2026-2027年人为网络风险的未来一年

第一部分：数据

• 调查对象：来自全球1000人以上公司，涵盖CISO、网络安全总监、网络与人力资源经理、安全意识主管、GRC经理、网络风险分析师等职位。
• 员工风险：一线员工和远程工作者被认为是最具风险群体，高管层风险也不容忽视。
• 风险指标：86%的受访者对现有指标能否真实反映人类风险缺乏信心，仅15.6%进行风险评估，11%使用培训结果评估。
• AI风险认知：47.2%认为AI会增加人类网络风险，27.8%将应对AI风险列为首要任务，63.4%认为AI治理是安全团队必备能力。
• AI治理：66.8%认为AI采用由IT/工程部门或高级管理层推动，但仅14%的安全团队拥有AI采用监督权。
• AI信息获取：34.8%通过实际观看获取AI风险信息，22.8%通过风险评估，仅11%通过培训结果。
• 风险策略：44.4%的人类风险策略处于发展中，24.4%采取静态策略，不到20%认为已优化。
• 风险指标维护：35.8%每月维护，19.6%根据需要维护，47.8%每年维护，但仍有部分组织非正式或非文档化。
• 风险项目改进：60.4%希望通过增加投资提升有效性，但仅12.8%关注文化变革，12.6%关注更好数据。

第二部分：共识

• 人工智能风险 → 人类解决方案：员工行为是关键风险因素，也是最易改进的方面，需要加强员工教育，识别异常行为。
• 人类与机器人共存：AI擅长数据分析，可用于识别高风险群体和行为引导，但需保持人类控制，避免过度依赖。
• AI治理：安全领导者需推动AI治理，确保数据安全，设定使用规范，构建透明文化，避免影子AI。
• 人力资源管理：HRM将成网络战略核心，需关注员工感受，提供支持，避免抵触情绪，确保AI安全运行。
• 安全文化：安全被视为创新推动者而非敌人，需构建支持性文化，明确AI使用规范，确保员工高效工作。
• 未来趋势：人力资源管理将不再只是流行语，而是网络战略核心，人类与AI将更紧密合作，自动化行为引导和AI驱动安全行为收集将成为标准做法。