2026年網絡安全預測：AI驅動攻擊加劇，防御需更智能、更持續

隨著2026年的到來，網絡安全領域正經歷著快速變革。在過去一年中，我們目睹了由AI進步、自動化技術手段升級所驅動的攻擊激增。今年，企業將面臨新的挑戰和漏洞利用方式。

以下是對2026年網絡安全威脅的幾項預測，以及有助于加強防御的可行建議：

1. 智能體AI、影子AI和AI驅動的漏洞利用

2025年，很多智能體都遭遇過與 AI 相關的攻擊。雖然更強的云防御本可以幫助預防許多此類攻擊，但監控本地網絡也有助于檢測影子 AI 并解決智能體工具使用中的風險。

建議：首先改善混合網絡的可見性和監控，以幫助及早發現惡意活動。防御 AI 相關攻擊的一個更重要方法是添加網絡檢測與響應工具，這些工具可以結合深度包檢測、網絡威脅檢測和其他機制，及早識別問題。

2. 深度偽造（Deepfakes）和合成媒體作為釣魚活動的一部分興起

通過生成越來越逼真的內容，這些技術可以破壞各種身份和認證檢查。它們可以被用來操縱內部人員與對手建立信任，分享敏感或特權數據，最終可能允許攻擊者入侵系統或竊取數據。有報告稱，75% 的入侵涉及被盜身份或有效憑證，而非惡意軟件。

建議：實施更強的基于零信任網絡訪問的策略，并部署數字身份驗證以及基于 AI 的內容真實性工具，例如無密碼和生物特征認證。

3. 由攻擊性 AI 編排和自動化驅動的勒索軟件升級

調查顯示，AI 正越來越多地被用于加速和自動化勒索軟件攻擊，使其更難被響應和中和。這種編排正在生成更逼真的釣魚誘餌，幫助更快地入侵系統，加速數據加密和竊取，并以更快、更協調的方式發出公開數據的威脅。

建議：通過全面的網絡安全加強防御，包括檢測勒索軟件攻擊的前兆，并監控異常的命令與控制和數據竊取行為。AI 和其他自動化工具也可以被用于防御，以發現并防止導致勒索軟件攻擊的漏洞利用。

4. 攻擊者越來越擅長尋找安全漏洞、未受保護的基礎設施以及隱藏其網絡通信的方法

由于 AI 驅動的工具，發現漏洞的速度已經達到了驚人的程度：漏洞可以在幾分鐘而不是幾小時內被利用。以前需要人工審查的網絡掃描現在可以由自動化智能體進行分析并發起攻擊。現在，攻擊者甚至可以通過創建新工具并利用隧道中的已知盲點以及網絡設備的LoTL技術，更輕松地隱藏通信。

建議：改進整個資產目錄的風險評分，例如通過 NDR 系統可以實現的那些。這有助于更有效地定位和優先處理漏洞。同時，專注于 AI 驅動的事件響應方法來補充這些系統。

5. 靜態和定期的網絡掃描會留下時間間隙，威脅可能在這些間隙中被植入并扎根

網絡基礎設施是動態的：由于虛擬機、容器和云計算，服務器和服務瞬息萬變，這往往為攻擊者創造了脆弱的入口點。結果是，幾乎每一次靜態掃描都會迅速過時，因為它無法捕捉基礎設施的實時狀態。

建議：實施持續的漏洞掃描實踐以及實時威脅檢測。兩者都可以幫助監控更多的網絡基礎設施，縮短攻擊響應時間并縮小檢測差距。這可以減少對手可利用的時間窗口和機會。

6. 多云盲點以及對 EDR 和 CNAPP 的規避

隨著對手在繞過現有的孤立安全工具（如云原生應用保護平臺 CNAPP 和端點檢測與響應 EDR）方面變得更加老練，捕捉多云威脅正變得越來越困難。擁有多個云是當今的常態，這意味著工具必須更好地具備可見性，以了解跨云的網絡是如何構建的以及數據是如何被使用的。

建議：NDR 系統可以幫助分析云數據流和漏洞利用，并創建標準化的安全數據格式，以促進跨這些多云環境的事件響應。

這些只是安全團隊在未來一年可能遇到的部分情況。隨著自動化和 AI 驅動的漏洞利用不斷進步，防御者需要與時俱進時刻跟上步伐，才可以在面對更快、更智能的威脅時站穩腳跟。

參考及來源：https://www.bleepingcomputer.com/news/security/six-for-2026-the-cyber-threats-you-cant-ignore/