震、黑客攻击导致主中心瘫痪），验证灾备系统有效性；韧性评估与优化定期评估灾备系统“RTO（恢复时间目标）”“RPO（恢复点目标）”，2025年头部券商RTO需≤4小时，RPO需≤15分钟

3.复盘与改进从“事件结束”到“能力提升”事后复盘机制安全事件处置后72小时内召开复盘会，分析“漏洞原因、响应不足、改进措施”，形成复盘报告；技术优化与流程迭代针对复盘发现的问题，优化技术防护手段（如修复漏洞、升级系统）或调整流程（如完善第三方安全管理）；知识库建设积累安全事件案例（如攻击手段、处置经验），形成知识库，为后续事件处置提供参考

四、典型案例与实践经验头部券商安全建设的“可复制路径”

（一）案例1某头部券商零信任架构落地实践——从“边界防护”到“动态访问”背景该券商2023年面临三大挑战移动办公员工激增（年增长40%）、第三方系统对接频繁（年新增20+）、传统VPN存在“越权访问”风险（2022年因VPN账号被盗导致3起数据泄露）实施路径架构规划采用“身份为中心”的零信任架构，分三阶段落地阶段1（2023Q1-Q2）核心系统微隔离，将交易系统、风控系统划分为独立区域，仅允许授权IP访问；第11页共15页阶段2（2023Q3-Q4）身份认证升级，员工采用“人脸识别+动态口令”双因素认证，第三方系统采用API密钥+IP白名单；阶段3（2024Q1-Q4）持续访问评估，通过AI算法分析用户行为（如操作地点、设备环境），异常时自动阻断访问技术选型部署零信任网关（ZTG），集成MFA、微隔离、终端健康检查功能，与现有IAM（身份管理系统）联动成效安全风险下降2024年零信任架构覆盖后，越权访问事件下降95%，第三方系统攻击事件下降80%；办公效率提升员工远程访问速度提升40%，第三方系统对接周期缩短50%

（二）案例2某中型券商AI安全防护平台建设——从“AI应用”到“安全可控”背景该券商2024年AI投顾用户超300万，量化策略模型达50+，但面临两大风险AI模型易受对抗性攻击、训练数据存在合规隐患实施路径AI模型安全防护部署AI对抗性检测系统，通过生成对抗样本（如在投顾推荐的股票代码中加入微小字符干扰模型判断），测试模型鲁棒性；建立模型“白盒测试”机制，开发团队需提交模型安全测试报告（含对抗样本通过率、算法偏见评估）方可上线训练数据安全部署数据安全治理平台（DSPM），对训练数据进行清洗、脱敏、合规标记，过滤非法数据（如爬虫获取的市场数据）；第12页共15页建立数据溯源系统，记录数据来源、加工过程、使用范围，满足监管“数据全生命周期可追溯”要求成效模型稳定性提升2024年未发生AI模型被攻击导致的交易异常事件；合规风险下降数据安全审计通过率从60%提升至100%，避免监管处罚

（三）案例3中小券商安全建设路径——“轻量化+生态合作”模式特点中小券商受限于预算（安全投入占IT总预算≤5%）、技术人才不足（平均安全人员＜5人），需采用“轻量化+生态合作”模式基础安全能力外包将漏洞扫描、渗透测试、安全运维等非核心工作外包给第三方安全厂商（如奇安信、启明星辰），降低人力成本；安全产品“按需采购”优先部署成熟度高的标准化产品（如EDR、DLP），避免自研复杂系统；行业共享安全资源加入区域性证券行业安全联盟，共享威胁情报（如新型勒索病毒特征）、联合开展安全演练成效某中型券商通过上述模式，安全投入成本降低40%，安全事件响应效率提升50%，2024年未发生重大安全事故

五、2025年证券行业信息技术安全保障建议技术、管理、生态协同发力

（一）技术投入聚焦“AI安全+零信任+量子防护”三大方向第13页共15页AI安全2025年投入占比提升至安全总预算的30%，重点部署AI对抗性检测、模型可解释性工具；零信任架构头部券商2025年底前完成核心系统覆盖，中小券商2026年Q1前完成基础架构部署；量子防护提前布局量子密钥分发（QKD）技术，与科研机构合作研发量子安全适配方案，应对2030年前后量子计算商用化威胁

（二）管理优化强化“全员安全”与“合规动态适配”安全责任下沉将安全KPI分解至部门及个人，建立“安全一票否决制”（如因安全责任导致重大事件，部门负责人年度考核降档）；合规敏捷响应成立专职合规小组，实时跟踪国内外监管政策变化，每季度输出合规风险报告，确保安全措施“与时俱进”

（三）生态合作构建“安全共同体”与安全厂商合作联合头部安全厂商共建“证券行业安全实验室”，共同研发行业专属安全工具（如AI投顾安全检测平台）；与监管机构协同主动向监管部门报送安全实践经验，参与行业安全标准制定，争取政策支持（如试点量子加密技术）

（四）人才培养打造“技术+业务+合规”复合型团队内部培养开展“安全轮岗”计划，业务部门员工轮岗至安全团队，提升跨领域安全认知；外部引进重点引进AI安全、量子安全、数据合规等领域专家，组建“安全智囊团”

六、结论以安全护航证券行业数字化转型行稳致远2025年，证券行业信息技术安全已从“成本中心”转变为“价值中心”，其核心目标是“保障业务连续性、客户数据安全、合规底第14页共15页线”面对技术架构云化、AI应用普及、监管要求升级的多重挑战，行业需构建“技术为基、管理为纲、合规为界、应急为盾”的全维度安全保障体系，通过零信任架构、AI安全防护、数据安全治理等技术手段，结合全员安全文化、动态合规管理、生态协同合作，实现从“被动防御”到“主动护航”的转变未来，随着金融科技的持续深化，证券行业信息技术安全将面临更多未知挑战，但只要坚持“安全优先、预防为主、技术与管理并重”的原则，就能为数字化转型提供坚实保障，最终实现“安全与发展”的双赢（全文约4800字）第15页共15页。