2026网络安全人才实战能力报告：AI赋能篇

AI赋能篇

核心观点： 人工智能技术的快速发展正在重塑网络安全领域，对网络安全人才的能力结构提出了新的要求。报告首次系统提出了“利用AI、保障AI、对抗AI”三位一体实战能力框架，并构建了“意识-知识-技能-实践”（ASK-P）能力体系，以应对AI时代网络安全人才实战能力的变化。

关键数据：

• 全球范围内，网络安全人才数量缺口巨大，人才供给与岗位任务之间存在结构性错位。
• AI安全属于网络安全领域新兴方向，大模型的普及重构了网络安全攻击面与工作范式。
• AI安全人才核心能力可划分为模型安全能力、AI应用安全能力、AI赋能网络安全能力三类，并归纳为三大岗位族：模型安全岗位族、AI应用安全岗位族、AI赋能安全岗位族。
• 网络安全人才在模型安全、AI应用安全、AI赋能安全三类实战能力方面均存在能力短板，主要体现在实战能力不足、复合型人才供给不足、知识技能积累与真实场景实践之间存在差距。

研究结论：

• AI时代网络安全人才实战能力内涵发生深刻变化，工作方式由人工主导逐步转向人机协同，人才能力也由侧重单项技术技能，向技术、业务、治理相融合的综合实战能力演进。
• AI赋能安全运营、漏洞挖掘与攻防对抗、安全数据分析是AI在网络安全领域的三大应用场景。
• AI辅助低空漏洞挖掘和安全攻防、AI辅助区块链安全运营与告警研判、AI辅助网络安全人才训练与靶场内容生成、AI驱动的工业控制系统安全、AI赋能的数据跨境流动安全、AI系统自身的安全防护是AI赋能安全的六个代表性场景。
• 高校课程覆盖AI安全内容已较广，但实训体系与师资短板突出。
• 产教融合已成主流，但深度合作机制尚未普遍形成。
• 在职人员能力提升机制主要依靠企业内训与在职培训，但面临知识结构跨代与跨学科学习壁垒、实战能力短板、行业认知待提升等挑战。

对策建议：

• 国家层面：加强顶层设计，完善政策标准，建立AI时代网络安全人才能力标准，完善人才培养评价和继续教育衔接。
• 教育层面：优化培养体系，强化实战导向，明确岗位职责与跨部门协同机制，构建分角色、分层级的课程与实训任务，建立场景化能力认证和持续评估机制，建设靶场、测试工具、案例库和审计平台。
• 产业层面：深化产教融合，发挥主体作用，发挥企业需求牵引作用，有序开放实践资源，建立常态化联合培养机制，完善企业内部培养和人机协同治理。
• 个人层面：提升AI素养，主动适应变革，夯实网络安全基础并系统提升AI素养，强化实战能力，完善复合知识结构，培养与评价将更加场景化、动态化，终身学习和多主体协同将成为人才发展的基础机制。