网络安全威胁趋势预测（2026年）
AI 威胁
- AI 将成为主要的攻击途径，驱动自主、自适应的威胁，并跨越数字和实体系统。
- 代理式 AI 的自主性将增强，执行多步骤操作并与真实系统交互，成为企业运营的攻击管道。
- 氛围编码将加快创新，但也提高了不安全代码在企业内的风险。
- AI 驱动的诈骗将升级，深度伪造、幻觉和自动化社交工程攻击将侵蚀信任并瘫痪传统防御。
APT 攻击
- 新的协同合作模式将使 APT 集团共享权限、基础设施和恶意文件，加快全球攻击行动的速度。
- 供应链和内部威胁将汇流，使国家资助的攻击行动能入侵企业和企业，从内部植入恶意代码并获取特权访问权限。
- AI 驱动的手法将躲过传统防御，受感染的流程和开源代码库将成为重要的攻击管道。
- 地缘政治紧张局势将促使针对性攻击瞄准关键基础设施、国防和策略性产业，提高网络间谍、运营中断和网络攻击的风险。
企业风险
- 老旧系统、过时的软件以及隐藏的 IT 负债仍然是企业的主要风险，为现代化防御看不到的永久入侵点。
- 身份和信任导向的攻击将激增，AI 使网络钓鱼、连接阶段劫持以及社交工程攻击得以自动化，诈骗手法将更容易让人上当、更难检测。
- AI 驱动的代理以及生成式诈骗将击败传统的身份和访问管理 (IAM) 以及网络钓鱼防御，企业可能因此暴露于登录凭证窃取、身份盗用以及大规模诈骗的危险。
- 内部人员和国内的界限将更加模糊，因为被黑客入侵的员工帐号、AI 代理和第三方工具都可能成为网络间谍、数据窃取以及运营中断的管道。
云端安全
- 随着云端环境的日益普及，它们仍然是黑客的主要目标，黑客将攻击高价价值工作负载、运营依赖组件以及混合式基础架构。
- 融合了电子邮件、简讯、语音以及 AI 驱动手法的云端原生网络钓鱼行动将变得更加精密，使用者和企业组织都将无法幸免。
- 配置错误、过度授权的登录凭证、暴露在外的 API，以及缺乏保护的容器，依然是主要攻击途径，同时也是横向移动、数据外传、供应链入侵的最佳管道。
- 多重云端和混合环境将带来新的盲点，云端 GPU 资源将逐渐被用于恶意活动。
勒索病毒
- 勒索病毒将进化成 AI 驱动的全自动化攻击行动，在最少的人为介入下执行扫描、攻击和勒索。
- 黑客将从单纯加密数据变成聪明地滥用数据，利用 AI 来发现受害机构最敏感的资产以便制造压力。
- 供应链、开源组件以及 AI 整合工作流程将成为主要入侵点，让勒索病毒渗透受信任的系统，并混入正常的业务活动中。
- 更高的自动化以及勒索病毒即服务 (RaaS) 工具将使得攻击变得平易近人，即使技术层次较低的黑客也能轻松发动复杂、具备适应能力的攻击行动。
漏洞
- AI 将加快零时差 (zero-day) 漏洞的发现与攻击速度，提高调查速度、支持自动化攻击，并让攻击范围变得更广。
- AI 驱动的环境将出现新的风险，包括提示注入攻击、模型后门，以及推理服务器与框架的漏洞。
- 供应链、开源代码库以及 AI 模型库依然是黑客想要造成广泛性冲击的主要攻击目标。
- 一些盲点，例如未修复的 IoT/OT 装置、边缘装置以及 AI 驱动的环境，都将为黑客提供横向移动与漏洞攻击的立足点。
更高的自动化、不断演进的系统，以及社交工程风险
- 大型语言模型 (LLM) 的出现以及它们在编程工具与集成式开发环境 (IDE) 中的导入，带动了氛围编码 (vibecoding) 的兴起，也突显出编程正朝向 AI 辅助开发的方
向转型，使开发团队大幅缩短从原型设计、反复修改、到应用程序部署所需的時間。
- 氛围编码是一把双刃剑，其快速建立工具和概念验证 (PoC) 专案的能力，以及将氛围编码模组部署到运营软件或日常业务流程，都隐含着重大风险，尤其在不知道氛围编码 AI 可能在代码内不小心注入何种漏洞的情況下。
- 代理式 AI 正在兴起，并带来新的网络安全挑战。代理式 AI 系统能够自主判断、执行复杂工作，并与数字及实体环境交互，而不太需要人为监督。
- 代理式 AI 将网路犯罪从一种服务模式转变成一种以 AI 为“仆人”的运作模式，并以先前难以想像的速度、规模和复杂度协调攻击。
给网络安全人员和决策者的建议
- 网络安全人员必须从特征式检测转换至行为监控与自动化响应，并将 CI/CD 流程、AI 代理以及供应链工具现在必须被视为高风险资产。
- 决策者需要建立超越传统使用者和网络防御的前瞻性、适应性安全态势，来确保自己在 2026 年及未来的安全。
- 企业需要建立一套风险导向的方法，将重点放在资产发现、曝险管理，以及情境驱动的优先次序判断，就能让企业将资源投注在最重要的漏洞和风险上。
- 企业无法承受只專注在新兴威胁但卻忽略基本安全實務的風險，創新與資安的平衡依然關鍵。
- 企业應優先部署一套多層式防禦策略，結合嚴格的存取控管、網路細微分割、持續的裝置驗證，以及能夠對抗網路釣⿂的多重認證 (MFA)，並搭配嚴密的修補管理，尤其要涵蓋邊緣基礎架構及 CI/CD 流程。
- 隨著駭客開始盯上日漸密切的互連性，企業應確保其團隊、工具和資料能發揮綜效。
- 持續的監控、主動的威脅追蹤、確實演練的事件回應計畫，依然是企業在長遠的未來當中不可或缺的資安韌性要素。
- 教育訓練和意識提升計畫也必須跟著進化，好讓員工具備辨識和回應能⼒來對付採⽤新興技術的現代化威脅。
结论
- 在可預⾒的未來，資安威脅的速度、複雜度及能⼒勢必不斷進化，駭客將變得更有組織、⼯業化，且更擅⻑利⽤資源。
- AI 正逐漸成為企業營運與整體威脅情勢的核⼼，駭客正在利⽤AI來將攻擊自動化、製造更逼真的社交⼯程詐騙，並以前所未有的速度和規模攻擊漏洞。
- 現代化攻擊⾯正快速拓展⾄混合與多重雲端環境、遠端裝置、AI 基礎架構、邊緣裝置、客製化程式碼，以及複雜的數位供應鏈。
- 建置⼀套風險導向的⽅法，將重⼼放在資產發現、曝險管理，以及情境驅動的優先次序判斷，就能讓企業將資源投注在最重要的漏洞和風險上。
- 隨著駭客開始盯上日漸密切的互連性，企業應確保其團隊、工具和資料能發揮綜效。
- 持續的監控、主動的威脅追蹤、確實演練的事件回應計畫，依然是企業在⻓遠的未來當中不可或缺的資安韌性要素。
- 教育訓練和意識提升計畫也必須跟著進化，好讓員工具備辨識和回應能⼒來對付採⽤新興技術的現代化威脅。
