2025年，AI技術的迅猛發展已經重新定義了網絡安全的邊界，也讓威脅的復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御體系的更新速度。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，并需要企業組織高度關注的 10 種網絡安全新威脅：

　　1.AI驅動的復雜社會工程攻擊

　　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，在聯系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臺中，持續活躍數周以獲取信任。人工智能還會分析目標的回復，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戶關系管理(CRM)系統中的語音數據，發起實時性深度偽造通話。借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復核實信息。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戶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。當模型部署后，這些"毒素"會導致模型在特定情況下做出有利于攻擊者的決策。

　　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采用新型的“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，在實際部署前并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，傳統密碼系統與后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于自動化環節。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布前就已完成。威脅執行者會注入惡意依賴項，而由于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，惡意負載會處于休眠狀態，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，并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溫度傳感器，而是以控制數千臺設備的物聯網管理平臺為目標。

　　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。由于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

　　近年來勒索攻擊席卷全球，幾乎所有國家的政府、金融、教育、醫療、制造、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，一個關鍵特征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，并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.云配置錯誤導致的大規模數據泄露

　　在云原生時代，“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”，但這份便捷背后，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志記錄，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，很多數據泄露都始于一個小小的疏忽，卻能在幾小時內演變成大規模安全事件。

　　9. 影子AI與內部威脅

　　傳統內部威脅通常源于疏忽或缺乏監控。員工會搭建未經批準的軟件即服務(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，并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戶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。

　　10. 暗網中的網絡犯罪即服務(CAAS)

　　網絡犯罪已轉向 “訂閱制”：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復雜攻擊。

　　甚至可通過 “憑證供應商” 購買企業VPN、云控制臺權限，多數的暗網犯罪服務平臺還配置了 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。

　　快速識別威脅的 7個步驟

　　組織在面對上述新興網絡安全威脅時，實現早期檢測至關重要。威脅信號始終存在，只是容易被日常運營工作的混亂所掩蓋。以下7 個關鍵步驟措施能夠幫助組織更早地識別發現威脅：

　　1.監控行為模式，檢測異?；顒?/p>

　　重點關注一些變化而非穩定的行為因素。當威脅全面爆發前，通常會先出現一些異常行為，例如異常登錄或陌生設備連接。因此要以實時動態數據為參考進行用戶行為分析，而非定期審查靜態報告。

　　關鍵任務：

　　為每個行為角色建立30天周期的登錄、數據傳輸和權限使用基線。

　　標記異常的行為活動，例如管理員登錄后立即訪問人力資源文件或財務數據等。

　　利用用戶與實體行為分析(UEBA)或安全信息與事件管理(SIEM)關聯分析，實現跨時區和設備的異常追蹤與監測。

　　每日審查偏差報告，而非按月審查。

　　2.追蹤暗網情報，獲取早期數據泄露的信號

　　在企業內部實際檢測到安全威脅前，部分組織數據往往已在暗網泄露。監控暗網渠道能幫助企業提供威脅情報源無法覆蓋的早期預警窗口。關鍵在于實現外部資產掃描自動化，并將結果直接整合到組織的威脅響應流程中。

　　關鍵任務：

　　部署暗網監控平臺，追蹤與企業域名、代碼倉庫等相關的關鍵性資產內容。

　　配置威脅情報源，標記與企業郵箱關聯的憑證對應(郵箱 + 密碼)。

　　建立 24 小時的追蹤流程，包括：驗證→事件響應(IR)工單→強制密碼重置。

　　追蹤同一攻擊者的重復性威脅信息，這通常意味著攻擊仍在持續。

　　3.開展釣魚攻擊模擬演練，識別薄弱環節

　　釣魚攻擊仍將是2026年最常見的初始攻擊方式，而模擬測試則是一種非常有效的主動威脅防護工具。定期開展內部釣魚模擬演練能反映組織在真實攻擊場景下的反應能力。一旦發生此類情況，不僅客戶信息會面臨風險，一次誤點擊還可能導致企業內部系統被入侵或敏感客戶數據曝光。

　　關鍵任務：

　　結合當前攻擊趨勢(發票詐騙、多因素認證疲勞、Slack 仿冒)等開展突擊釣魚攻擊模擬測試。

　　記錄點擊時間戳、報告時間和安全運營中心(SOC)響應的升級路徑。

　　標記忽略或刪除模擬釣魚郵件而不報告的用戶，這屬于 “隱性失效”。

　　48 小時內利用測試結果更新郵件網關規則和安全意識培訓內容。

　　4.持續掃描系統，尋找漏洞線索

　　靜態漏洞掃描已無法滿足對新興威脅的監測需求。目前，威脅行為者會在漏洞披露后的幾小時內快速利用它們，因此組織的安全可見性窗口必須是 “全天候” 的。對重要的業務系統進行持續漏洞掃描，能幫助組織在弱配置和未打補丁資產出現時立即發現，而非被攻擊利用后才察覺。

