2025年，ai技術的迅猛發展已經重新定義了網絡安全的邊界，也讓威脅的複雜性和多樣性不斷升級，網絡犯罪分子正在尋找更先進的技術和模式發起新的活動。在此背景下，新興網絡威脅的數量不斷增加，演變速度遠超大多數網絡安全防禦體系的更新速度。本文梳理評估了2026年可能影響企業組織數字化發展的10種新興網絡安全威脅，其中也包括了一些目前已經存在但未來可能會變得更加嚴重的網絡安全問題，同時對如何及時發現和妥善應對這些新威脅給出了相應的建議。
10大新興網絡安全威脅
以下是目前正在快速演變，並需要企業組織高度關注的 10 種網絡安全新威脅：
1.AI驅動的複雜社會工程攻擊
如今，ai技術已能夠“親自”編寫詐騙攻擊腳本。攻擊者利用生成式人工智能，在聯繫目標前先構建其心理畫像。在撰寫釣魚郵件時，AI系統會調整語氣和發送時機，以貼合組織的內部文化。有些系統甚至被整合到聊天機器人或虛假幫助台中，持續活躍數週以獲取信任。人工智能還會分析目標的回覆，預測最有效的“觸發詞”，從而完成“社會工程操縱閉環”。這類針對性攻擊以機器般的高速度實施社會工程學詐騙，且仿真度極高，足以繞過任何傳統的常規檢測模式。
2.“克隆人”的欺詐
深度偽造技術已滲透至企業數字化辦公的多個領域。攻擊者會利用竊取的會議錄音和客户關係管理（CRM）系統中的語音數據，發起實時性深度偽造通話。藉助實時生成渲染和情緒匹配模型等工具，他們能在Teams等會議中模擬公司高管的聲音，甚至連呼吸節奏都惟妙惟肖。
這類詐騙通常發生在交易審批或危機應對等關鍵時刻，此時人們往往不會反覆核實信息。一些狡猾的攻擊團伙還會將偽造語音、視頻與地理位置偽裝技術結合，營造出 “在辦公室” 或 “在現場” 的假象。
目前已有大量的企業用户反饋遭遇過深度偽造攻擊：攻擊者通過克隆語音和偽造賬號，誘騙管理員分享權限，最終導致企業失去對一些關鍵業務系統和數據的控制。
3.大模型操縱與數據投毒
2026年，一些網絡犯罪組織將不再直接攻擊組織的業務系統，而是轉向破壞訓練系統的AI大模型。數據投毒就是一種常見的隱蔽“破壞者”。數據投毒是指在模型訓練階段，攻擊者向訓練數據集中注入惡意或有偏見的數據，從而使模型學習到錯誤的模式或偏見。當模型部署後，這些"毒素"會導致模型在特定情況下做出有利於攻擊者的決策。
被投毒的數據可能導致欺詐過濾系統遺漏特定交易類型，或使圖像識別工具錯誤分類敏感圖像。
模型操縱則更為深入，攻擊者通過利用模型更新接口，或注入對抗性樣本（長期導致模型錯誤訓練），來篡改模型的推理行為。最終，組織將得到一個 “選擇性失效”的人工智能系統，甚至無法知曉威脅從何時開始出現。
4.抗量子加密技術缺陷利用
當前，已經有很多企業組織爭相採用新型的“量子安全”加密技術，但在一些倉促部署的方案中留下很多安全漏洞。2025 年推出的很多抗量子加密創新工具，在實際部署前並未經過充分的安全性測試，攻擊者可以利用密鑰交換不匹配、隨機數生成器缺陷，以及舊 RSA 系統與量子密碼系統之間的集成漏洞發起攻擊。
此外，傳統密碼系統與後量子系統之間的混合加密層也將是攻擊者的主要目標，尤其是在金融和政府領域 ，因為這些領域的基礎設施非常龐大，無法在短時間內完成全面升級。2026年，量子技術應用的漏洞利用威脅已經迫在眉睫。
5.軟件供應鏈滲透攻擊2.0版
新一代軟件供應鏈漏洞攻擊多始於自動化環節。攻擊者會入侵構建系統或低可見度的容器倉庫，大多數滲透行為在代碼發佈前就已完成。威脅執行者會注入惡意依賴項，而由於簽名基礎設施本身已被攻破，這些惡意依賴項能通過校驗和驗證。
這類攻擊利用的是傳統供應商風險審計常忽略的隱蔽供應鏈漏洞。一旦入侵成功，惡意負載會處於休眠狀態，直至特定事件觸發 —— 例如產品更新或集成請求。
這一波新型供應鏈攻擊潛伏在你的軟件與供應商的供應商之間，可潛伏數月之久，並利用供應鏈賴以高效運轉的 “信任機制” 發起攻擊。
6.物聯網設備劫持攻擊
物聯網（IoT）系統已成為企業中應用廣泛但安全性最薄弱的環節。如今，攻擊者的攻擊目標不再是單個攝像頭或温度傳感器，而是以控制數千台設備的物聯網管理平台為目標。
