2026年网络安全发展趋势洞察｜赛迪顾问：智防先行，AI驱动安全能力跃迁升级

作 者

网络与数据安全研究中心

一、发展背景及环境

【数据基础设施与重点场景成为监管重点】2025年，中国网络与数据安全政策正在以数据安全为核心、以重点场景和新技术为抓手完善治理体系。整体来看，一是围绕数据流通安全、数据出境与跨境流动等关键环节形成体系制度框架，数据安全已深度嵌入数字经济运行。二是重点应用场景监管明显加强，政策密集覆盖公共安全视频、网络交易、金融数据、工业互联网等高频风险场景，强调以场景为抓手落实安全责任。三是人工智能相关安全治理显著升温，围绕生成式内容标识、人脸识别应用等环节提出具体规范，AI安全由原则引导迈向规则约束。

表1 2025年中国网络安全领域相关政策法规

【中国网络安全市场规模增长乏力】2025年，预计整体市场规模将达到964.8亿元，增长率1.3%，市场增长乏力。随着政企客户安全投入逐步恢复，有限预算重点向关键信息基础设施、数据安全与合规保障等刚性需求领域集中。尽管企业整体支出仍保持审慎，但采购决策正从压缩投入转向优化结构，推动市场由低谷进入缓慢修复阶段。与此同时，在修复进程中，供给侧受同质化竞争和企业隐形让利情况影响，厂商交付质量与研发能力的改善相对滞后。在国家持续强化数据安全、工业互联网及新型基础设施安全等政策的带动下，市场需求边际逐渐改善，中国网络安全市场整体呈现缓慢回暖态势。

图1 2019-2025年中国网络安全市场规模及增长

【AI技术渗透下安全风险治理面临新挑战】2025年，人工智能技术全面渗透至智能制造、自动驾驶、智慧医疗及金融风控等百行千业的核心流程，推动各产业智能化升级，随之而来的人工智能带来的安全风险也集中显现。一方面，AI驱动的网络安全防御体系日趋成熟，自动化威胁狩猎、智能漏洞挖掘及自适应响应成为标配，显著提升了防御效率。另一方面，AI自身引发的安全危机空前严峻，从大模型因提示词注入被恶意操控导致决策失误，到以假乱真的深度伪造技术大规模应用于欺诈与舆论操纵；从嵌入医疗诊断、工业控制系统的AI模块因数据投毒或对抗样本攻击引发重大安全事故，到黑客组织利用AI自动化工具发起超大规模、高度隐匿的网络攻击，安全挑战呈现出前所未有的复杂性、隐蔽性与系统性。

二、发展趋势研判

趋势一

用户AI安全投入有望成为新的市场增长点

在数字中国、数字政府持续推进的背景下，网络安全作为数字化体系的重要基础设施与必要保障，2026年市场需求将逐步回升。政务平台、行业监管系统、数据共享与业务协同体系已从集中建设转向长期运营，对网络安全的要求将更加聚焦稳定性、连续性与合规性。此外，大模型与智能体等AI应用在政务、金融、工业、医疗及企业内部管理等场景加速落地，AI带来安全风险随之向业务核心环节渗透。2026年围绕模型安全、训练与推理数据泄露、防提示注入与越权、生成内容合规治理等网络安全问题，将从技术讨论转向实际投入，从而给市场带来新的增长机会。

趋势二

行业逐步迈向结构优化与价值提升的新阶段

2026年，网络安全行业继续面临用户预算压缩、付款周期延长等外部经营压力，网络安全企业陷入同质化竞争、低价格内卷的恶性循环，中国网络安全市场竞争日趋加剧，头部厂商盈利端承压凸显。在此背景下，精简非核心产线、聚焦核心业务赛道成为网络安全企业提质增效的普遍选择。其中，头部厂商非核心产线的收缩，为OEM业务释放了更大市场空间，资源逐步向具备核心供给能力的头部OEM厂商集中，推动该领域精细化、集约化发展。此外，AI技术深度融入安全检测与服务环节，驱动产品与服务模式创新，提升行业运营效率；资本市场回归理性，愈发聚焦企业技术壁垒与可持续盈利潜力；政策层面持续强化顶层设计，通过标准化建设与合规监管引领行业规范发展。综上，网络安全行业将告别规模扩张的粗放式发展阶段，逐渐转向结构优化与价值提升的高质量发展新阶段。

趋势三

行业用户对服务的选择偏好将持续提升

传统模式下，用户倾向于购买软硬件产品来构建安全体系，然而高昂的初期投入与后续运维成本，在预算缩减的现实面前愈发难以承受。因此，以订阅制、服务费、授权费为核心的网络安全服务模式，凭借其灵活性与经济性脱颖而出，它不仅帮助用户降低初期资金投入压力，还能根据实际需求灵活扩展安全能力，实现高效运维，也为安全厂商带来更稳定的收入来源。其中，中小企业受限于自建高级SOC的高成本压力以及专业人才壁垒，更倾向于选择MDR/MSSP等托管运营服务，自身仅聚焦核心决策与安全治理环节；大型企业也在威胁情报、终端响应等领域引入外部托管服务。未来，AI技术的深度应用，将持续推动安全产品标准化、模块化升级，为网络安全服务化转型提供坚实的技术支撑。