　　關鍵任務：

　　將漏洞掃描器直接接入CI/CD流水線，一旦發現已知常見漏洞和暴露(CVE)時立即終止相應流程。

　　每次操作系統或庫更新后，觸發差異掃描而非全量掃描。

　　將掃描結果與資產清單交叉比對，確認實際暴露的資產。

　　利用漏洞評分，優先處理已被武器化利用的漏洞威脅。

　　整合威脅情報利用信息，優先處理當前在野外被活躍利用的漏洞。

　　5. 分析端點數據，發現隱蔽入侵

　　在全面入侵爆發前，端點設備上的數據通常能夠暴露出攻擊者的行為模式。命令行歷史、父子進程樹和異常動態鏈接庫(DLL)加載等，都是攻擊者經常采用的持久潛伏手段，因此，不要被動等待EDR發出攻擊事件警報，而是應該主動分析對終端設備的遙測數據，發現隱蔽入侵活動。

　　關鍵任務：

　　定期收集所有端點設備的 PowerShell、Windows 管理規范(WMI)和腳本執行日志。

　　定期排查不常見的父子進程組合(例如 Excel 啟動命令提示符cmd.exe)。

　　將端點域名系統(DNS)查詢與威脅情報中的已知命令與控制(C2)域名比對。

　　將 EDR 遙測數據歸檔至少 90 天，許多攻擊者會在初步清理后再次發起攻擊。

　　6. 審計訪問日志，捕捉可疑身份

　　大多數攻擊威脅都隱藏在合法憑證背后。一個高效的檢測線索是“模式偏移”，即某人的訪問行為偏離常規。日志分析應聚焦偏移的行為而非機械核對訪問清單。

　　關鍵任務：

　　定期生成管理員登錄、多因素認證(MFA)失敗和角色變更的差異報告。

　　為 “不可能訪問” 場景設置警報，例如同一用戶在一小時內從兩個不同地區登錄。

　　將權限提升事件與近期工單請求交叉比對，獲取上下文信息。

　　賬號閑置一定時間后應自動禁用。

　　7. 利用AI分析，標記異常網絡行為

　　為新一代人工智能分析工具提供清潔且關聯的數據，其優勢將會充分顯現。AI能發現人工審查難以察覺的時間異常和多向量異常，但前提是需持續優化模型。

　　關鍵任務：

　　將企業網絡流量數據、端點日志和身份事件整合統一。

　　利用企業已確認的安全事件，定期重新訓練檢測模型，提升準確性。

　　分析師手動審查 “低置信度” 異常，一些新的攻擊戰術、技術和程序(TTPs)往往隱藏于此。

　　記錄誤報模式以優化閾值，而非簡單禁用頻繁報警的規則。

　　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，快速阻斷并清除威脅影響才是降低風險的關鍵。以下8 個實用防御策略能夠幫助企業阻止新興威脅風險升級蔓延：

　　1.采用零信任安全框架

　　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，因為訪問權限并非永久有效，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。

　　采用基于身份的分段，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戶身份。

　　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.強制啟用多因素認證

　　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、云控制臺、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)，都可能導致整個防御體系被攻破。

　　實施方法：

　　全局強制啟用 MFA，管理層或 “臨時” 登錄也不例外。

　　采用抗釣魚 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 日志與 SIEM 警報關聯，檢測令牌復用或疲勞攻擊。

　　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，那么就會永遠在應對 “昨天的威脅”。自動化能縮小威脅暴露窗口，并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 “補丁日歷”，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.采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御量子攻擊。組織現在就應采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：

　　開始啟動將密鑰管理系統遷移至格基密碼學或哈?；艽a學。

　　采用混合加密方案，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，為后續全面升級鋪路。

　　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，例如用戶訪問區、生產區和管理員區。

　　利用防火墻和微分段工具，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.強化云安全態勢，實施嚴格的配置管控

　　云配置錯誤導致的數據泄露，比漏洞利用更為常見。大多數配置錯誤源于微小的設置失誤，例如開放存儲、過度寬松的 IAM 角色，以及未修改默認加密等。強大的云安全態勢管理工具能有效封堵這些漏洞。

　　實施方法：

　　利用云安全態勢管理(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，并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。

　　持續驗證云應用的合規性。

　　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，并更快上報可疑情況，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，并在測試后進行復盤講解。

　　追蹤個人風險評分，為高風險角色定制培訓內容。

　　表彰主動上報可疑情況的員工，讓積極防御成為常態。

　　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，提前暴露防御體系的薄弱環節。

　　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。

　　每次演練后，根據發現的實際安全漏洞更新事件響應文檔。

　　參考鏈接：

　　https://www.cm-alliance.com/cybersecurity-blog/10-emerging-cyber-threats-in-2026-how-to-spot-them-mitigate-risks