一旦攻破 MQTT 代理（消息隊列遙測傳輸代理）或物聯網邊緣網關，攻擊者就能非法獲得傳感器和工業控制器的命令級訪問權限。由於許多物聯網設備仍帶有硬編碼憑證或不驗證固件更新，因此攻擊者很容易長期控制設備。
特別是在智慧城市和物流樞紐等應用場景中，攻擊者能夠串聯利用物聯網漏洞，從設備級控制滲透到運營網絡，他們可能關閉傳感器、提供虛假遙測數據，甚至重新路由自動化腳本。
7.新型多重勒索軟件攻擊
近年來勒索攻擊席捲全球，幾乎所有國家的政府、金融、教育、醫療、製造、交通、能源等行業均受到影響。而在勒索軟件攻擊的進化演進過程中，一個關鍵特徵就是從單純的支付贖金即可恢復被加密的數據，逐漸演變成竊取商業信息、非法銷售數據、DDoS攻擊等勒索方式結合的新模式，也被稱為“多重勒索”。多種威脅方法加大了受害者的壓力、迫使支付贖金，因為他們面臨數據丟失、數據暴露和業務停運的風險。面對多重勒索攻擊，企業的網絡安全負責人須仔細考慮其組織內的所有漏洞，並優先考慮補丁管理和漏洞掃描工作，以保護系統和數據免受潛在的數據泄露威脅。
8.雲配置錯誤導致的大規模數據泄露
在雲原生時代，“快速部署、敏捷迭代” 是企業數字化轉型的核心訴求。開發者追求“一鍵上線、即刻可用”，但這份便捷背後，也讓配置錯誤成為引發組織大規模數據泄露的隱蔽“地雷”。而且，這類配置錯誤引發的數據泄露通常不會留下明顯的日誌記錄，若未主動排查外圍的泄露數字資產，企業可能永遠無法知曉相關數據的泄露路徑。統計發現，很多數據泄露都始於一個小小的疏忽，卻能在幾小時內演變成大規模安全事件。
- 影子AI與內部威脅
傳統內部威脅通常源於疏忽或缺乏監控。員工會搭建未經批准的軟件即服務（SaaS）工具，或將個人設備連接到內部系統，形成安全團隊無法察覺的 “影子 IT” 環境。而影子AI的泛濫，正在持續加劇組織的內部威脅態勢。員工在未經監管的情況下使用生成式AI工具，並將企業敏感數據錄入IT部門無法管控的系統。員工在使用ChatGPT、Claude等工具提升工作效率時，常常沒意識到提交公司機密或客户數據可能帶來的風險。一項最新調查顯示，近半數（46%）受訪者表示對影子AI “極度擔憂”，90%的人將隱私信息泄露列為首要關注方向。
- 暗網中的網絡犯罪即服務（CAAS）
網絡犯罪已轉向 “訂閲制”：完整攻擊流程被包裝成月度服務，包含釣魚工具包、勒索軟件生成器、訪問代理、洗錢服務等，攻擊者無需寫代碼就能發起複雜攻擊。
甚至可通過 “憑證供應商” 購買企業VPN、雲控制枱權限，多數的暗網犯罪服務平台還配置了 AI 支持機器人，協助軟件系統設置和勒索談判。2026年，這種“專業化”的犯罪服務，會讓網絡攻擊的成本更低、更難追蹤。
降低威脅風險的8 個實用策略
及時識別新興網絡安全威脅只是對其防護的第一步，快速阻斷並清除威脅影響才是降低風險的關鍵。以下8 個實用防禦策略能夠幫助企業阻止新興威脅風險升級蔓延：
1.採用零信任安全框架
零信任的核心理念很簡單，就是對所有對象都需持續驗證。當攻擊者入侵時，這種安全框架能有效阻止其橫向移動，因為訪問權限並非永久有效，而是每次都需重新驗證。
實施方法：
梳理關鍵數據流，在每個節點應用最小權限原則。
採用基於身份的分段，而非依賴傳統網絡區域劃分。
部署持續驗證工具，在會話期間重新驗證用户身份。
監控東西向流量（內部網絡中不同區域間的流量），實時捕捉違反策略的行為。
2.強制啓用多因素認證
多因素認證（MFA）能為攻擊者設置難以快速突破的障礙，尤其是當 MFA 覆蓋所有訪問點時，包括 VPN、雲控制枱、特權工具和管理員面板。實際運營中，遺漏任何一個薄弱環節（例如舊的 SSH 網關），都可能導致整個防禦體系被攻破。
實施方法：
全局強制啓用 MFA，管理層或 “臨時” 登錄也不例外。
採用抗釣魚 MFA 方式，如 FIDO2 密鑰或硬件令牌。
集成自適應 MFA，當檢測到高風險位置或新設備時，觸發額外驗證步驟。
將 MFA 日誌與 SIEM 警報關聯，檢測令牌複用或疲勞攻擊。
