2026年值得关注的10大新兴网络安全威胁及防护建议

2025年，AI技术的迅猛发展已经重新定义了网络安全的边界，也让威胁的复杂性和多样性不断升级，网络犯罪分子正在寻找更先进的技术和模式发起新的活动。在此背景下，新兴网络威胁的数量不断增加，演变速度远超大多数网络安全防御体系的更新速度。本文梳理评估了2026年可能影响企业组织数字化发展的10种新兴网络安全威胁，其中也包括了一些目前已经存在但未来可能会变得更加严重的网络安全问题，同时对如何及时发现和妥善应对这些新威胁给出了相应的建议。

10大新兴网络安全威胁

以下是目前正在快速演变，并需要企业组织高度关注的 10 种网络安全新威胁：

1、AI驱动的复杂社会工程攻击

如今，AI技术已能够“亲自”编写诈骗攻击脚本。攻击者利用生成式人工智能，在联系目标前先构建其心理画像。在撰写钓鱼邮件时，AI系统会调整语气和发送时机，以贴合组织的内部文化。有些系统甚至被整合到聊天机器人或虚假帮助台中，持续活跃数周以获取信任。人工智能还会分析目标的回复，预测最有效的“触发词”，从而完成“社会工程操纵闭环”。这类针对性攻击以机器般的高速度实施社会工程学诈骗，且仿真度极高，足以绕过任何传统的常规检测模式。

2、“克隆人”的欺诈

深度伪造技术已渗透至企业数字化办公的多个领域。攻击者会利用窃取的会议录音和客户关系管理（CRM）系统中的语音数据，发起实时性深度伪造通话。借助实时生成渲染和情绪匹配模型等工具，他们能在Teams等会议中模拟公司高管的声音，甚至连呼吸节奏都惟妙惟肖。

这类诈骗通常发生在交易审批或危机应对等关键时刻，此时人们往往不会反复核实信息。一些狡猾的攻击团伙还会将伪造语音、视频与地理位置伪装技术结合，营造出 “在办公室” 或 “在现场” 的假象。

目前已有大量的企业用户反馈遭遇过深度伪造攻击：攻击者通过克隆语音和伪造账号，诱骗管理员分享权限，最终导致企业失去对一些关键业务系统和数据的控制。

3、大模型操纵与数据投毒

2026年，一些网络犯罪组织将不再直接攻击组织的业务系统，而是转向破坏训练系统的AI大模型。数据投毒就是一种常见的隐蔽“破坏者”。数据投毒是指在模型训练阶段，攻击者向训练数据集中注入恶意或有偏见的数据，从而使模型学习到错误的模式或偏见。当模型部署后，这些"毒素"会导致模型在特定情况下做出有利于攻击者的决策。

被投毒的数据可能导致欺诈过滤系统遗漏特定交易类型，或使图像识别工具错误分类敏感图像。

模型操纵则更为深入，攻击者通过利用模型更新接口，或注入对抗性样本（长期导致模型错误训练），来篡改模型的推理行为。最终，组织将得到一个 “选择性失效”的人工智能系统，甚至无法知晓威胁从何时开始出现。

4、抗量子加密技术缺陷利用

当前，已经有很多企业组织争相采用新型的“量子安全”加密技术，但在一些仓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创新工具，在实际部署前并未经过充分的安全性测试，攻击者可以利用密钥交换不匹配、随机数生成器缺陷，以及旧 RSA 系统与量子密码系统之间的集成漏洞发起攻击。

此外，传统密码系统与后量子系统之间的混合加密层也将是攻击者的主要目标，尤其是在金融和政府领域 ，因为这些领域的基础设施非常庞大，无法在短时间内完成全面升级。2026年，量子技术应用的漏洞利用威胁已经迫在眉睫。

5、软件供应链渗透攻击2.0版

新一代软件供应链漏洞攻击多始于自动化环节。攻击者会入侵构建系统或低可见度的容器仓库，大多数渗透行为在代码发布前就已完成。威胁执行者会注入恶意依赖项，而由于签名基础设施本身已被攻破，这些恶意依赖项能通过校验和验证。

