2026年網絡安全發展趨勢洞察｜賽迪顧問：智防先行，AI驅動安全能力躍遷升級

作 者

網絡與數據安全研究中心

一、發展背景及環境

【數據基礎設施與重點場景成為監管重點】2025年，中國網絡與數據安全政策正在以數據安全為核心、以重點場景和新技術為抓手完善治理體系。整體來看，一是圍繞數據流通安全、數據出境與跨境流動等關鍵環節形成體系制度框架，數據安全已深度嵌入數字經濟運行。二是重點應用場景監管明顯加強，政策密集覆蓋公共安全視頻、網絡交易、金融數據、工業互聯網等高頻風險場景，強調以場景為抓手落實安全責任。三是人工智能相關安全治理顯著升溫，圍繞生成式內容標識、人臉識別應用等環節提出具體規范，AI安全由原則引導邁向規則約束。

表1 2025年中國網絡安全領域相關政策法規

【中國網絡安全市場規模增長乏力】2025年，預計整體市場規模將達到964.8億元，增長率1.3%，市場增長乏力。隨著政企客戶安全投入逐步恢復，有限預算重點向關鍵信息基礎設施、數據安全與合規保障等剛性需求領域集中。盡管企業整體支出仍保持審慎，但采購決策正從壓縮投入轉向優化結構，推動市場由低谷進入緩慢修復階段。與此同時，在修復進程中，供給側受同質化競爭和企業隱形讓利情況影響，廠商交付質量與研發能力的改善相對滯后。在國家持續強化數據安全、工業互聯網及新型基礎設施安全等政策的帶動下，市場需求邊際逐漸改善，中國網絡安全市場整體呈現緩慢回暖態勢。

圖1 2019-2025年中國網絡安全市場規模及增長

【AI技術滲透下安全風險治理面臨新挑戰】2025年，人工智能技術全面滲透至智能制造、自動駕駛、智慧醫療及金融風控等百行千業的核心流程，推動各產業智能化升級，隨之而來的人工智能帶來的安全風險也集中顯現。一方面，AI驅動的網絡安全防御體系日趨成熟，自動化威脅狩獵、智能漏洞挖掘及自適應響應成為標配，顯著提升了防御效率。另一方面，AI自身引發的安全危機空前嚴峻，從大模型因提示詞注入被惡意操控導致決策失誤，到以假亂真的深度偽造技術大規模應用于欺詐與輿論操縱；從嵌入醫療診斷、工業控制系統的AI模塊因數據投毒或對抗樣本攻擊引發重大安全事故，到黑客組織利用AI自動化工具發起超大規模、高度隱匿的網絡攻擊，安全挑戰呈現出前所未有的復雜性、隱蔽性與系統性。

二、發展趨勢研判

趨勢一

用戶AI安全投入有望成為新的市場增長點

在數字中國、數字政府持續推進的背景下，網絡安全作為數字化體系的重要基礎設施與必要保障，2026年市場需求將逐步回升。政務平臺、行業監管系統、數據共享與業務協同體系已從集中建設轉向長期運營，對網絡安全的要求將更加聚焦穩定性、連續性與合規性。此外，大模型與智能體等AI應用在政務、金融、工業、醫療及企業內部管理等場景加速落地，AI帶來安全風險隨之向業務核心環節滲透。2026年圍繞模型安全、訓練與推理數據泄露、防提示注入與越權、生成內容合規治理等網絡安全問題，將從技術討論轉向實際投入，從而給市場帶來新的增長機會。

趨勢二

行業逐步邁向結構優化與價值提升的新階段

2026年，網絡安全行業繼續面臨用戶預算壓縮、付款周期延長等外部經營壓力，網絡安全企業陷入同質化競爭、低價格內卷的惡性循環，中國網絡安全市場競爭日趨加劇，頭部廠商盈利端承壓凸顯。在此背景下，精簡非核心產線、聚焦核心業務賽道成為網絡安全企業提質增效的普遍選擇。其中，頭部廠商非核心產線的收縮，為OEM業務釋放了更大市場空間，資源逐步向具備核心供給能力的頭部OEM廠商集中，推動該領域精細化、集約化發展。此外，AI技術深度融入安全檢測與服務環節，驅動產品與服務模式創新，提升行業運營效率；資本市場回歸理性，愈發聚焦企業技術壁壘與可持續盈利潛力；政策層面持續強化頂層設計，通過標準化建設與合規監管引領行業規范發展。綜上，網絡安全行業將告別規模擴張的粗放式發展階段，逐漸轉向結構優化與價值提升的高質量發展新階段。

趨勢三

行業用戶對服務的選擇偏好將持續提升

傳統模式下，用戶傾向于購買軟硬件產品來構建安全體系，然而高昂的初期投入與后續運維成本，在預算縮減的現實面前愈發難以承受。因此，以訂閱制、服務費、授權費為核心的網絡安全服務模式，憑借其靈活性與經濟性脫穎而出，它不僅幫助用戶降低初期資金投入壓力，還能根據實際需求靈活擴展安全能力，實現高效運維，也為安全廠商帶來更穩定的收入來源。其中，中小企業受限于自建高級SOC的高成本壓力以及專業人才壁壘，更傾向于選擇MDR/MSSP等托管運營服務，自身僅聚焦核心決策與安全治理環節；大型企業也在威脅情報、終端響應等領域引入外部托管服務。未來，AI技術的深度應用，將持續推動安全產品標準化、模塊化升級，為網絡安全服務化轉型提供堅實的技術支撐。

