到 2026 年，全球经济将由自主 AI 代理驱动，这在提升企业自动化的同时，也带来了前所未有的安全风险。这些风险包括 AI 身份伪造、AI 代理演变为内部威胁以及训练数据被恶意篡改。为了应对这些挑战，企业必须转向主动防御，将安全策略建立在 身份安全 和 数据可信 的基础上。此外，随着浏览器成为新的核心工作平台，以及量子计算威胁的临近，企业必须全面推行零信任策略，并开始向抗量子密码学迁移。最终，只有将安全与治理紧密结合，企业才能在 AI 时代实现可持续创新。
AI 身份的威胁：欺骗的新时代
信任的基石——身份，将在 2026 年成为 AI 经济中的主要战场。网络攻击的目标不再仅仅是网络或应用程序，而是身份本身。最典型的例子就是“CEO 分身”：一个由 AI 实时生成的、能完美模仿领导者并向企业发号施令的虚拟形象。
这种欺骗手段的普及由多个因素驱动：
- 完美的复制： 生成式 AI 已经能够实现无瑕疵的实时复制，使得深度伪造内容与真实情况无法区分。
- 数量的失衡： 企业内部的机器身份数量已经以 82:1 的惊人比例超过了人类员工，管理难度剧增。
- 自动化的漏洞： 自主 AI 代理被编程为无需人工干预即可执行命令，这意味着一个伪造的身份就能触发一系列灾难性的自动化操作。
这导致了一场令人无力的“真实性危机”。高层管理者将无法分辨合法指令和完美的深度伪造指令。在操作层面，当身份本身可以被伪造时，静态的访问权限将变得毫无意义。
要在这个新时代立足，就必须将身份安全从被动的保障措施转变为主动建立信任的赋能器，确保企业中每个人、机器和 AI 代理的身份都安全可靠。
新型内部威胁：保护 AI 代理
到 2026 年，企业将大规模部署 AI 代理，这既是解决网络安全人才短缺的战略需要，也带来了内在的风险。AI 代理虽然是一个不知疲倦的数字员工，但如果配置不当，它也可能成为一个强大的内部威胁。它始终在线，被系统默认信任，并可能拥有访问关键数据和系统的权限。
两种趋势将在 2026 年相互碰撞，定义这个新的战场：
- AI 代理攻击的激增： 攻击者的主要目标将不再是人类，而是 AI 代理。通过精心设计的提示词注入或利用工具滥用漏洞，攻击者可以劫持企业最强大、最受信任的“员工”，让其在内部自主执行恶意操作。
- AI 安全需求的爆发： 作为回应，企业将广泛采用新型的 AI 治理工具。这些工具将充当“断路器”，持续监控所有 AI 资产的状况，并在运行时充当 AI 防火墙，阻止机器速度的攻击。
2026 年将出现巨大的分化。一类公司将其未来建立在“有控制的自主性”平台上，另一类公司则在“无保护的自主性”上赌博……并为此付出了代价。
新机遇：解决数据信任问题
2026 年，一种新的攻击前沿将是数据中毒：攻击者悄无声息地污染用于训练核心 AI 模型的大量数据。他们通过操纵源头上的训练数据来制造隐藏的后门，产出不可信的“黑箱”模型。
这种攻击暴露了一个关键的组织结构缺陷：懂数据的人（开发人员和数据科学家）与负责安全的人（CISO 团队）在两个孤立的世界中运作。安全团队寻找传统威胁，而数据团队可能没有能力识别恶意的、不可见的数据操纵。
如果流经云端的数据不可信，那么基于该数据构建的 AI 也不可信。
有效的防御必须将这两个领域统一在一个平台上：
- 全面的可观察性： 使用数据安全态势管理 (DSPM) 和 AI 安全态势管理 (AI-SPM) 等工具，了解从开发到应用的整个生命周期中的数据风险。
- 真正的运行时保护： 部署与应用程序一同分发的现代云运行时代理和软件防火墙，实时查看并阻止恶意数据在系统内部的流动和处理。
新判决：AI 风险与高管问责
到 2026 年，追求 AI 优势的竞赛将撞上法律的现实墙。当 AI 出错时，谁应负责的问题将从哲学辩论转向法律判例，从而为高管对 AI 治理承担直接个人责任创造新的标准。
尽管到 2026 年预计 40% 的企业应用将配备 AI 代理，但只有 6% 的组织制定了成熟的 AI 安全策略。这种在无保护状态下的仓促采用，将催生问责的新标尺。首批追究高管对流氓 AI 代理行为个人责任的重大诉讼案将彻底改变安全的角色。
AI 计划的停滞将不是因为技术限制，而是因为无法向董事会证明风险已得到管理。
为了推动创新，安全部门必须从一个技术守护者演变为战略赋能者。解决方案是将 AI 风险视为一个数据问题，通过一个统一的平台来提供可验证的治理，从而为企业建立可持续的长期优势。
新倒计时：量子迁移的紧迫性
“先窃取，后解密”的威胁在今天已经成为现实。虽然过去这似乎是一个小众问题，但 AI 极大地缩短了其威胁时间表。到 2026 年，政府强制关键基础设施及其供应链开始向后量子密码学 (PQC) 迁移，这将引发历史上最大、最复杂的密码学迁移。
企业面临的挑战是三重的：
- 操作复杂性： 大多数组织缺乏对现有加密算法使用情况的可见性，使迁移变得极其复杂。
- 数据的追溯性不安全： 今天被盗的所有数据都将成为未来的负债。
- 缺乏管控能力： 大多数组织无法发现并阻止过时、易受攻击的加密标准在其基础设施中的使用。
因此，目标不是一次性的升级，而是组织整个安全态势向密码学敏捷性（crypto agility）的战略演进——即在不重建企业的情况下适应和更换加密标准的能力。
新连接：浏览器成为新工作空间
浏览器正从一个信息工具演变为一个代表用户执行复杂任务的代理平台。它正在成为企业主要的自主交互界面，一个事实上的新操作系统，带来了独特的安全挑战。
这类基于浏览器的新型威胁正在爆炸式增长。仅在过去一年，生成式 AI 流量就增长了超过 890%，相关的数据安全事件也增加了一倍以上。风险无处不在，从员工无意中将机密信息粘贴到公共大语言模型，到攻击者通过恶意提示词诱骗 AI 客服机器人泄露其他客户的数据。
这种新现实需要从保护一个物理场所，决定性地转变为保护无处不在的数据。
应对这一转变需要一个统一的云原生安全模型，在交互点——即浏览器内部——强制执行一致的零信任安全策略。这使得在流量加密并进入网络之前对其进行检查成为可能，从而实现动态屏蔽敏感数据、防止未授权截屏和阻止非法文件传输等精细化控制。