3.自動更新及時修復漏洞
攻擊者會在數天甚至數小時內將新的安全漏洞武器化。如果組織的補丁更新仍依賴人工審查，那麼就會永遠在應對 “昨天的威脅”。自動化能縮小威脅暴露窗口，並確保防護流程可預測。
實施方法：
通過 Ansible 或 Windows 服務器更新服務（WSUS）等編排工具，實現操作系統和應用程序補丁的自動化部署。
優先修復當前在野外被利用的漏洞，而非僅關注高分漏洞。
維護 “補丁日曆”，追蹤各系統的更新速度和失敗情況。
在推送至生產環境前，先在隔離環境中測試更新。
4.採用量子安全算法加密敏感數據
量子計算對網絡安全的實際影響已日益臨近，而傳統加密技術無法抵禦量子攻擊。組織現在就應採用量子安全算法加密敏感數據，避免未來陷入被動補救應急的困境。
實施方法：
開始啓動將密鑰管理系統遷移至格基密碼學或哈希基密碼學。
採用混合加密方案，結合傳統算法與量子安全算法。
審計現有加密層，檢查算法時效性和密鑰長度合規性。
記錄加密技術的應用位置，為後續全面升級鋪路。
5.劃分網絡分段，遏制潛在漏洞擴散
扁平化網絡對攻擊者而言如同 “禮物”，一旦入侵，就能訪問所有資源。網絡分段能打破這種攻擊連鎖反應，通過隔離不同網絡環境，確保一個區域的漏洞威脅不會擴散到其他區域。
實施方法：
按敏感度劃分內部網絡基礎設施，例如用户訪問區、生產區和管理員區。
利用防火牆和微分段工具，執行嚴格的通信規則。
部署跳板機（jump server）供管理員訪問，而非直接登錄目標系統。
通過模擬漏洞測試，持續驗證分段效果。
6.強化雲安全態勢，實施嚴格的配置管控
雲配置錯誤導致的數據泄露，比漏洞利用更為常見。大多數配置錯誤源於微小的設置失誤，例如開放存儲、過度寬鬆的 IAM 角色，以及未修改默認加密等。強大的雲安全態勢管理工具能有效封堵這些漏洞。
實施方法：
利用雲安全態勢管理（CSPM）工具，實時掃描配置錯誤。
對 IAM 角色強制應用最小權限原則，併為臨時訪問設置自動過期。
應用資源策略，默認拒絕公共訪問。
持續驗證雲應用的合規性。
7.持續開展員工安全意識培訓
即便擁有最先進的網絡工具，若員工持續點擊惡意鏈接，組織整體的安全體系仍會失效。因此要持續培訓能培養員工的安全直覺，幫助他們識別釣魚線索、驗證異常請求，並更快上報可疑情況，這是一種文化轉變。
實施方法：
定期開展面向所有員工的網絡安全培訓，聚焦當前威脅趨勢。
結合真實釣魚模擬，並在測試後進行復盤講解。
追蹤個人風險評分，為高風險角色定製培訓內容。
表彰主動上報可疑情況的員工，讓積極防禦成為常態。
8.開展實戰化攻防演練
一份書面計劃往往會在真實的危機中崩潰。定期且貼近真實場景的實戰化攻防演練活動，能幫助安全團隊在壓力下更快、更冷靜地應對。這些演練能在攻擊者發現前，提前暴露防禦體系的薄弱環節。
實施方法：
定期開展全面的桌面推演和實戰演練。
納入法律、公關和高管團隊。
準確度量、記錄、優化威脅檢測時間、遏制時間和溝通延遲。
每次演練後，根據發現的實際安全漏洞更新事件響應文檔。
德迅雲安全漏洞掃描服務 VSS
漏洞掃描服務（Vulnerability Scan Service）集Web漏洞掃描、操作系統漏洞掃描、資產內容合規檢測、配置基線掃描、弱密碼檢測五大核心功能，自動發現網站或服務器在網絡中的安全風險，為雲上業務提供多維度的安全檢測服務，滿足合規要求，讓安全弱點無所遁形。
1.掃描全面
涵蓋多種類型資產掃描，支持雲內外網站和主機掃描，支持內網掃描、智能關聯各資產之間的聯繫，自動發現資產指紋信息，避免掃描盲區。
2.高效精準
採用web2.0智能爬蟲技術，內部驗證機制不斷自測和優化，提高檢測準確率，時刻關注業界緊急CVE爆發漏洞情況，自動掃描，最快速瞭解資產安全風險。
3.簡單易用
配置簡單，一鍵全網掃描。可自定義掃描事件，分類管理資產安全，讓運維工作更簡單，風險狀況更清晰瞭然。
4.報告全面
清晰簡潔的掃描報告，多角度分析資產安全風險，多元化數據呈現，將安全數據智能分析和整合，使安全現狀清晰明瞭。