这类攻击利用的是传统供应商风险审计常忽略的隐蔽供应链漏洞。一旦入侵成功，恶意负载会处于休眠状态，直至特定事件触发 —— 例如产品更新或集成请求。

这一波新型供应链攻击潜伏在你的软件与供应商的供应商之间，可潜伏数月之久，并利用供应链赖以高效运转的 “信任机制” 发起攻击。

6、物联网设备劫持攻击

物联网（IoT）系统已成为企业中应用广泛但安全性最薄弱的环节。如今，攻击者的攻击目标不再是单个摄像头或温度传感器，而是以控制数千台设备的物联网管理平台为目标。

一旦攻破 MQTT 代理（消息队列遥测传输代理）或物联网边缘网关，攻击者就能非法获得传感器和工业控制器的命令级访问权限。由于许多物联网设备仍带有硬编码凭证或不验证固件更新，因此攻击者很容易长期控制设备。

特别是在智慧城市和物流枢纽等应用场景中，攻击者能够串联利用物联网漏洞，从设备级控制渗透到运营网络，他们可能关闭传感器、提供虚假遥测数据，甚至重新路由自动化脚本。

7、新型多重勒索软件攻击

近年来勒索攻击席卷全球，几乎所有国家的政府、金融、教育、医疗、制造、交通、能源等行业均受到影响。而在勒索软件攻击的进化演进过程中，一个关键特征就是从单纯的支付赎金即可恢复被加密的数据，逐渐演变成窃取商业信息、非法销售数据、DDoS攻击等勒索方式结合的新模式，也被称为“多重勒索”。多种威胁方法加大了受害者的压力、迫使支付赎金，因为他们面临数据丢失、数据暴露和业务停运的风险。面对多重勒索攻击，企业的网络安全负责人须仔细考虑其组织内的所有漏洞，并优先考虑补丁管理和漏洞扫描工作，以保护系统和数据免受潜在的数据泄露威胁。

8、云配置错误导致的大规模数据泄露

在云原生时代，“快速部署、敏捷迭代” 是企业数字化转型的核心诉求。开发者追求“一键上线、即刻可用”，但这份便捷背后，也让配置错误成为引发组织大规模数据泄露的隐蔽“地雷”。而且，这类配置错误引发的数据泄露通常不会留下明显的日志记录，若未主动排查外围的泄露数字资产，企业可能永远无法知晓相关数据的泄露路径。统计发现，很多数据泄露都始于一个小小的疏忽，却能在几小时内演变成大规模安全事件。

9. 影子AI与内部威胁

传统内部威胁通常源于疏忽或缺乏监控。员工会搭建未经批准的软件即服务（SaaS）工具，或将个人设备连接到内部系统，形成安全团队无法察觉的 “影子 IT” 环境。而影子AI的泛滥，正在持续加剧组织的内部威胁态势。员工在未经监管的情况下使用生成式AI工具，并将企业敏感数据录入IT部门无法管控的系统。员工在使用ChatGPT、Claude等工具提升工作效率时，常常没意识到提交公司机密或客户数据可能带来的风险。一项最新调查显示，近半数（46%）受访者表示对影子AI “极度担忧”，90%的人将隐私信息泄露列为首要关注方向。

10. 暗网中的网络犯罪即服务（CAAS）

网络犯罪已转向 “订阅制”：完整攻击流程被包装成月度服务，包含钓鱼工具包、勒索软件生成器、访问代理、洗钱服务等，攻击者无需写代码就能发起复杂攻击。

甚至可通过 “凭证供应商” 购买企业VPN、云控制台权限，多数的暗网犯罪服务平台还配置了 AI 支持机器人，协助软件系统设置和勒索谈判。2026年，这种“专业化”的犯罪服务，会让网络攻击的成本更低、更难追踪。

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