2026年网络应用安全报告：AI准备度差距

人工智能准备差距 执行摘要 人工智能已经重写了应用程序安全规则。它现在嵌入到组织构建的应用程序中，运营它们的自动化层，以及针对它们的攻击中。采用的加速速度比大多数安全架构设计时所预期的要快，已经造成了敌人正在利用的暴露。 《2026年网络应用安全报告》基于对800多位网络安全专业人士的调查。它探讨了组织如何保护网络应用和API，随着人工智能重塑应用架构、威胁态势和防御反应。 研究结果指向现代化与操作控制之间日益扩大的准备差距： •传统的检测和响应仍然缓慢： •随着人工智能的介入，对安全有效性的信心急剧下降： 本报告显示，整体对应用安全态势的信心仅为29%，而对于集成AI的应用，这一数字更是降至15%。这是头号悖论：几乎普遍采用，准备却最少。组织部署AI的速度超过了它们对其安全能力的信任。 我们的报告显示，近三分之一的组织需要一个月或更长时间才能意识到他们已被入侵，修复时间同样滞后。机器速度的攻击与人类速度的检测和响应相碰撞，使得对手获得了持久的优势。 •整顿正成为战略人工智能相关的安全风险现在已成为应用安全投资的主要商业驱动因素，仅有5%的组织对其当前的Web应用程序安全工具完全满意。因此，62%的组织正在整合工具——主要是由简化管理驱动，而非成本削减。我们的研究结果表明，分散的堆栈无法以人工智能的速度运行。 •人工智能辅助攻击日益增多，随之而来的是安全漏洞。 人工智能生成的和人工智能加速的攻击现在被视为最大的新兴安全风险。过去一年中，超过一半的组织遭遇了Web应用或API泄露，大多数人表示对防御这些攻击的能力缺乏信心。 在这些发现中，一个一致的模式显现出来。团队正在部署他们不完全信任的技术，面对比他们能发现的更快的对手，并且依赖于为较慢时代设计的碎片化安全工具。缩小人工智能准备差距需要架构简化、统一可见性和在减少检测和响应时间线的地方部署人工智能。到2026年，以人工智能速度恢复控制是弹性的基本要求。 人工智能的采用速度超过安全控制 人工智能在安全运营中的应用持续加速，现在有76%的组织在其防御中使用了人工智能或机器学习。然而，安全信心却在相反的方向移动，从42%下降到29%。组织在其网络应用中部署人工智能越多，他们对保护这些应用的能力就越不自信——对于集成人工智能的应用，信心降至15%，在防御由人工智能生成的攻击时，信心更是只有12%。 在表示高度自信的29%的人和报告没有事故的干净一年的27%之间几乎重叠引发了更难回答的问题：自信反映的是操作准备状态、近期没有发生泄露，还是可能是缺乏透明度？ 这种信心差距反映了现代应用程序行为与保护其的控制措施之间的结构性差距。为可预测流量和人类规模活动构建的安全工具现在需要以机器规模运行——检查模型生成的有效载荷、监控服务之间的自主调用，以及区分合法自动化与敌对探测。大多数工具都没有为这些功能设计。 应用开发者每日推送代码和配置更改，而安全政策不具备适应性，需要经过审查周期才能更新。人工智能集成的应用程序通过在运行时改变行为进一步扩大了这个差距——一个学习模型，一个变化的提示链，一个根据上下文自适应的API调用。这些不是一次性和固定规则可以监控的静态端点。 应用程序安全：您对自己组织的应用程序安全态势有多自信？ 你对使用LLM或GenAI集成的Web应用程序和API的安全性有多自信？基因人工智能应用程序： 当安全架构无法跟上应用架构的步伐时，团队首先失去的是可见性。正在缩小这一差距的组织正在自动化安全策略更新，以确保它们与应用程序变更同步部署，而不是落后几周。 你无法捍卫你看不见的东西 即使政策更新与时俱进，可见性仍然脆弱。AI集成服务、影子AI工具和动态生成的API端点正在以安全团队无法映射的速度扩大应用范围。而团队看不到的地方，他们就无法保护。 大约八分之一（13%）的组织表示，他们高度自信地了解目前所有正在使用中的应用程序和API。