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报告概述

本报告聚焦2026年人工智能威胁全景，系统梳理AI技术对社会、网络安全及AI系统本身的风险。研究对象包括生成式AI、代理型AI（Agentic AI）及边缘AI，覆盖从数据投毒、模型逃避、提示注入到代理通信协议安全等攻击面。报告基于HiddenLayer的客户调查、红队实践经验及全球事件追踪，通过威胁时间线、攻击分类与防御框架评估当前态势，旨在帮助安全从业者理解AI风险的演变并制定有效防护策略。

报告的核心结论

AI系统应被视为可被利用的，而非仅仅脆弱。

报告指出，由于缺乏运行时保护、隔离和行为强制，AI系统实际上处于可被利用状态。模型输入、输出、插件、代理和编排层均扩大攻击面，安全团队应将AI视为暴露的生产基础设施，而非仅需修补的软件组件。

代理型AI显著扩大攻击面。

当AI系统获得自主行动能力后，攻击面大幅扩展。代理架构引入工具投毒、内存操控、模型上下文劫持、多代理串通等新漏洞。传统安全控制无法有效应对，需要专门针对代理行为的运行时监控与防护。

数据投毒与提示注入攻击日趋成熟且难以防御。

研究表明，仅需0.001%的训练数据即可植入后门，且后门可通过格式转换与微调留存。提示注入技术如Policy Puppetry可通用绕过主流模型，而工具投毒与内存操控在代理环境中更为致命。单靠防护栏（guardrails）无法可靠防御，需多层运行时检测。

AI安全投入与业务依赖性严重不匹配。

调查显示88%的组织认为AI对业务关键，但仅58%将至少10%的AI支出用于安全，29%拥有专门AI事件响应计划。这种投入缺口导致检测能力不足（69%不确定是否发生过AI安全事件），且影子AI广泛存在，进一步放大风险。

报告回答的关键问题

Agentic AI带来了哪些新的安全挑战？

代理型AI能够自主调用工具、访问文件和执行代码，引入工具投毒、内存操控、模型上下文劫持、多代理串通等新攻击面。攻击者可操纵代理执行数据窃取、恶意指令或身份滥用，传统安全模型无法覆盖其运行时行为。

如何有效防御AI提示注入攻击？

提示注入已演变为多轮操控、自动化生成与通用越狱技术。防御需多层手段：强化系统提示、严格输入过滤、部署运行时监控与行为分析，并进行持续对抗性测试。防护栏（guardrails）自身也可能被绕过，因此必须与运行时监测协同，不能作为唯一防线。

为什么AI供应链安全成为监管焦点？

大多数组织依赖预训练模型和第三方接口，攻击者通过后门植入、恶意配置文件和命名空间劫持投毒。93%的组织使用开源模型，但不到一半定期扫描。供应链攻击影响范围广，监管已在关注部署后的持续风险，要求对AI组件进行全链路信任验证。

2026年AI安全监管有哪些关键趋势？

全球监管从自愿指南转向执行驱动：欧盟AI法案正式实施，美国机构利用现有法律（FTC、SEC等）追责。监管重点包括持续问责、运行时安全、全系统风险评估，并要求组织具备可证明的安全控制与事件响应能力。

报告中的代表性数据

88%

认为AI模型对业务关键的组织比例

2025-2026年，报告调查显示，88%的组织表示绝大部分或所有内部运营的AI模型对业务成功至关重要。

69%

无法确定是否发生过AI安全事件的组织比例

过去12个月，69%的组织不确定是否在过去一年中经历过AI安全事件，表明监控和检测存在持续缺口。

93%

使用开源权重模型的组织比例

2025-2026年，93%的组织使用来自AWS、Azure、Hugging Face等仓库的开源权重模型，但不到一半会定期扫描模型中的恶意内容。

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

  • AI威胁时间线：详细记录2025年1月至12月的AI里程碑、风险事件和安全倡议，包括模型发布、攻击发现、框架更新及监管动态，帮助读者把握年度关键节点。
  • 安全调查洞察：基于对安全和AI领导者的大规模调查，揭示AI部署与安全之间的差距，包括AI关键性认知、攻击检测信心、事件来源与动机、治理现状及代理安全挑战等数据。
  • 社会风险分析：探讨AI在虚假信息、深度伪造、有害建议（如医疗、法律方面）等领域的滥用案例，以及由此引发的社会危害与监管回应。
  • AI驱动网络犯罪：深入分析深度伪造欺诈、全自动化网络犯罪活动、利用LLM的恶意软件（如PromptLock、LameHug）、LLMjacking及地下经济生态。
  • 模型基础攻击：介绍数据投毒（仅需0.001%数据即可后门）和模型逃避攻击的最新研究，包括后门持久性、多模态攻击及合成数据传播风险。
  • GenAI攻击：详细解读提示注入、通用越狱技术（Policy Puppetry）、视觉操控攻击（VISOR）以及针对防护栏的绕过技术（TokenBreak、EchoGram），并提供红队洞察。
  • 代理系统安全：涵盖MCP协议漏洞（工具投毒、RCE、参数滥用）、A2A协议中间人攻击、AP2支付安全，以及代理内存/RAG投毒等新兴威胁及实际案例。
  • AI供应链安全：剖析后门攻击（ShadowLogic及Agentic变种）、恶意配置文件、命名空间劫持（Model Confusion），并分析Salesloft Drift、s1ngularity等真实供应链攻击。
  • 安全防御框架与立法：介绍MITRE ATLAS更新、CoSAI/OWASP/NIST等组织新指南、MAESTRO威胁建模、模型签名项目，以及全球AI监管趋势（欧盟AI法案、美国执法行动）。
  • 2026年预测与安全建议：提出四大预测（计算机使用代理、个人助理安全、代理间通信利用、供应链攻击新向量），并为安全从业者提供六项具体行动建议。

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