Zscaler：2026年人工智能安全報告

完整報告獲取：三個皮匠報告

2026年發布的《Zscaler 2026年人工智能安全報告》（ThreatLabz 2026 AI Security Report）由全球云安全平臺Zscaler發布，共49頁，基于2025年近千億次AI/ML交易數據，揭示企業在AI浪潮中面臨的數據安全、隱私泄露與合規挑戰——AI正從工具演變為基礎設施，但安全治理遠未跟上。

市場現狀：AI已成企業“新基建”

• 使用量暴增：2025年企業AI交易量同比增長91%，數據交互量超1.8萬TB。
• 行業分布不均：金融保險、制造業領跑，科技與教育行業增速最快（分別增長202%和184%）。
• 地域集中：美國仍是AI使用主力（占38%），印度、加拿大增速迅猛。

核心風險：數據泄露與影子AI

• 數據泄露成常態：ChatGPT等主流AI工具成為數據泄露“重災區”，僅ChatGPT就觸發4.1億次DLP違規。
• 影子AI泛濫：員工未經審批使用AI工具，企業難以管控，嵌入式AI（如Copilot）成隱形風險源。
• 模型漏洞普遍：紅隊測試顯示，100%的企業AI系統存在漏洞，平均16分鐘即可被攻破。

企業態度：既愛又怕，邊用邊禁

• 使用與管控并存：企業平均攔截39%的AI交易，反映對數據安全的深度擔憂。
• 行業差異明顯：金融業攔截率最高（39.1%），教育行業最低（<1%），顯示合規壓力直接影響AI使用策略。
• 安全拖慢創新：傳統安全架構難以適配AI高頻交互，企業陷入“效率vs安全”兩難。

全球治理：法規加速，但落地不一

• 歐盟AI法案：高風險系統合規期限延至2027年，企業需持續跟進。
• 美國靠標準而非法律：NIST框架成主流，但州級立法活躍，政策環境復雜。
• 亞太領跑安全實踐：日本、印度、新加坡推出AI治理框架，強調“安全優先”的敏捷創新。

??應對之道：零信任+持續監控

• 從“看見”開始：全面清點AI工具（含嵌入式功能），實現使用可視化管理。
• 實施動態管控：基于零信任架構，執行最小權限訪問，實時檢測數據泄露。
• 強化測試與審計：定期紅隊測試、模型溯源、供應鏈驗證，構建AI全生命周期防護。

報告總結與啟示
AI已滲透企業每一個環節，成為提升效率的“雙刃劍”。數據泄露、模型漏洞、合規壓力不再是未來隱患，而是當下必須面對的常態。企業若想安全擁抱AI，不能僅靠“禁用”或“滯后管控”，而需構建 “零信任+實時治理” 的一體化安全體系——在開放中管控，在創新中防御。未來的競爭力，屬于那些能規模化駕馭AI風險的企業。

報告節選

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