影子AI加剧了差距：31%将未授权的AI工具列为他们最大的担忧，而拥有嵌入式凭证和API集成的生成AI服务则完全绕过了标准的配置流程。 传统的库存模型假设资产通过IT工作流程进行配置，可以在部署时进行分类。在以多个系统和软件供应商的技术生态系统为基础的动态环境中，这几乎是不可能的。AI集成服务通过自我配置API连接、在应用程序层嵌入凭证和生成从未通过标准配置的新端点来放大这一挑战。结果是攻击面比当前政策和工具设计所覆盖的更大、更动态。 无法被安全团队编目的，敌人将会为他们发现。面对这一可见性差距，组织正在优先考虑自动化API和应用发现，作为后续每个防御层的基础。 人工智能扩大了攻击面并加速了威胁 AI集成应用和API端点是安全团队难以进行库存管理的，但也是AI驱动攻击增长最快的对象。与AI相关的威胁现在占据了风险排名的前三位。 超过一半的受访者将人工智能生成或人工智能加速的攻击列为主要风险（55%）。影子或未记录的API紧随其后，占比51%，以及将人工智能集成到应用程序中引入的漏洞（43%）。这些风险聚集在一起，因为人工智能同时扩大了应用程序的攻击面并加速了利用。数据支持这一点——74%的人报告说，过去一年人工智能辅助攻击有所增加，其中35%的人认为增加是显著的。 随着组织将人工智能集成到应用程序和工作流程中，它们引入了新的端点、服务调用和外部模型依赖，这些新引入的内容是传统安全架构从未设计用来覆盖的。例如，部署在面向客户的流程中的AI代理可能会跨内部API使用服务凭证进行调用链，将敏感数据缓存到会话内存中，并接受绕过传统输入验证的自然语言输入——所有这些都在单个会话中自主完成。 人工智能辅助攻击利用这些漏洞，不断测试凭证，系统地探测API，并调整模式以规避签名规则和静态阈值。走在曲线前沿的组织将人工智能集成应用程序及其API端点视为一个独特的风险类别，并对其进行专门的发现、分类和监控，与传统的应用程序安全工作流程分开。 如何发动攻击 风险是由人工智能驱动的，但攻击针对的是整个应用表面。位列榜单的攻击模式虽熟悉，但其速度、数量和持续性却属新颖。 凭证填充和账户接管以68%的比例位列最令人担忧的机器人攻击，较去年的47%大幅上升。DDoS和体积攻击位居第二，占53%，网络爬取占47%。信用卡和支付欺诈（39%，较去年上升6%）和库存囤积（26%）代表了最直接的财务风险。欺诈交易会立即侵蚀收入，而库存否认则阻止合法买家完成购买。凭证填充也是组织遇到的最常见的攻击类型，占比58%。 凭证填充、DDoS和网页抓取是常见的攻击类型。AI驱动的机器人基础设施所改变的是这些攻击的速度、规模和持续性——身份、指纹和行为模式更换的速度超过声誉列表、速率限制和CAPTCHA的适应能力。然而，只有14%的组织对自己的防御能力表示高度信心。这些攻击以前所未有的规模发生，针对的是无法跟上多变的、复杂对手的防御。 资格证书滥用仍然有效，因为它在正常认证流程中进行操作，与合法流量混合。降低此方面暴露的组织在周边认证之上增加了行为分析和会话级检查；评估每个身份登录后做什么，而不仅仅是凭证是否有效。 APIs：最高风险，保护最少 在认证之上叠加行为分析有助于防御凭证流。但最大的风险并非出现在登录页面——而是在API层，那里动态、复杂的应用正以超出传统检查的速度和规模生成流量，并以安全控制从未调校以检测的模式进行。 APIs illustrate the report’s central contradiction. They are identified as the highest-risk application category by 67% of respondents while simultaneously representing the largest visibility gap at 53%. In other words, the part of the application stack organizations worry about most is also the part they understand least. AI-integrated applications follow the same pattern, ranking near the top for both perceived risk (56%) and limited visibility (48%). APIs体现了报告的核心矛盾。