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2026年發(fā)布的《Zscaler 2026年人工智能安全報告》（ThreatLabz 2026 AI Security Report）由全球云安全平臺Zscaler發(fā)布，共49頁，基于2025年近千億次AI/ML交易數(shù)據(jù)，揭示企業(yè)在AI浪潮中面臨的數(shù)據(jù)安全、隱私泄露與合規(guī)挑戰(zhàn)——AI正從工具演變?yōu)榛A(chǔ)設(shè)施，但安全治理遠未跟上。

市場現(xiàn)狀：AI已成企業(yè)“新基建”

• 使用量暴增：2025年企業(yè)AI交易量同比增長91%，數(shù)據(jù)交互量超1.8萬TB。
• 行業(yè)分布不均：金融保險、制造業(yè)領(lǐng)跑，科技與教育行業(yè)增速最快（分別增長202%和184%）。
• 地域集中：美國仍是AI使用主力（占38%），印度、加拿大增速迅猛。

核心風險：數(shù)據(jù)泄露與影子AI

• 數(shù)據(jù)泄露成常態(tài)：ChatGPT等主流AI工具成為數(shù)據(jù)泄露“重災(zāi)區(qū)”，僅ChatGPT就觸發(fā)4.1億次DLP違規(guī)。
• 影子AI泛濫：員工未經(jīng)審批使用AI工具，企業(yè)難以管控，嵌入式AI（如Copilot）成隱形風險源。
• 模型漏洞普遍：紅隊測試顯示，100%的企業(yè)AI系統(tǒng)存在漏洞，平均16分鐘即可被攻破。

企業(yè)態(tài)度：既愛又怕，邊用邊禁

• 使用與管控并存：企業(yè)平均攔截39%的AI交易，反映對數(shù)據(jù)安全的深度擔憂。
• 行業(yè)差異明顯：金融業(yè)攔截率最高（39.1%），教育行業(yè)最低（<1%），顯示合規(guī)壓力直接影響AI使用策略。
• 安全拖慢創(chuàng)新：傳統(tǒng)安全架構(gòu)難以適配AI高頻交互，企業(yè)陷入“效率vs安全”兩難。

全球治理：法規(guī)加速，但落地不一

• 歐盟AI法案：高風險系統(tǒng)合規(guī)期限延至2027年，企業(yè)需持續(xù)跟進。
• 美國靠標準而非法律：NIST框架成主流，但州級立法活躍，政策環(huán)境復(fù)雜。
• 亞太領(lǐng)跑安全實踐：日本、印度、新加坡推出AI治理框架，強調(diào)“安全優(yōu)先”的敏捷創(chuàng)新。

??應(yīng)對之道：零信任+持續(xù)監(jiān)控

• 從“看見”開始：全面清點AI工具（含嵌入式功能），實現(xiàn)使用可視化管理。
• 實施動態(tài)管控：基于零信任架構(gòu)，執(zhí)行最小權(quán)限訪問，實時檢測數(shù)據(jù)泄露。
• 強化測試與審計：定期紅隊測試、模型溯源、供應(yīng)鏈驗證，構(gòu)建AI全生命周期防護。

報告總結(jié)與啟示
AI已滲透企業(yè)每一個環(huán)節(jié)，成為提升效率的“雙刃劍”。數(shù)據(jù)泄露、模型漏洞、合規(guī)壓力不再是未來隱患，而是當下必須面對的常態(tài)。企業(yè)若想安全擁抱AI，不能僅靠“禁用”或“滯后管控”，而需構(gòu)建 “零信任+實時治理” 的一體化安全體系——在開放中管控，在創(chuàng)新中防御。未來的競爭力，屬于那些能規(guī)�；{馭AI風險的企業(yè)。

報告節(jié)選

三個皮匠報告AI譯版