逾兩成機(jī)構(gòu)表示，其AI模型或應(yīng)用曾遭入侵

北京 2026年7月31日 /美通社/ -- 根據(jù)IBM《2026年數(shù)據(jù)泄露成本報(bào)告》，在惡意數(shù)據(jù)泄露事件中，AI驅(qū)動(dòng)的攻擊占比達(dá)四分之一，較去年增長(zhǎng)了56%。此類事件單起平均造成600萬(wàn)美元損失，比全球數(shù)據(jù)泄露事件的平均成本（499萬(wàn)美元）高出約100萬(wàn)美元。

此類攻擊以深度偽造冒充身份和AI驅(qū)動(dòng)的惡意軟件為主要手段，正在深刻改變數(shù)據(jù)泄露的經(jīng)濟(jì)影響格局。攻擊端的實(shí)施速度不斷提升、成本持續(xù)下降，而防御端的檢測(cè)與修復(fù)費(fèi)用則日益高昂。報(bào)告顯示，在安全運(yùn)營(yíng)中應(yīng)用AI與自動(dòng)化技術(shù)的企業(yè)，平均可節(jié)省近200萬(wàn)美元的泄露成本，但仍有四分之一的企業(yè)尚未將這些工具納入其安全運(yùn)營(yíng)體系。

攻擊端僅需數(shù)千美元即可發(fā)起攻勢(shì)，而防御端卻需承擔(dān)數(shù)百萬(wàn)美元的數(shù)據(jù)泄露成本——這一日益擴(kuò)大的鴻溝，正在從根基上重構(gòu)網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險(xiǎn)的經(jīng)濟(jì)模型。

前沿AI威脅倒逼企業(yè)提前行動(dòng)

Ponemon研究所的后續(xù)研究揭示了一個(gè)耐人尋味的對(duì)比：當(dāng)知曉前沿AI網(wǎng)絡(luò)攻擊威脅的企業(yè)中，85%已計(jì)劃增加安全預(yù)算；然而在初始研究中，僅有64%的組織會(huì)在實(shí)際遭受數(shù)據(jù)泄露之后才做出同樣決策。企業(yè)正從"事件驅(qū)動(dòng)型響應(yīng)"轉(zhuǎn)向"風(fēng)險(xiǎn)驅(qū)動(dòng)型預(yù)防"，提前應(yīng)對(duì)未來(lái)威脅。

但在攻擊者行動(dòng)最迅速的領(lǐng)域，防護(hù)缺口依然顯著。調(diào)查顯示，雖有逾50%的企業(yè)已將智能體用于威脅檢測(cè)與遏制，但僅有18%將其部署到漏洞修復(fù)與管理環(huán)節(jié)中 —— 這意味著，即便AI正在不斷縮短攻擊者可利用的漏洞窗口，已知風(fēng)險(xiǎn)仍持續(xù)處于暴露之中。四分之三的受訪者表示，前沿AI威脅正迫使他們重新思考如何在整體安全運(yùn)營(yíng)體系中部署智能體。

"真正在改變的是網(wǎng)絡(luò)攻擊的經(jīng)濟(jì)學(xué)邏輯。AI讓攻擊變得更快、更便宜，而數(shù)據(jù)泄露的代價(jià)卻越來(lái)越高昂。當(dāng)組織的漏洞發(fā)現(xiàn)與修復(fù)之間存在過(guò)長(zhǎng)的時(shí)間差時(shí)，這種失衡直接體現(xiàn)在泄露成本上。"IBM安全軟件副總裁Suja Viswesan表示，"當(dāng)前重中之重，是消除這一時(shí)間差——將修復(fù)能力內(nèi)嵌到開(kāi)發(fā)流程中，在運(yùn)行時(shí)保障身份安全，并以與攻擊速度匹配的速度來(lái)應(yīng)對(duì)攻擊。"

關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施面臨更高的AI驅(qū)動(dòng)型風(fēng)險(xiǎn)

