文章核心观点 绿盟科技发布的《2026网络安全趋势报告》指出，网络安全行业正围绕人工智能、数据安全、云安全及新兴场景等核心赛道演进，网络攻防将进入“智能对抗智能”的新阶段，行业需构建更具韧性的动态智能防御体系以应对全链路智能化攻击、AI自身安全风险、代理型僵尸网络等新型威胁 [1][2][39][40] AI相关安全趋势 - 攻防进入智能对抗阶段：生成式AI与自主智能体推动网络攻防进入“智能对抗智能”阶段，APT组织将实现全链路智能化作战，传统防御体系需向动态智能防御跃迁 [1][48] - AI自身安全风险上移：AI安全风险从代码层面上升至系统行为与决策层面，智能体权限滥用可能引发数据泄露等严重后果，构建全链路AI安全围栏成为关键 [1][83][86][92] - 安全运营迈向有限自治：2026年安全运营将在“可信任的有限自治”框架下，通过置信度分级、可解释性优化等实现核心环节可控自动化 [1][113] - 可信任场景智能体爆发：可信任场景智能体将成为安全产品基础单元，多智能体协作模式将大幅提升运营效率 [1] 威胁形态与防护体系迭代 - 代理型僵尸网络兴起：代理型僵尸网络使传统威胁情报体系面临溯源危机，防御思维需从“封锁节点”转向“洞察链路” [2][60][64] - AI赋能威胁情报升级：AI赋能让威胁情报实现覆盖度、相关性等六大能力跃升，完成从“信息堆砌”到智能决策引擎的升级 [2] - 深度合成技术催生真实性危机：深度合成技术普及催生“真实性危机”，2026年“AI检测AI”将成为核心防范范式，深度伪造识别需求加速增长 [2] 云安全与数据安全新挑战 - 云上AI应用风险激增：AI应用向云端迁移及开源组件引入，导致配置缺陷与漏洞利用风险激增，AI资产互联网暴露面收敛成为云上数据安全首要防线 [2] - 可信数据空间加速落地：2025年可信数据空间落地提速，依托密码学、可信硬件等技术实现数据“外循环”安全可控，未来将向生态化、智能化方向发展，为AI数据要素流通筑牢信任基础 [2] 新兴场景安全需求 - 低空经济带来双重挑战：低空经济规模化发展带来物理安全与数据安全双重挑战，2026年将通过全栈数字化评估重塑准入基线，构建“内生免疫+数据防护”的安全新体系 [2]