趋势四

构建多智能体安全治理体系成为价值新增长点

随着大模型技术的日臻成熟，多智能体系统成为新一代IT架构的核心范式。它通过分布式协作实现复杂任务调度与决策优化，但智能体间的动态交互、异构数据共享以及自主决策机制，使得通信链路中间人攻击、数据完整性篡改、恶意智能体隐蔽渗透等新型威胁频发，传统安全框架难以应对多智能体跨域协作中的信任验证以及行为审计难题，将促使智能体安全治理模式升级。首先，需构建基于零知识证明与联邦学习的信任机制，确保多智能体协作过程可验证、可追溯，以及AI驱动的异常行为识别与自适应响应可实时拦截智能体间的非授权交互。其次，需建立涵盖通信加密、权限分级、容错机制等维度的多智能体安全统一规范。未来，构建多智能体安全治理体系，将为网络安全行业开辟全新的价值增长赛道。

趋势五

网络攻击全面AI化，防御体系需向全面智能化转型

当前，网络攻击者已全面应用人工智能，借助AI完成目标筛选、信息整合、路径规划、实施攻击与策略调整，显著压缩攻击成本、放大攻击规模，并重塑攻击行为的效率与收益结构，使攻击呈现出更强的连续性、隐蔽性和适应性。在这一阶段，防御侧正处于由工具级应用向流程级嵌入的过渡阶段，开始在侦察、扫描、漏洞分析、漏洞管理、报告生成等等环节，全面应用人工智能提高防御方安全能力及效率，推动防御思维向自动化、人机协同转变。2026年，将是人工智能在网络安全领域防御侧深度嵌入的起步阶段，人工智能将逐渐从辅助分析工具升级为安全运营的基础能力，嵌入到威胁识别、行为关联、风险推理与策略生成等关键环节。随着网络安全攻防对抗烈度的逐渐加深，基于AI构建整体性防御体系的方向将在2026年逐步明确，并成为未来网络安全发展的主要方向之一。

趋势六

AI安全平台将成为企业AI应用治理的必要选择

随着AI在各行业核心业务中的应用进入规模化落地初期，诸如提示词注入、敏感数据泄露、恶意代理等AI原生风险开始在实际业务中持续显现，企业安全建设需要聚焦保护AI本身的运行安全。这要求安全能力能够跨模型、跨应用、跨场景统一生效，对AI的使用方式、行为边界和风险状态进行持续监测与约束。相应地，AI安全体系也将在2026年呈现出由分散防护向平台化架构演进的早期特征，逐步演进为以统一策略、统一监控和统一风险视角为核心的AI安全平台。通过AI安全平台，企业可以一体化地执行AI使用政策、统一监控AI活动并快速响应安全事件，从而有效发现并阻止异常行为并提高对AI系统整体风险的可见性和可控性。整体来看，2026年AI安全平台将处于导入与验证阶段，但已开始进入企业安全体系视野，为未来的AI安全能力深化和规模化部署奠定基础。

趋势七

AI驱动网络安全从事后响应向前置式主动防御加速转移

随着企业网络环境、数据体系和智能化应用持续复杂化，当前单纯依赖检测与响应的安全模式已难以应对隐蔽化和持续化的威胁形态。在此背景下，AI技术开始更系统地对安全运营系统中的历史攻击数据、实时行为数据和环境变化进行综合分析，使安全系统逐步具备对潜在威胁进行趋势判断和风险预判的能力，从而尝试在攻击真正发生前启动干预机制。由此，安全体系的重心将不再停留在攻击发生后的处置效率，而是开始前移至威胁出现之前的识别与控制。随着预测能力、自动化处置与策略联动机制的成熟，前置式主动网络安全将在2026年完成从理念走向实践探索阶段，并对安全架构、流程与人员能力结构产生初步而持续的影响。

趋势八

企业CIO关注重点开始转向业务及数据安全风险

2026年，网络安全战略的重心将显著从单一防护转向业务连续性与数据可信的协同保障，并进入规模化实践的关键阶段。在业务安全方面，企业将聚焦构建安全韧性体系，通过智能风险预测、自动化故障恢复、跨系统协同防御等技术，确保业务在攻击或故障场景下持续运行且快速恢复，提升供应链抗冲击能力。数据安全层面，数字信任体系将从概念验证走向关键场景的初步部署。预计到2026年，在金融、医疗等高监管行业，基于隐私计算的数据协作和利用AI驱动的动态细粒度访问控制将成为数据流通的新标准，确保数据在跨域使用环节中的合规性与可控性。这两大体系的协同演进为数字经济的可信运行护航。