趨勢四

構建多智能體安全治理體系成為價值新增長點

隨著大模型技術的日臻成熟，多智能體系統成為新一代IT架構的核心范式。它通過分布式協作實現復雜任務調度與決策優化，但智能體間的動態交互、異構數據共享以及自主決策機制，使得通信鏈路中間人攻擊、數據完整性篡改、惡意智能體隱蔽滲透等新型威脅頻發，傳統安全框架難以應對多智能體跨域協作中的信任驗證以及行為審計難題，將促使智能體安全治理模式升級。首先，需構建基于零知識證明與聯邦學習的信任機制，確保多智能體協作過程可驗證、可追溯，以及AI驅動的異常行為識別與自適應響應可實時攔截智能體間的非授權交互。其次，需建立涵蓋通信加密、權限分級、容錯機制等維度的多智能體安全統一規范。未來，構建多智能體安全治理體系，將為網絡安全行業開辟全新的價值增長賽道。

趨勢五

網絡攻擊全面AI化，防御體系需向全面智能化轉型

當前，網絡攻擊者已全面應用人工智能，借助AI完成目標篩選、信息整合、路徑規劃、實施攻擊與策略調整，顯著壓縮攻擊成本、放大攻擊規模，并重塑攻擊行為的效率與收益結構，使攻擊呈現出更強的連續性、隱蔽性和適應性。在這一階段，防御側正處于由工具級應用向流程級嵌入的過渡階段，開始在偵察、掃描、漏洞分析、漏洞管理、報告生成等等環節，全面應用人工智能提高防御方安全能力及效率，推動防御思維向自動化、人機協同轉變。2026年，將是人工智能在網絡安全領域防御側深度嵌入的起步階段，人工智能將逐漸從輔助分析工具升級為安全運營的基礎能力，嵌入到威脅識別、行為關聯、風險推理與策略生成等關鍵環節。隨著網絡安全攻防對抗烈度的逐漸加深，基于AI構建整體性防御體系的方向將在2026年逐步明確，并成為未來網絡安全發展的主要方向之一。

趨勢六

AI安全平臺將成為企業AI應用治理的必要選擇

隨著AI在各行業核心業務中的應用進入規模化落地初期，諸如提示詞注入、敏感數據泄露、惡意代理等AI原生風險開始在實際業務中持續顯現，企業安全建設需要聚焦保護AI本身的運行安全。這要求安全能力能夠跨模型、跨應用、跨場景統一生效，對AI的使用方式、行為邊界和風險狀態進行持續監測與約束。相應地，AI安全體系也將在2026年呈現出由分散防護向平臺化架構演進的早期特征，逐步演進為以統一策略、統一監控和統一風險視角為核心的AI安全平臺。通過AI安全平臺，企業可以一體化地執行AI使用政策、統一監控AI活動并快速響應安全事件，從而有效發現并阻止異常行為并提高對AI系統整體風險的可見性和可控性。整體來看，2026年AI安全平臺將處于導入與驗證階段，但已開始進入企業安全體系視野，為未來的AI安全能力深化和規模化部署奠定基礎。

趨勢七

AI驅動網絡安全從事后響應向前置式主動防御加速轉移

隨著企業網絡環境、數據體系和智能化應用持續復雜化，當前單純依賴檢測與響應的安全模式已難以應對隱蔽化和持續化的威脅形態。在此背景下，AI技術開始更系統地對安全運營系統中的歷史攻擊數據、實時行為數據和環境變化進行綜合分析，使安全系統逐步具備對潛在威脅進行趨勢判斷和風險預判的能力，從而嘗試在攻擊真正發生前啟動干預機制。由此，安全體系的重心將不再停留在攻擊發生后的處置效率，而是開始前移至威脅出現之前的識別與控制。隨著預測能力、自動化處置與策略聯動機制的成熟，前置式主動網絡安全將在2026年完成從理念走向實踐探索階段，并對安全架構、流程與人員能力結構產生初步而持續的影響。

趨勢八

企業CIO關注重點開始轉向業務及數據安全風險

2026年，網絡安全戰略的重心將顯著從單一防護轉向業務連續性與數據可信的協同保障，并進入規模化實踐的關鍵階段。在業務安全方面，企業將聚焦構建安全韌性體系，通過智能風險預測、自動化故障恢復、跨系統協同防御等技術，確保業務在攻擊或故障場景下持續運行且快速恢復，提升供應鏈抗沖擊能力。數據安全層面，數字信任體系將從概念驗證走向關鍵場景的初步部署。預計到2026年，在金融、醫療等高監管行業，基于隱私計算的數據協作和利用AI驅動的動態細粒度訪問控制將成為數據流通的新標準，確保數據在跨域使用環節中的合規性與可控性。這兩大體系的協同演進為數字經濟的可信運行護航。