67%的受访者将其识别为最高风险的应用类别，同时它们也代表了最大的可见性差距，达到53%。换句话说，组织最担心的应用堆栈部分，也是他们理解最少的部分。AI集成应用也遵循相同的模式，在感知风险（56%）和有限可见性（48%）方面都接近顶端。API层是工具碎片化导致风险暴露最为严重的环节。云原生工具、独立网关、传统WAF和嵌入式应用级控制各自只占实施应用的不到25%，导致各个实施点之间的检测逻辑不一致。 与最大的可见性差距相比，最高的安全风险是什么？ 组织在缩小这一差距时，将API发现、运行时保护和策略执行整合到一个单一的操作流程中，从而确保最高风险类别无论部署在哪里都能得到一致的覆盖。 凭证滥用和API利用 当API发现、运行时保护和政策执行各自独立运行时，攻击者会寻找缝隙。安全漏洞的入口点证实了这一点：合法的访问路径现在成为了对手入侵的主要途径，而技术漏洞已经不再是首要方法。 凭证填充和账户接管占比最高，达到58%，其次是API滥用，占49%，网络应用程序漏洞占43%。这些入口点成功的方式不同，但有一个共同优势：它们都在合法访问路径内操作。由机器人驱动的凭证填充可以大规模运作，通过旋转身份和行为模式以融入正常认证流量；要阻止它，需要在实时评估行为和意图，以区分合法访问和自动化滥用，然后再允许进入。API滥用更为有针对性——未受监控的端点提供了入口，被盗凭证通过正常认证流程获取访问权限，攻击者继承了受损害用户的完整授权来查询、提取或修改数据。每一步都是单独的常规操作；链条使得它成为一次违规行为。 近一半的组织经历了API逻辑、参数或工作流的直接操控。然而，防御性投资仍偏爱大门：OAuth和API密钥的部署率高达74%，专用网关达到65%，而API发现工具仅有41%，方案验证仅占31%。这种不平衡反映了人们普遍认为认证是信任边界的假设。一旦凭证得到验证，会话活动就受到最小程度的审查。但即便现有的审查也集中在错误的问题上——验证调用API的实体并不能揭示该调用是否合适、过度或不合理。 组织消除认证与API级审查之间的差距，正将认证、行为分析和API检查整合到一个共享的策略引擎下，并辅以相关的遥测数据。 当违规行为超过检测速度时 即使在身份验证和API层加强了控制，漏洞率仍然很高。在过去十二个月里，53%的组织遭遇了Web应用程序或API相关的安全漏洞。问题已不再是妥协是否发生，而是它被控制的速度有多快。防守者目前正在这场竞赛中落后。 探测和响应时间线显示出人类速度的防御在哪里崩溃。只有20%的组织能在数小时内发现违规行为，54%需要一周或更长时间——其中近三分之一需要一个月或更长时间。补救措施的时间更长：68%需要超过一天来控制事件，39%需要一个月或更长时间。 合作伙伴API通过被篡改的集成令牌泄露记录时，如果监控仅依赖于签名规则，则不会生成警报。有时，安全漏洞几个月后才浮出水面，被第三方而非安全团队发现。在漏洞被发现之前，攻击者有足够的时间进行凭证收集、横向API映射、权限提升和数据暂存。 时间线之所以缓慢，是因为结构上的原因：理解攻击所需的信号分布在不同的系统中。网络遥测、应用程序日志、API流量和安全警报在独立的流程中进行分析，无法获得完整的攻击序列视图。即使是经验丰富的分析师也难以在对手行动的速度下关联这些碎片化的信号。 当执法层不共享上下文时，停留时间成为敌人的最大优势。 事件后实时战斗AI 人工智能在安全运营中扮演四