P0 · 立即纳入流程
AI 攻防
从提示词注入、模型供应链到 AI 代理权限，安全边界正从应用层延伸到推理与工具调用链。
观察信号：自动化工作流开始直接访问生产数据2026 / 行业研究
网络安全
行业分析
面向安全技术团队的年度研究简报：从攻击面、AI 与云原生的交叉变化中，找出更值得投入的防护能力。
当前聚焦：AI 攻防 · 以可观测、可验证、可处置为判断标准。
PRIORITY SIGNAL / 01
72%
安全团队将 AI 纳入检测流程
这不是市场统计，而是当前技术团队的建议优先级评分。
202420252026
4高优先级
技术赛道
技术赛道
3需要连续验证的
攻击路径
攻击路径
90天内可启动的
行动框架
行动框架
P0AI、暴露面
建议等级
建议等级
01 / 技术赛道
先看真实攻击路径，
再决定能力投入。
P0 · 持续暴露验证
攻击面管理
资产发现的核心不再是清单完整，而是将外网暴露、身份权限、云配置与真实可利用路径关联。
观察信号：云资产、SaaS 与影子 IT 的变化速度超过盘点周期P1 · 运行时优先
云原生防护
容器、Kubernetes 与函数计算让短生命周期资产成为常态，检测必须更贴近运行时行为。
观察信号：告警能看到异常，却无法定位工作负载与业务归属P1 · 依赖可视化
供应链韧性
开源依赖、构建管道和第三方服务共同构成新的信任边界，修复速度决定真实风险窗口。
观察信号：关键应用无法回答“这个组件从哪里来”02 / 威胁趋势
威胁面正在
变得更短、更快、更分散。
01
身份成为主路径
权限、令牌和会话比单一漏洞更常决定横向移动的成败。
02
自动化放大速度
攻击与防护都将代理化，响应窗口会进一步收缩。
03
信任链重构
代码、模型、工具和供应商的边界需要重新度量。
03 / 行动框架
让研究结论
进入下一个迭代。
建立 AI 与外部暴露面的最小资产视图
确定高价值数据、模型、代理与公网入口的责任人。
把检测从规则堆叠转为攻击路径验证
选 3 条高风险路径，打通资产、身份、日志与处置闭环。
用持续验证替代一次性检查
按业务影响复盘检测盲区，并把验证结果纳入研发与运营节奏。