生成式AI和智能體的快速普及，正在改變網(wǎng)絡(luò)安全的攻防模式。企業(yè)不僅要利用AI提升安全能力，也必須應(yīng)對AI帶來的新型風(fēng)險。
近期，中國類OpenClaw應(yīng)用快速發(fā)展，市場上出現(xiàn)了許多不同的龍蝦智能體，如火山引擎的的ArkClaw、騰訊的QClaw等。阿里巴巴近日也發(fā)布了企業(yè)級Agent平臺 “悟空” 。大模型、智能體的快速發(fā)展為千行百業(yè)帶來眾多機(jī)遇，網(wǎng)絡(luò)安全產(chǎn)業(yè)也不例外。
一方面，AI正在賦能安全檢測、漏洞分析和自動化修復(fù)，大幅提升安全運(yùn)營效率；另一方面，AI應(yīng)用本身也正在成為新的攻擊入口。IDC在《IDC Link：中國網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)前瞻，2026Q1》中指出，當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)的發(fā)展正呈現(xiàn)出明顯的“All in AI”趨勢。
以下是IDC觀察到的七個關(guān)鍵技術(shù)趨勢
趨勢一：安全智能體有望替代部分傳統(tǒng)安全產(chǎn)品，成為安全團(tuán)隊(duì)“協(xié)作者”和“運(yùn)營者”
2026年2月，Anthropic發(fā)布Claude Code Security。這款安全智能體能夠通過語義理解分析代碼邏輯，并在真實(shí)環(huán)境中發(fā)現(xiàn)500多個此前未被識別的高危漏洞。事實(shí)上，Google和OpenAI早在2025年就推出了類似的安全研究智能體，并將其應(yīng)用于漏洞識別、代碼審計(jì)和漏洞驗(yàn)證等場景。
與傳統(tǒng)SAST、DAST或SCA工具相比，代碼安全智能體在以下方面具有明顯優(yōu)勢：
●更強(qiáng)的上下文理解能力
●更復(fù)雜的場景識別能力
●自動化修復(fù)能力
IDC認(rèn)為，在任務(wù)重復(fù)度較高、難度較低的安全場景，智能體會快速落地，并替代掉部分安全工具和產(chǎn)品。但短期來看，AI并不會取代安全專家。當(dāng)前主流安全智能體仍然保留人工審批機(jī)制（Human in loop），因?yàn)樵陲L(fēng)險決策、責(zé)任歸屬和異常處理方面，人類仍然是關(guān)鍵環(huán)節(jié)。
趨勢二：AI智能體應(yīng)用正在成為新的攻擊入口
OpenClaw龍蝦爆火全球，其具備長期記憶能力，在本地運(yùn)行，可以主動通過用戶偏好的現(xiàn)有消息應(yīng)用向用戶發(fā)送消息并在后臺持續(xù)運(yùn)行，受到了全球用戶的廣泛關(guān)注并引發(fā)安裝潮。但這類能力與高度自主性息息相關(guān)，意味著助手在實(shí)現(xiàn)目標(biāo)時可能表現(xiàn)出異常強(qiáng)大的資源整合能力，這既帶來了益處，也會大幅擴(kuò)大威脅暴露面，“裸奔”的小龍蝦會造成巨大的安全風(fēng)險，給個人、企業(yè)帶來難以挽回的巨大損失。
具體來說，OpenClaw存在如公網(wǎng)暴露+弱認(rèn)證、Skill供應(yīng)鏈風(fēng)險、Agent權(quán)限失控風(fēng)險、提示注入風(fēng)險、敏感信息明文存儲風(fēng)險等。國家信息安全漏洞庫（CNNVD）發(fā)布通報，2026年1月到3月9日，共采集到82個OpenClaw漏洞，存在極大的安全隱患。
為此 IDC 建議：禁用公網(wǎng)直接暴露，改用127.0.0.1 并加密遠(yuǎn)程訪問；最小化權(quán)限，關(guān)閉高危命令并啟用二次確認(rèn)；加密敏感數(shù)據(jù)，杜絕明文存密；僅安裝官方可信插件；定期自查安全配置，及時整改風(fēng)險。IDC《全球CIO議程2026年預(yù)測——中國啟示》報告預(yù)測，到2030年，中國500強(qiáng)企業(yè)中15%的組織將因?qū)I智能體的管控與治理不足，引發(fā)高關(guān)注度的運(yùn)營中斷，進(jìn)而面臨訴訟、高額罰款及CIO被解雇的情況。企業(yè)管理者亟需構(gòu)建一套智能體安全和治理體系來幫助企業(yè)安全地用好智能體，規(guī)避安全風(fēng)險。
趨勢三：非人類身份管理將成為現(xiàn)代身份管理體系的核心
在AI和自動化環(huán)境中，企業(yè)身份體系正在發(fā)生變化。除了員工身份外，越來越多非人類身份正在出現(xiàn)，如AI智能體、API密鑰、服務(wù)賬號等，這些身份推動企業(yè)自動化運(yùn)行，但同時也擴(kuò)大了攻擊面。
IDC觀察到，非人類身份管理平臺（NHIM）正成為企業(yè)安全架構(gòu)的重要組成部分，非人類身份管理平臺（NHIM）可為多云和代碼環(huán)境中的機(jī)器身份提供基于AI驅(qū)動的自動化生命周期管理，具體能力如下：
●非人類身份的自動發(fā)現(xiàn)和分類
●最小權(quán)限管理
●動態(tài)密鑰輪換
●身份歸屬管理
●態(tài)勢監(jiān)控與管理
IDC認(rèn)為，通過整合這些功能，NHIM平臺可實(shí)現(xiàn)一致的治理和安全性，使身份管理實(shí)踐與零信任框架保持一致。未來，非人類身份管理將彌補(bǔ)IAM體系中的關(guān)鍵缺口，通過主動安全控制措施增強(qiáng)企業(yè)機(jī)器身份管理能力，降低機(jī)器身份相關(guān)事件發(fā)生的概率。
