2026年的网络安全战场，将脱离“筑墙防盗”的初级阶段，演变为一场围绕“数字信任”展开的全方位博弈。

IDC预测，到2026年，70%的组织将采用融合生成式、处方式、预测式和智能体技术的复合AI。

AI的爆发式增长在重塑生产力的同时，也催生了AI Agent身份冒充、API规模化攻击、AI浏览器和AI手机“黑箱”风险等新型威胁，推动网络安全从“边界防护”全面转向“信任重构”。

趋势一：AI流量飙升令智能体攻防成为新战场，AI Agent身份认证将“被动防护”转向“主动建立信任”

2026年成为“AI原生”经济元年，具备推理、记忆、自主协作能力的AI Agent渗透企业运营各环节，但自主性增强也使身份安全漏洞被无限放大。

这类风险集中表现为三方面：

一是身份冒充与欺骗，黑客伪造Agent身份利用弱认证执行未授权操作；

二是权限管理混乱，Agent与工具调用链的身份传递让传统访问控制模型失效；

三是通信配置缺陷，明文传输或令牌校验缺失易引发中间人攻击。

2026，AI Agent安全防护的核心正在从“被动验证身份”转向“主动建立信任”。

部署多智能体协同防御平台，构建“威胁感知-决策响应-溯源审计”三位一体的安全智能体矩阵，强化身份认证与权限治理，构建“数字身份+行为基线”的双重认证机制，防范单一代理身份泄露引发的连锁攻击。

让安全成为保障智能生产力高效运转的“信用护照”。

趋势二：AI加速API攻击规模化，API攻击面极具扩大成为主要威胁载体

API的大规模应用使其成为攻击者的首选突破口，而AI技术的介入，让API攻击从“精准试探”升级为“规模轰炸”，使得攻击面持续扩大。

攻击者通过AI生成的恶意脚本，可同时对企业的数百个API发起高频请求， AI还能模拟正常的业务流量特征，将恶意请求伪装成合法访问。

这种智能化、规模化、隐蔽化的攻击特点，在AI Agent的加持下，井喷式增长，使得API安全风险在2026年将进一步加剧。

2026，企业需建立API全生命周期防护体系，不仅要在开发阶段嵌入AI审计工具，实时检测异常调用模式，更要通过动态权限管理，让API访问权限随业务场景智能伸缩，从源头遏制攻击规模化风险。

趋势三：AI重构攻防态势，前置式主动网络安全主动出击破解潜在攻击路径

AI攻击的速度和复杂性日益增长，超越了传统安全工具的响应能力，甚至可将攻击流程的完成时间从“天级”压缩至“分钟级”。

Gartner预测，到2030年，前置式主动网络安全将占据企业安全支出的50%，核心逻辑是利用先进技术在网络威胁造成危害之前进行预测、破坏和拦截。

旨在通过预测分析、自动化和人工智能驱动的防御来拒绝、欺骗和瓦解攻击者，帮助组织增强韧性、降低风险敞口并支持业务连续性。

2026，具有前瞻性的CIO需要整合先发制人的安全能力为现有安全方案赋能，在风险暴露发生之前，持续识别、评估并缓解潜在隐患。

同时聚焦关键系统与资产的保护，运用可识别新兴威胁模式、预测潜在攻击路径并部署自动化防御的主动能力。

趋势四：AI 浏览器 ×AI 手机诱发智能体基础设施全新威胁

当OpenAI ChatGPT Atlas、Perplexity Comet等AI浏览器以及AI手机的日渐风靡，企业的安全边界正从可控的内部系统转移到这个兼具生产力与风险的“黑箱”中，提示注入攻击、会话劫持、数据泄露等多重风险正在成为新型内部威胁的主要入口。

特别是伴随AI手机的推出，攻击者可透过AI智能体的“过度授权”，在输入端、系统层及第三方工具调用中通过诱导用户授权或利用浏览器自身漏洞，获取超出预期的系统访问权限。

这类恶意行为风险，甚至可能被黑灰产利用进行侵入式攻击。

2026，推动安全与业务融合，将AI安全要求嵌入业务流程设计环节，例如在引入AI浏览器辅助办公、客户服务等场景时，同步完成安全风险评估与防护方案部署。

“用AI反AI”的防御思路，构建预测性威胁防御体系，同时通过对AI行为进行实时监控与约束，在保障生产力的同时筑牢安全防线。

趋势五：AI驱动的新型多重勒索更趋于自动化，攻击面持续扩大

勒索攻击已彻底告别“加密锁机换赎金”的单一模式，在AI技术的驱动下进入自动化2.0时代，从目标筛选、漏洞扫描到攻击实施、赎金谈判，整个过程可在极短时间内完成，攻击效率较传统模式大幅提升。

形成融合数据窃取、系统瘫痪、声誉破坏、供应链传导的多重威胁闭环。

2026，网络安全领导者必须实施一项全面的战略，涵盖勒索软件防御生命周期的所有阶段——准备、预防、检测、响应和恢复, 构建事前预防策略，部署先进的检测和响应工具,开展勒索演练等策略，使组织能够快速检测威胁、高效调查事件，并通过强有力的恢复措施最大限度地减少安全漏洞的影响。

趋势六：合规与AI可信双驱动，数据质量与治理成为Agentic AI时代的新挑战

中国信通院发布的《人工智能高质量数据集建设指南》明确提到，以大模型为代表的人工智能技术展现出了类人智能的“涌现”能力，呈现规模可扩展、多任务适应及能力可塑三大特征，对数据集的规模、质量等提出更高要求。

数据合规可信是大模型可信的基石，需从数据合规与数据可信双向发力，确保数据应用合法合规、版权清晰、质量可靠、效果可溯。

随着合规框架与可信体系的深度融合，数据治理将成为Agentic AI技术突破的关键支点，推动智能体在更广泛场景下实现安全、高效的应用，为数字经济高质量发展注入新动能。

2026，通过构建新一代全生命周期数据质量管理与治理体系，并融合合规与可信的治理框架，从数据源头把控质量，从技术层面强化保障，从制度层面明确规范，从而构建安全、可靠、可持续的数据治理生态。

AI时代的网络安全，并非单一技术的堆砌，而是贯穿“数据-应用-流程”的全维度体系，唯有筑牢数据根基、实现主动防御的企业，才能在AI重构的数字世界中站稳脚跟。