趨勢九

后量子安全準備將進入關鍵窗口期

2026年，全球量子計算競賽已從實驗室加速邁向產業化與戰略對抗階段，這直接催生了后量子安全準備的極端緊迫性，推動后量子安全進入一個以標準化落地和遷移準備為核心的關鍵年份。而后量子安全將從標準制定與概念驗證，進入規模化遷移前的關鍵準備與試點落地階段。目前，美國通過《國家量子倡議重新授權法案》大幅增加研發撥款，并依托NIST主導后量子密碼標準制定；歐盟發布量子戰略以強化安全能力；中國則在“九章”“祖沖之”系列實驗突破基礎上，正推動量子科技向全產業鏈拓展。各國競相布局的背后，是量子計算對現行公鑰密碼體系的潛在顛覆性威脅，傳統加密防線可能在量子機器成熟時瞬間瓦解。因此，后量子安全已非遠期課題，而是關乎未來十年數字主權與業務連續性的關鍵防御窗口。企業必須立即響應，在各國標準落地的過渡期內，啟動加密體系審計、測試混合部署方案并重構密鑰管理體系，以應對現在竊取，將來解密的長期數據風險。全球量子競賽的每一步突破，都在為后量子安全倒計時提速。

趨勢十

數據流通安全成為AI創新與跨境協作的基石

2026年，在生成式AI與Agent智能體驅動下，高質量數據協作將從概念驗證與局部試點，進入規模化部署的關鍵階段。越來越多的企業將通過私有數據交換平臺或數據潔凈室等可信環境，開展跨行業、跨組織、甚至跨國的數據融合與聯合分析。數據安全范式焦點將從單純的內部數據保護轉向保障數據在安全可控前提下高效流通與價值釋放。尤其在數據跨境場景中，企業面臨的核心挑戰是，如何在滿足歐盟、中國、美國等各司法轄區日益嚴格的數據主權與隱私法規的同時，支撐全球業務與AI創新的數據需求。因此，構建兼顧安全與效能的可信數據流通架構成為關鍵。到2026年，數據安全將不再被視為被動的合規成本，而是企業激活數據要素、構建開放生態與贏得AI競爭的核心戰略能力與差異化優勢。

三、需關注問題及建議

問題一

需求側預算縮緊抑制整體市場增速

近兩年來，政企信息化建設整體放緩，網絡安全預算更多是隨信息化總體項目進行分期撥付，帶來立項延后、招采節奏后移、項目拆分和小額化增多等現象。此外，占網絡安全行業需求重點的合規性需求中新建的網絡安全需求減少，更多以存量改造、查缺補漏、續費運維等需求為主，網絡安全企業發展受到較大限制，網絡安全產業規模增速放緩。因此，需求側要轉變網絡安全投入思路，在預算規劃中提高持續運營、漏洞治理、應急響應等長期能力建設的占比，提升安全服務的支出，并且在項目驗收階段設置階段性驗收，以保證項目按期按質推進，提升資金使用效率。

問題二

供給側同質化競爭導致價格下探與毛利壓縮

在網絡安全供給側，傳統邊界防護、合規類產品、安全管理平臺等產品同質化程度較高，在客戶采購評價體系偏向功能清單比對的低價導向下，導致網絡安全廠商在招投標中價格不斷降低，并且以免費主場、延長質保等方式來進行隱形讓利。這種情況會導致供給側交付能力減弱，使得交付質量下行，用戶信息系統的安全性無法真正被保障。此外，廠商研發投入減少，網絡安全能力不能提升，不能形成核心競爭優勢，長期以往會使得供需兩側陷入不良循環。因此，網絡安全廠商應當適當減少非必要的讓利，通過場景化方案、可量化指標和能力形成競爭差異，用可驗證指標證明效果并形成溢價。通過AI技術的應用，利用智能體對部分安全能力實現自動化服務，降低人力依賴，提升產品利潤。需求側也應當在在評標中引入質量權重、效果指標與服務能力要求，建立低價風險約束與履約評價，避免單一低價導向。

問題三

數據安全建設落地復雜、責任壓力持續上升

近幾年來，數據安全與個人信息保護的難點主要集中在落地復雜與責任壓力上，數據安全建設推進困難。企業數據治理的主要瓶頸在于數據資產不清、分類分級不統一、數據流向不可視等問題，導致數據權限管理、全量審計難以很好執行。此外，云化、供應鏈協作等場景使得數據在在多云、多API間頻繁流轉，委托處理、對外共享、跨境傳輸等場景的責任界面容易模糊，事件發生后取證與責任自證困難。因此，政企用戶的數據安全建設應以關鍵業務鏈路優先，做好數據資產盤點與數據地圖，統一分類分級并明確數據權屬，在高風險場景落地最小權限、訪問控制、脫敏/加密、全量審計等內容，形成數據安全可追溯的證據鏈，把權限審閱、數據生命周期管理、定期評估與演練固化為常態數據安全運營機制。

IT觀察

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