報(bào)告指出，大多數(shù)AI驅(qū)動(dòng)型攻擊（62%）以關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施為目標(biāo)，其中金融服務(wù)和能源機(jī)構(gòu)遭受的攻擊最為集中，加大了更廣泛的系統(tǒng)性破壞風(fēng)險(xiǎn)。每樁金融服務(wù)行業(yè)的數(shù)據(jù)泄露事件平均造成630萬(wàn)美元損失，能源行業(yè)的數(shù)據(jù)泄露損失平均為520萬(wàn)美元。攻擊集中在這些行業(yè)中，這增加了對(duì)經(jīng)濟(jì)、供應(yīng)鏈和基本服務(wù)產(chǎn)生連鎖影響的可能性。

其它主要發(fā)現(xiàn)

• AI安全鏈中的最脆弱環(huán)節(jié)。調(diào)查顯示，超20%企業(yè)曾遭遇針對(duì)AI模型或應(yīng)用系統(tǒng)的入侵攻擊。究其根源，最常見(jiàn)的兩類誘因是：周邊系統(tǒng)薄弱（即API、應(yīng)用程序或插件遭入侵），占比27%；以及云平臺(tái)配置不當(dāng)，影響到AI工作負(fù)載，同樣占比27%。
• 量子風(fēng)險(xiǎn)逼近，加密短板突出。即便企業(yè)在量子安全領(lǐng)域的投入持續(xù)攀升，加密機(jī)制與密碼管理體系的固有缺陷仍將企業(yè)暴露在攻擊之下。在遭遇數(shù)據(jù)泄露的企業(yè)中，僅37%能夠?qū)γ舾袛?shù)據(jù)進(jìn)行靜態(tài)存儲(chǔ)與傳輸過(guò)程中實(shí)施雙重加密保護(hù)，并僅有34%的組織對(duì)其加密資產(chǎn)保持完整可見(jiàn)性。
• 攻擊者將聲譽(yù)當(dāng)作勒索武器。報(bào)告顯示，勒索軟件事件較去年呈現(xiàn)上升趨勢(shì)（39%對(duì)34%），攻擊者日益借助AI實(shí)現(xiàn)攻擊的自動(dòng)化與規(guī)模化。盡管造成業(yè)務(wù)中斷仍是脅迫手段之一，但其施壓策略正逐步轉(zhuǎn)向更具影響力的維度——以品牌聲譽(yù)作為要挾籌碼的手法最為常見(jiàn)（41%），其次為員工數(shù)據(jù)（35%）和知識(shí)產(chǎn)權(quán)（31%）。

這份2026年報(bào)告由Ponemon研究所開(kāi)展，IBM提供贊助與分析，基于全球602家企業(yè)與組織在2025年3月至2026年2月期間經(jīng)歷的數(shù)據(jù)泄露事件。后續(xù)研究于2026年5月進(jìn)行，其中456家曾參與數(shù)據(jù)泄露成本報(bào)告（CODB）研究的組織做出了回應(yīng)。在這些組織中，78%（即356家）知曉了近期關(guān)于Mythos等高度先進(jìn)前沿模型的報(bào)道。

關(guān)于IBM

IBM 是全球領(lǐng)先的混合云、人工智能及企業(yè)服務(wù)提供商，幫助超過(guò) 175個(gè)國(guó)家和地區(qū)的客戶，從其擁有的數(shù)據(jù)中獲取商業(yè)洞察，簡(jiǎn)化業(yè)務(wù)流程，降低成本，并獲得行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。金融服務(wù)、電信和醫(yī)療健康等關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域的超過(guò) 4000家政府和企業(yè)實(shí)體依靠 IBM 混合云平臺(tái)和紅帽 OpenShift 快速、高效、安全地實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。IBM 在人工智能、量子計(jì)算、行業(yè)云解決方案和企業(yè)服務(wù)方面的突破性創(chuàng)新為我們的客戶提供了開(kāi)放和靈活的選擇。對(duì)企業(yè)誠(chéng)信、透明治理、社會(huì)責(zé)任、包容文化和服務(wù)精神的長(zhǎng)期承諾是 IBM 業(yè)務(wù)發(fā)展的基石。

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李波
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