2026年的網絡安全戰場，將脫離“筑墻防盜”的初級階段，演變為一場圍繞“數字信任”展開的全方位博弈。

IDC預測，到2026年，70%的組織將采用融合生成式、處方式、預測式和智能體技術的復合AI。

AI的爆發式增長在重塑生產力的同時，也催生了AI Agent身份冒充、API規模化攻擊、AI瀏覽器和AI手機“黑箱”風險等新型威脅，推動網絡安全從“邊界防護”全面轉向“信任重構”。

趨勢一：AI流量飆升令智能體攻防成為新戰場，AI Agent身份認證將“被動防護”轉向“主動建立信任”

2026年成為“AI原生”經濟元年，具備推理、記憶、自主協作能力的AI Agent滲透企業運營各環節，但自主性增強也使身份安全漏洞被無限放大。

這類風險集中表現為三方面：

一是身份冒充與欺騙，黑客偽造Agent身份利用弱認證執行未授權操作；

二是權限管理混亂，Agent與工具調用鏈的身份傳遞讓傳統訪問控制模型失效；

三是通信配置缺陷，明文傳輸或令牌校驗缺失易引發中間人攻擊。

2026，AI Agent安全防護的核心正在從“被動驗證身份”轉向“主動建立信任”。

部署多智能體協同防御平臺，構建“威脅感知-決策響應-溯源審計”三位一體的安全智能體矩陣，強化身份認證與權限治理，構建“數字身份+行為基線”的雙重認證機制，防范單一代理身份泄露引發的連鎖攻擊。

讓安全成為保障智能生產力高效運轉的“信用護照”。

趨勢二：AI加速API攻擊規模化，API攻擊面極具擴大成為主要威脅載體

API的大規模應用使其成為攻擊者的首選突破口，而AI技術的介入，讓API攻擊從“精準試探”升級為“規模轟炸”，使得攻擊面持續擴大。

攻擊者通過AI生成的惡意腳本，可同時對企業的數百個API發起高頻請求， AI還能模擬正常的業務流量特征，將惡意請求偽裝成合法訪問。

這種智能化、規模化、隱蔽化的攻擊特點，在AI Agent的加持下，井噴式增長，使得API安全風險在2026年將進一步加劇。

2026，企業需建立API全生命周期防護體系，不僅要在開發階段嵌入AI審計工具，實時檢測異常調用模式，更要通過動態權限管理，讓API訪問權限隨業務場景智能伸縮，從源頭遏制攻擊規模化風險。

趨勢三：AI重構攻防態勢，前置式主動網絡安全主動出擊破解潛在攻擊路徑

AI攻擊的速度和復雜性日益增長，超越了傳統安全工具的響應能力，甚至可將攻擊流程的完成時間從“天級”壓縮至“分鐘級”。

Gartner預測，到2030年，前置式主動網絡安全將占據企業安全支出的50%，核心邏輯是利用先進技術在網絡威脅造成危害之前進行預測、破壞和攔截。

旨在通過預測分析、自動化和人工智能驅動的防御來拒絕、欺騙和瓦解攻擊者，幫助組織增強韌性、降低風險敞口并支持業務連續性。

2026，具有前瞻性的CIO需要整合先發制人的安全能力為現有安全方案賦能，在風險暴露發生之前，持續識別、評估并緩解潛在隱患。

同時聚焦關鍵系統與資產的保護，運用可識別新興威脅模式、預測潛在攻擊路徑并部署自動化防御的主動能力。

趨勢四：AI 瀏覽器 ×AI 手機誘發智能體基礎設施全新威脅

當OpenAI ChatGPT Atlas、Perplexity Comet等AI瀏覽器以及AI手機的日漸風靡，企業的安全邊界正從可控的內部系統轉移到這個兼具生產力與風險的“黑箱”中，提示注入攻擊、會話劫持、數據泄露等多重風險正在成為新型內部威脅的主要入口。

特別是伴隨AI手機的推出，攻擊者可透過AI智能體的“過度授權”，在輸入端、系統層及第三方工具調用中通過誘導用戶授權或利用瀏覽器自身漏洞，獲取超出預期的系統訪問權限。

這類惡意行為風險，甚至可能被黑灰產利用進行侵入式攻擊。

2026，推動安全與業務融合，將AI安全要求嵌入業務流程設計環節，例如在引入AI瀏覽器輔助辦公、客戶服務等場景時，同步完成安全風險評估與防護方案部署。

“用AI反AI”的防御思路，構建預測性威脅防御體系，同時通過對AI行為進行實時監控與約束，在保障生產力的同時筑牢安全防線。

趨勢五：AI驅動的新型多重勒索更趨于自動化，攻擊面持續擴大

勒索攻擊已徹底告別“加密鎖機換贖金”的單一模式，在AI技術的驅動下進入自動化2.0時代，從目標篩選、漏洞掃描到攻擊實施、贖金談判，整個過程可在極短時間內完成，攻擊效率較傳統模式大幅提升。

形成融合數據竊取、系統癱瘓、聲譽破壞、供應鏈傳導的多重威脅閉環。

2026，網絡安全領導者必須實施一項全面的戰略，涵蓋勒索軟件防御生命周期的所有階段——準備、預防、檢測、響應和恢復, 構建事前預防策略，部署先進的檢測和響應工具,開展勒索演練等策略，使組織能夠快速檢測威脅、高效調查事件，并通過強有力的恢復措施最大限度地減少安全漏洞的影響。

趨勢六：合規與AI可信雙驅動，數據質量與治理成為Agentic AI時代的新挑戰

中國信通院發布的《人工智能高質量數據集建設指南》明確提到，以大模型為代表的人工智能技術展現出了類人智能的“涌現”能力，呈現規模可擴展、多任務適應及能力可塑三大特征，對數據集的規模、質量等提出更高要求。

數據合規可信是大模型可信的基石，需從數據合規與數據可信雙向發力，確保數據應用合法合規、版權清晰、質量可靠、效果可溯。

隨著合規框架與可信體系的深度融合，數據治理將成為Agentic AI技術突破的關鍵支點，推動智能體在更廣泛場景下實現安全、高效的應用，為數字經濟高質量發展注入新動能。

2026，通過構建新一代全生命周期數據質量管理與治理體系，并融合合規與可信的治理框架，從數據源頭把控質量，從技術層面強化保障，從制度層面明確規范，從而構建安全、可靠、可持續的數據治理生態。

AI時代的網絡安全，并非單一技術的堆砌，而是貫穿“數據-應用-流程”的全維度體系，唯有筑牢數據根基、實現主動防御的企業，才能在AI重構的數字世界中站穩腳跟。