核心观点 - 人工智能的快速采用与企业安全准备就绪之间存在日益严重的脱节，暴露了关键的“AI安全鸿沟”[1][2] - 尽管77%的组织已更新其云安全策略以应对AI，但仅有26%拥有可执行的架构，意图与能力之间存在51个百分点的差距[2] - 攻击者正利用AI工具加速网络钓鱼、生成恶意软件并发起对抗性攻击，78%的组织在过去一年报告了已确认或疑似与AI相关的安全事件[3] 行业现状与挑战 - 行业挑战已从2025年的云“盲点”转变为2026年更深层的治理、控制和实时执行难题[2] - 52%的AI工作负载跨越混合环境，但64%的组织认为其架构需要重新设计[5] - 76%的领导者认为数据中心安全对AI至关重要，但仅有35%认为其现有安全能满足当前需求[5] - 仅有24%的组织能够在不影响性能的情况下全面检查AI流量，71%报告Web应用防火墙误报增加[5] - 88%的组织表示AI增加了安全复杂性，67%报告存在策略碎片化问题[5] - 54%的组织经历过AI相关的安全事件，另有24%因缺乏可见性而无法确认，意味着超过四分之三的组织要么已受攻击，要么无法确定是否受攻击[5] - 48%的组织将非人类身份（AI代理、API）列为首要关注点[5] - 在访问模型方面，24%的组织表示没有针对AI的特定访问控制，仅有16%能在整个环境中一致地执行控制[5] 解决方案与技术架构 - 报告强调需要一种跨云、数据中心、SaaS和终端的统一、预防优先的架构[4] - Check Point的混合网状网络安全方法提供统一管理，86%的领导者认为跨云、数据中心和边缘的统一安全管理对AI工作负载至关重要[4][9] - 预防优先安全利用AI驱动的洞察实时阻止勒索软件、零日威胁和数据泄露，在2026年Miercom报告中获得99.8%的安全有效性评分[9] - 基于身份的保护确保每个用户、设备和应用都经过实时验证和保护，在所有接入点提供一致的安全且不影响性能[9] - AI防御平面是一个统一控制平面，管理AI的连接、部署和操作，在员工AI使用、应用和代理系统层面提供运行时保护[9] - 代理网络安全编排平台将安全团队提升至业务意图层面，让AI代理自主处理策略创建、零信任强化和跨混合环境的合规性[9]