趨勢四：AI-ready data成為AI安全的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施
在推進(jìn)AI項(xiàng)目時，企業(yè)往往面臨一個核心挑戰(zhàn)：如何在推動AI應(yīng)用落地的同時保護(hù)敏感數(shù)據(jù)。
IDC提出AI-ready data概念，即經(jīng)過整理、清洗、脫敏和合規(guī)化處理的數(shù)據(jù)。
構(gòu)建AI-ready data通常需要：用于AI訓(xùn)練推理的數(shù)據(jù)識別和分級分類治理跨場景統(tǒng)一安全策略細(xì)粒度訪問控制
IDC認(rèn)為，AI-ready數(shù)據(jù)既能保障數(shù)據(jù)安全與數(shù)據(jù)質(zhì)量，消除 AI 項(xiàng)目推進(jìn)的關(guān)鍵障礙，又能通過分層安全機(jī)制降低數(shù)據(jù)泄露與合規(guī)風(fēng)險，為企業(yè)安全、高效、規(guī)?；涞谹I 應(yīng)用提供穩(wěn)定可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。
趨勢五：PCC技術(shù)將推動企業(yè)數(shù)字化架構(gòu)向更高的安全性、靈活性和智能化演進(jìn)
當(dāng)前許多企業(yè)在落地大模型應(yīng)用時面臨一個典型困境，即自建大模型成本過高，但使用公有云模型又擔(dān)心數(shù)據(jù)隱私。PCC（Private Cloud Compute）私密云計(jì)算正成為解決這一問題的重要技術(shù)路徑。
PCC通過端到端加密和硬件級安全隔離構(gòu)建 “數(shù)據(jù)可訪問但不可見”的運(yùn)行環(huán)境，使企業(yè)能夠在云端運(yùn)行AI模型的同時保護(hù)核心數(shù)據(jù)。其既保留了云計(jì)算能力對復(fù)雜大模型任務(wù)的支持能力，又避免了傳統(tǒng)公有云數(shù)據(jù)流的泄漏風(fēng)險。
IDC認(rèn)為，PCC可讓企業(yè)在安全使用云端大模型能力的同時保護(hù)自身數(shù)據(jù)隱私，加速 AI 從試點(diǎn)探索走向規(guī)?；涞?，并推動數(shù)據(jù)治理從靜態(tài)合規(guī)評估轉(zhuǎn)向動態(tài)隱私保護(hù)，實(shí)現(xiàn)大模型全生命周期安全管控。同時，PCC能夠拓展 AI 應(yīng)用場景、提升用戶信任，助力企業(yè)以輕資產(chǎn)模式快速部署合規(guī)的云AI 服務(wù)。
趨勢六：Deepfake防護(hù)需求快速增長
生成式AI正在讓身份欺詐變得更加復(fù)雜。攻擊者可以利用AI生成：深度偽造視頻、合成身份以及自動化攻擊腳本，這些攻擊可能導(dǎo)致賬戶接管、財務(wù)損失和聲譽(yù)風(fēng)險。
為應(yīng)對這一挑戰(zhàn)，基于 AI 的生物識別和活體檢測的多層身份驗(yàn)證技術(shù)正在成為關(guān)鍵防護(hù)手段，其主要功能包括：
●AI生物識別
●活體檢測
●分層身份認(rèn)證
這些技術(shù)可以通過SDK或API集成到業(yè)務(wù)系統(tǒng)中，在提升安全性的同時保持用戶體驗(yàn)。
IDC認(rèn)為，多層身份驗(yàn)證技術(shù)可以幫助企業(yè)獲得針對高級身份欺詐的認(rèn)證保護(hù)，降低財務(wù)與聲譽(yù)風(fēng)險，滿足全球合規(guī)標(biāo)準(zhǔn)，同時以快速無密碼驗(yàn)證的方式提升用戶體驗(yàn)與轉(zhuǎn)化率，通過自動化降低運(yùn)營成本，構(gòu)建安全、合規(guī)且無摩擦的身份生態(tài)系統(tǒng)，為企業(yè)抵御不斷演變的威脅提供未來保障。
趨勢七：智能防偷拍技術(shù)解決了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)防泄漏技術(shù)在應(yīng)對手機(jī)偷拍場景下的防護(hù)不足問題
傳統(tǒng)DLP系統(tǒng)在防止文件外泄方面效果明顯，但在手機(jī)偷拍場景中存在明顯不足。例如2025年臺積電數(shù)據(jù)泄露事件中，攻擊者通過手機(jī)拍攝終端屏幕獲取核心技術(shù)信息，并將相關(guān)信息外泄給競爭對手，造成了巨大損失。
智能防偷拍技術(shù)結(jié)合端側(cè)AI能力和業(yè)務(wù)場景化設(shè)計(jì)，能夠識別并阻斷各類偷拍風(fēng)險，通過終端側(cè)AI模型，這類技術(shù)在不依賴特定手機(jī)型號的背景下可以：
●識別偷拍攝像頭
●檢測偷拍行為
●實(shí)時報警和阻斷
IDC認(rèn)為，隨著AI技術(shù)的發(fā)展以及手機(jī)算力性能的不斷提升，智能防偷拍技術(shù)將不斷演進(jìn)，在準(zhǔn)確性、性能上不斷提升，并進(jìn)一步得到廣泛應(yīng)用。
（劉立慶 文：IDC中國市場部）
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