报告概述
本报告以2025年为观察窗口，深入剖析国内外网络安全政策法规演进、APT攻击态势、资产暴露风险等宏观与微观安全形势。技术发展篇系统性探讨韧性安全、AI赋能与自身安全、可信数据空间、API安全、云计算安全、供应链安全、蓝军建设及万物互联（车路、低空、卫星）等关键技术领域的现状、挑战与未来方向。报告旨在为政企单位制定网络安全战略、优化防护体系提供决策依据。
报告的核心结论
十五五规划将安全提升为核心主线，网络安全成为发展硬前提。
《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十五个五年规划的建议》强调统筹发展和安全，安全不再附属于发展，而是作为前提融入经济、科技、能源等各领域。网络和数据安全需服务于防范化解风险、增强社会韧性这一主线，要求构建法治、战略、政策、风险防控四位一体的安全体系。
AI赋能网络安全进入攻防实战阶段，智能体成为核心支撑。
2025年哈尔滨亚冬会遭遇AI驱动的大规模攻击，以及全球首例AI自主网络攻击事件，标志着AI已从辅助工具升级为攻击核心组件。同时，AI在威胁检测、告警降噪、自主调查等场景落地，形成以AI Agent支撑的新一代安全运营模式，但AI自身安全（如提示注入、模型劫持）也成为关键风险点。
数据安全治理加速向流通安全与可信数据空间演进。
2025年国家数据局启动可信数据空间试点，六部门联合发布数据流通安全治理方案，数据要素从理论体系快速转化为制度体系。数据胶囊、远程证明、密态可信云等技术推动数据在“可用不可见”前提下流通，但配置错误、API滥用等导致的数据泄露事件仍居高不下。
关键信息基础设施韧性安全建设从理念走向标准化。
《关键信息基础设施安全保护能力指标体系》征求意见稿将保护分为三级，要求基本保护级保证业务持续服务，战略保护级面对国家级攻击时具备弹性自适应能力。实战攻防演练显示，关基单位在横向移动控制、供应链安全、微隔离等方面韧性不足，需从“防止攻击”转向“最小化损失”。
软件供应链安全成为全球治理焦点，SBOM与AI预测技术加速落地。
2025年开源生态供应链攻击持续高发，如Tsundere僵尸网络、XZ Utils后门事件。国内外政策法规强化SBOM强制要求，AI驱动风险预测与漏洞检测（如Transformer模型检出率99.2%）成为主流。绿盟等厂商推出覆盖SCA、DevSecOps的治理平台，实现从合规文件到实战响应的转变。
报告回答的关键问题
十五五规划对网络安全提出了哪些新要求？
《建议》从战略和战术层面明确了网络和数据安全的发展目标。战略上以新安全格局保障新发展格局，战术上聚焦科技自立、健全安全体系、加强安全能力、强化安全治理。具体包括强化关键核心技术攻关（芯片、基础软件）、构建全国一体化数据市场、完善人工智能等新兴领域安全能力建设、深化电信网络诈骗治理等。
2025年APT攻击态势呈现哪些新特征？
0Day漏洞使用频率显著上升，在操作系统、浏览器、网络设备、安全软件等核心基础设施中频繁出现。攻击动机从间谍窃密延伸至经济获利、供应链渗透。典型案例包括链锯鲨组织针对我国科研领域的攻击、Lazarus针对Bybit交易所的15亿美元加密货币窃取、Operation ForumTroll利用Chrome 0Day沙箱逃逸等，攻击链设计精巧、隐蔽性强。
AI如何赋能网络安全防护？
AI在安全运营中实现告警降噪（如绿盟将3.36万告警缩减至323个）、自主基线推荐、未知威胁检测、自动化响应等。通过大模型与智能体协作，可处理每秒200万条攻击日志，并自动生成SOAR剧本执行响应。但AI也存在幻觉、泛化不足等挑战，需构建多层级验证体系实现可信闭环。
可信数据空间的技术底座是什么？
核心技术包括基于TEE的远程证明、数据胶囊（将数据与使用控制策略绑定）、密态可信云（计算、存储、网络全链路加密与证明）。远程证明通过硬件签名验证运行环境可信，数据胶囊实现细粒度使用控制。密态可信云在虚拟化层之上集成机密计算、密态存储、可信网络，为跨域数据流通提供可验证的安全底座。
低空经济面临哪些网络安全风险？
风险集中于无人机系统的软硬件漏洞（如固件分发系统被入侵、飞行控制系统被破解）、通信链路干扰、反制系统被操控等方面。2025年出现俄罗斯军方无人机固件分发系统遭黑客入侵、国内非法破解无人机限高限速案件。老旧航空功能与新型智能技术混用扩大了攻击面，亟需构建纵深防御与安全标准。
报告中的代表性数据
全国高风险主机端口资产总量变化
2025年，绿盟网络空间测绘平台统计，高风险端口资产总数比去年增加6.53%。22、21、2375端口持续增长，3389端口减少，反映云原生架构深度使用与国产化进程对端口暴露的影响。
暗网国内数据泄露事件量
2025年，绿盟威胁情报中心监测，累计发现国内数据泄露事件816起，涉及数据超100亿条。事件数量同比减少36.99%，但重要单位及机构组织泄露占比上升。金融、重要单位、电商是主要源头。
全球AI网络安全市场规模预测
