报告概述
本报告由趋势科技发布，聚焦2026年网络安全威胁的AI化趋势。报告覆盖AI、APT、云端、勒索病毒和漏洞五大领域，分析这些威胁如何利用AI实现自动化、规模化与精准化。报告采用前瞻性框架，探讨从代理式AI到供应链攻击的演变，旨在帮助安全团队和决策者理解未来风险并制定防御策略。
报告的核心结论
AI将使网络攻击实现全面自动化
报告指出，到2026年，AI将驱动攻击的全程自动化，从漏洞发现到社交工程和勒索，降低门槛并提升效率。代理式AI将成为攻击管道，实现自主决策与大规模协调，传统防御手段将难以应对。
APT集团将加强协作与AI整合
APT集团通过共享访问权限和基础设施形成联盟，利用AI提升侦查、隐蔽和精准攻击能力。供应链和内部威胁将融合，国家资助的攻击者可能伪装成员工渗透企业，地缘政治紧张进一步激化针对关键基础设施的攻击。
云端与多重云环境成为主要攻击面
随着企业采用多云和混合云，配置错误、过度授权的凭证和暴露的API仍是主要入口。攻击者将利用云原生钓鱼、容器逃逸和GPU资源劫持，跨平台横向移动，数据泄露和计算资源窃取成主要目标。
勒索病毒进化至AI驱动的自动勒索模式
勒索病毒集团将利用AI自动扫描漏洞、分析数据并实施针对性勒索，从数据加密转向数据滥用和情报导向的施压。RaaS模式平民化攻击能力，供应链和开放源码组件成为传播渠道，赎金支付率下降但数据泄露压力增大。
零日漏洞发现与利用速度因AI而加速
AI驱动的漏洞挖掘工具将加快零日漏洞的发现和攻击速度，同时vibe coding等实践引入大量不安全代码。AI生态系统的特有漏洞（如提示注入、模型后门）将成为新攻击面，而IoT/OT设备等盲点仍被忽视。
报告回答的关键问题
2026年AI将如何改变网络攻击方式？
报告显示，AI将使攻击实现全程自动化与个性化。代理式AI可独立执行侦察、漏洞利用和数据窃取，深伪和自动化社交工程将难以分辨。攻击者利用AI工具生成定制化诱饵，传统基于内容的检测失效，企业需转向信任验证和行为监控。
企业如何防御AI驱动的供应链攻击？
报告指出，供应链攻击将瞄准AI模型、开源组件和开发工具。防御需从设计阶段融入安全，包括对AI模型进行沙盒测试、监控第三方依赖、实施严格的访问控制和持续审计。同时，采用CREM模型优先修补高风险漏洞，而非仅依赖CVSS评分。
云端环境中最大的安全风险是什么？
报告强调，配置错误和过度授权凭证是云端最大风险，约47%的企业无法完全可视其云资产。攻击者利用暴露的API和容器逃逸横向移动，GPU资源成为新目标。企业需加强IAM管理、租户隔离，并定期进行红队演练以发现盲点。
AI Agent会带来哪些新的安全挑战？
报告警告，AI Agent的自主性使其成为新攻击面。它们可能被注入恶意指令、利用幻觉导致误操作，或通过A2A工作流程扩散错误。传统IAM无法验证Agent身份，企业需将其视为独立身份，实施持续监控和严格权限管理。
报告中的代表性数据
Vibe coding平台应用增长
2025年1月至9月，数据显示vibe coding工具使用量激增，但约45%的AI生成代码存在安全漏洞，可能引入大量可利用的弱点。
云资产可视性缺失比例
2024年，近半数企业无法完全掌握其云资产，导致配置错误和暴露凭证成为主要入侵途径。
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
- 完整报告包含AI威胁的深入分析，涵盖代理式AI、vibe coding、深伪诈骗等新兴风险，并附有具体案例和研究数据。
- 报告详细解析APT集团的协作模式（如特權存取服務）和AI增强的侦察与隐蔽技术，包括使用LLM生成命令和假信息传播。
- 企业安全部分重点讨论老旧系统、身份攻击和IAM挑战，特别是AI Agent带来的新身份风险，提供安全人员和决策者具体建议。
- 云端安全章节涵盖云原生钓鱼、配置错误、容器逃逸和GPU威胁，并引用CISA BOD 25-01等最新政策。
- 勒索病毒预测包括AI驱动的自动化、数据滥用和RaaS平民化，以及供应链渗透和双重勒索升级。
- 漏洞分析聚焦AI加速零日发现、vibe coding代码风险、AI生态特有漏洞（如提示注入），以及IoT/OT盲点。
- 完整报告还包含给网络安全人员和决策者的行动建议，以及多份威胁情报和防御框架参考。
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