2026年网络安全行业将重点在人工智能安全、数据安全、网络安全、重要场景等赛道集中发力。
人工智能安全方面：
- AI攻防：网络攻防正加速演变为以智能体为核心的新型对抗格局，APT组织将率先实现全链路智能化作战能力的实战落地。攻击者利用生成式AI与大语言模型（LLM）实现攻击代码、钓鱼诱饵和欺诈内容的自动化生成，并将A/P演变为攻击链条的“核心大脑”，使网络犯罪工业化。
- AI自身安全：AI行业进入“下半场”，安全风险上移至系统行为与决策层面。未来，构建贯穿全链路的AI安全围栏将成为守护AI自身安全的首席安全屏障。绿盟科技已率先孵化AI安全围栏（AI-GR）体系，实现对AI系统的全流程约束与韧性防护。
- AI安全运营：2025年工程化自动化初见成效，但受制于幻觉与稳定性；2026年将在“可信任的有限自治”框架下实现降噪、分诊与调查等关键环节的可控自动化。
- 智能体安全应用：2025年行业逐步认清大模型的不确定性，但智能体价值凸显；2026年可信任场景智能体将全面爆发，成为安全产品的基础单元。智能体在场景化业务中具有可行性，但必须在工程化约束下运行。
- 威胁情报：AI赋能威胁情报实现六大核心能力跃升，推动情报体系在全生命周期内完成从“信息堆砌”到可落地、可执行智能决策引擎的升级。
- AI内容安全与伪造识别：2025年深度合成能力全面突破，伪造内容的生成门槛持续降低；2026年“AI检测AI”的防范范式将成为核心安全能力，深度伪造识别与内容取证需求加速增长。
- 云安全：到2026年，随着AI应用加速向云端迁移，新兴开源AI组件的引入及供应链复杂度的提升，将显著增加配置缺陷与漏洞利用的风险。模型参数、模型聊天记录、AI密钥等核心资产面临严重的泄露威胁。精准识别并有效收敛AI资产的互联网暴露面，已成为云上AI数据安全的首要防线。
数据安全方面：
- 可信数据空间：2025年是可信数据空间的落地元年，政策、标准层面的强力推动是其快速发展的首要动力；企业、行业、城市等广泛试点意味着可信数据空间正走向落地。技术上综合利用密码学、可信硬件和系统安全等手段，使数据要素流通在“外循环”的场景中“安全可控与安全可证”。
网络安全方面：
- 代理型僵尸网络：代理型僵尸网络的激增将导致传统的IoC可靠性面临大规模失效的风险。僵尸网络的对抗史，本质上是一部围绕命令与控制核心隐匿与发现的攻防史。代理型僵尸网络的兴起，标志着网络攻防进入一个更复杂的“中间层战争”。
重要场景方面：
- 低空经济：以全栈数字化评估重塑准入基线，构建物理安全与数据资产并重的内生免疫新体系。2026年低空安全将是一场关于“内生免疫”与“数智化升级"的深刻变革。
关键数据：
- 超过15%的日常工作决策将交由AI智能体自主完成。
- 约70%企业将快速发展的生成式AI生态视为最大安全担忧。
- 当模型通过严格的置信度评分机制将处理范围限定在置信度高于95%的高确信区间时，AI能够安全地接管自动化处置权限。
- 2025年中国可信数据空间市场规模为30.4亿元人民币。
- 2025年，AI应用开发正经历从“单点模型实验"向"企业级工程化落地”的变革。
- 2025年，与AI组件相关的安全事件占总体的45%。
- 2025年，三项强制性国家标准的正式发布与实施，共同构建了严密的身份治理体系。
研究结论：
- AI技术正在深刻重塑网络攻击范式，网络攻防正加速演变为以智能体为核心的新型对抗格局。
- AI自身安全治理必须突破传统的内容防御边界，推动风险评估与防御体系的深度协同，加速向以智能体行为管控为核心的新一代全链路治理体系进阶。
- 威胁情报正站在一次深刻范式转移的临界点上，AI将全面贯穿情报的整个生命周期，驱动六大核心能力的质变。
- 深度伪造技术的广泛应用，正在引发一场波及社会治理、经济安全与个人权益的“真实性危机”。
- 低空经济安全将是一场关于“内生免疫”与“数智化升级"的深刻变革。