2030年，据AI In Cybersecurity Market报告，2024年全球AI网络安全市场规模为253.5亿美元，预计2030年达937.5亿美元，年复合增长率24.4%。生成式AI网络安全市场增长更迅猛，年复合增长率达26.5%。
以上数据根据报告摘要整理，具体统计口径和数值请以完整报告原文为准。
完整报告包含什么
- 宏观观察篇：深度解读十五五规划建议对网络安全的战略部署，梳理2025年国内外网络安全法规政策（中国覆盖网信、数据、工信、金融等36.6%网信领域政策，美国107项政策中网络安全占33.6%），并分析5项热点法规（等保1846号文件、数据出境申报指南第三版、个人信息出境认证办法、国家数据基础设施建设指引、AI赋能网络安全应用测试公告）。
- 安全态势篇：APT攻击态势包含链锯鲨、Lazarus、Operation ForumTroll等热点事件分析及0Day利用趋势。高风险主机态势展示端口地理分布、运营商排行（阿里云第一）、应用场景分布。网络资产暴露态势覆盖物联网、工控、安全设备、大模型设备四类重要资产，其中大模型服务暴露36167个。暗网态势披露816起数据泄露事件行业/地区/字段分布。IPv6安全态势显示攻击量同比增66.1%，攻击源集中于贵州、四川等地。
- 技术发展篇之韧性安全：从MITRE/NIST框架出发，结合国内关基建设实践（两地三中心灾备、金融能源行业标准），提出关基韧性安全设计原则（聚焦业务使命、聚焦APT影响、假定失陷）。基于攻防演练实战观察指出微隔离失效、供应链漏洞、横向移动控制不足等薄弱环节，介绍国内关基保护标准三级能力体系。
- 技术发展篇之AI赋能网络安全：包含哈尔滨亚冬会AI攻击溯源、全球首例AI自主攻击事件。国内外政策标准对比（国内《网络安全法》修订新增AI条款、GB/T系列标准；美国AI行动计划、NIST COSA框架）。技术观察涵盖未知威胁检测智能体、自主基线推荐、告警降噪（3.36万告警缩减至323个）、自主调查、自动化响应、知识问答、数据安全防护七类场景。
- 技术发展篇之保护AI自身安全：梳理2025年重大事件（GitHub MCP跨仓库泄露、Comet隐藏指令盗号、Ray集群被攻击）。国内外发展现状中，国内发布AI生成内容标识办法、安全治理框架2.0；国外EU AI Act、ISO标准。技术观察涵盖AI安全测试评估（红队测试新范式）、AI安全围栏产品（内容合规、提示词攻击防护、数据防泄漏、算力DDoS防控），并介绍绿盟AI安全一体机与安全评估系统。
- 技术发展篇之可信数据空间：分析六部门数据流通安全治理方案、可信数据空间试点（63个项目）、系列国家标准（技术架构、数字合约等）。国内外对比中，欧盟Data Act强制互操作性，中国从理论走向大规模试点。技术观察详细阐述远程证明（TPM/TEE度量、IETF护照与背景调查模型）、数据胶囊（元信息、血缘、权属、策略）、密态可信云（可信计算、机密存储、可信网络），以及密态应用与密态模型等前沿形态。
- 技术发展篇之API安全：热点事件包括DeepSeek遭DDoS与ClickHouse数据泄露、OpenAI Assistants API被滥用、APT组织滥用ChatGPT API。国内外对比指出国内以合规驱动、国外以市场技术驱动。技术趋势归纳为攻击自动化智能化、供应链API攻击、业务逻辑层攻击上升；防御向AI异常检测、零信任集成、SOAR自动化演进。绿盟APISec产品利用大模型实现资产梳理、敏感数据识别、多维异常检测。
- 技术发展篇之云计算安全：热点事件涵盖赫兹租车数据泄露（Cleo 0Day）、Crimson Collective云勒索、AWS DNS级联故障。国内外标准更新（CSA CCM v4.0、NIST CSF 2.0、国内云计算安全框架GB/T34942-2025等）。技术观察指出开源大模型应用云上暴露面激增（如Dify全球58000实例）、AI组件配置错误占数据泄露50%。趋势预测：到2026年AI资产暴露面管理成为首要防线，云AI靶场用于全链路演练。
- 技术发展篇之供应链安全：梳理2024-2025年主要事件（NPM恶意包、Tsundere僵尸网络、XZ Utils后门、BadBox 2.0物联网僵尸网络、Salesforce SaaS供应链攻击）。国内外对比显示美国以行政令强制SBOM，国内以GB/T 43698等标准体系闭环。技术观察涵盖多源SBOM自动化生成、动态化管理、实战化应用（漏洞关联、影响范围研判），以及AI驱动的风险预测（LSTM模型准确率89%）与智能体协同防御。
- 技术发展篇之蓝军建设与万物互联：蓝军部分指出AI已融入攻击全阶段（Deepfake社工、AI-Gated loader、LOLAI合法AI工具窃取、自我变异恶意代码）。智能渗透从规则驱动向AI决策演进，形成人机协同模式。万物互联覆盖车路（合规测试、入侵检测、虚拟汽车技术）、低空（固件分发系统被入侵、非法破解飞行控制、反制系统风险）、卫星互联网（俄乌电子干扰、伊朗油轮弱口令、美军轨道阴影恶意软件），并介绍各国政策与太空靶场建设。
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