趋势九

后量子安全准备将进入关键窗口期

2026年，全球量子计算竞赛已从实验室加速迈向产业化与战略对抗阶段，这直接催生了后量子安全准备的极端紧迫性，推动后量子安全进入一个以标准化落地和迁移准备为核心的关键年份。而后量子安全将从标准制定与概念验证，进入规模化迁移前的关键准备与试点落地阶段。目前，美国通过《国家量子倡议重新授权法案》大幅增加研发拨款，并依托NIST主导后量子密码标准制定；欧盟发布量子战略以强化安全能力；中国则在“九章”“祖冲之”系列实验突破基础上，正推动量子科技向全产业链拓展。各国竞相布局的背后，是量子计算对现行公钥密码体系的潜在颠覆性威胁，传统加密防线可能在量子机器成熟时瞬间瓦解。因此，后量子安全已非远期课题，而是关乎未来十年数字主权与业务连续性的关键防御窗口。企业必须立即响应，在各国标准落地的过渡期内，启动加密体系审计、测试混合部署方案并重构密钥管理体系，以应对现在窃取，将来解密的长期数据风险。全球量子竞赛的每一步突破，都在为后量子安全倒计时提速。

趋势十

数据流通安全成为AI创新与跨境协作的基石

2026年，在生成式AI与Agent智能体驱动下，高质量数据协作将从概念验证与局部试点，进入规模化部署的关键阶段。越来越多的企业将通过私有数据交换平台或数据洁净室等可信环境，开展跨行业、跨组织、甚至跨国的数据融合与联合分析。数据安全范式焦点将从单纯的内部数据保护转向保障数据在安全可控前提下高效流通与价值释放。尤其在数据跨境场景中，企业面临的核心挑战是，如何在满足欧盟、中国、美国等各司法辖区日益严格的数据主权与隐私法规的同时，支撑全球业务与AI创新的数据需求。因此，构建兼顾安全与效能的可信数据流通架构成为关键。到2026年，数据安全将不再被视为被动的合规成本，而是企业激活数据要素、构建开放生态与赢得AI竞争的核心战略能力与差异化优势。

三、需关注问题及建议

问题一

需求侧预算缩紧抑制整体市场增速

近两年来，政企信息化建设整体放缓，网络安全预算更多是随信息化总体项目进行分期拨付，带来立项延后、招采节奏后移、项目拆分和小额化增多等现象。此外，占网络安全行业需求重点的合规性需求中新建的网络安全需求减少，更多以存量改造、查缺补漏、续费运维等需求为主，网络安全企业发展受到较大限制，网络安全产业规模增速放缓。因此，需求侧要转变网络安全投入思路，在预算规划中提高持续运营、漏洞治理、应急响应等长期能力建设的占比，提升安全服务的支出，并且在项目验收阶段设置阶段性验收，以保证项目按期按质推进，提升资金使用效率。

问题二

供给侧同质化竞争导致价格下探与毛利压缩

在网络安全供给侧，传统边界防护、合规类产品、安全管理平台等产品同质化程度较高，在客户采购评价体系偏向功能清单比对的低价导向下，导致网络安全厂商在招投标中价格不断降低，并且以免费主场、延长质保等方式来进行隐形让利。这种情况会导致供给侧交付能力减弱，使得交付质量下行，用户信息系统的安全性无法真正被保障。此外，厂商研发投入减少，网络安全能力不能提升，不能形成核心竞争优势，长期以往会使得供需两侧陷入不良循环。因此，网络安全厂商应当适当减少非必要的让利，通过场景化方案、可量化指标和能力形成竞争差异，用可验证指标证明效果并形成溢价。通过AI技术的应用，利用智能体对部分安全能力实现自动化服务，降低人力依赖，提升产品利润。需求侧也应当在在评标中引入质量权重、效果指标与服务能力要求，建立低价风险约束与履约评价，避免单一低价导向。

问题三

数据安全建设落地复杂、责任压力持续上升

近几年来，数据安全与个人信息保护的难点主要集中在落地复杂与责任压力上，数据安全建设推进困难。企业数据治理的主要瓶颈在于数据资产不清、分类分级不统一、数据流向不可视等问题，导致数据权限管理、全量审计难以很好执行。此外，云化、供应链协作等场景使得数据在在多云、多API间频繁流转，委托处理、对外共享、跨境传输等场景的责任界面容易模糊，事件发生后取证与责任自证困难。因此，政企用户的数据安全建设应以关键业务链路优先，做好数据资产盘点与数据地图，统一分类分级并明确数据权属，在高风险场景落地最小权限、访问控制、脱敏/加密、全量审计等内容，形成数据安全可追溯的证据链，把权限审阅、数据生命周期管理、定期评估与演练固化为常态数据安全运营机制。

IT观察

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