Zscaler：2026年人工智能安全报告

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2026年发布的《Zscaler 2026年人工智能安全报告》（ThreatLabz 2026 AI Security Report）由全球云安全平台Zscaler发布，共49页，基于2025年近千亿次AI/ML交易数据，揭示企业在AI浪潮中面临的数据安全、隐私泄露与合规挑战——AI正从工具演变为基础设施，但安全治理远未跟上。

市场现状：AI已成企业“新基建”

• 使用量暴增：2025年企业AI交易量同比增长91%，数据交互量超1.8万TB。
• 行业分布不均：金融保险、制造业领跑，科技与教育行业增速最快（分别增长202%和184%）。
• 地域集中：美国仍是AI使用主力（占38%），印度、加拿大增速迅猛。

核心风险：数据泄露与影子AI

• 数据泄露成常态：ChatGPT等主流AI工具成为数据泄露“重灾区”，仅ChatGPT就触发4.1亿次DLP违规。
• 影子AI泛滥：员工未经审批使用AI工具，企业难以管控，嵌入式AI（如Copilot）成隐形风险源。
• 模型漏洞普遍：红队测试显示，100%的企业AI系统存在漏洞，平均16分钟即可被攻破。

企业态度：既爱又怕，边用边禁

• 使用与管控并存：企业平均拦截39%的AI交易，反映对数据安全的深度担忧。
• 行业差异明显：金融业拦截率最高（39.1%），教育行业最低（<1%），显示合规压力直接影响AI使用策略。
• 安全拖慢创新：传统安全架构难以适配AI高频交互，企业陷入“效率vs安全”两难。

全球治理：法规加速，但落地不一

• 欧盟AI法案：高风险系统合规期限延至2027年，企业需持续跟进。
• 美国靠标准而非法律：NIST框架成主流，但州级立法活跃，政策环境复杂。
• 亚太领跑安全实践：日本、印度、新加坡推出AI治理框架，强调“安全优先”的敏捷创新。

⚙️应对之道：零信任+持续监控

• 从“看见”开始：全面清点AI工具（含嵌入式功能），实现使用可视化管理。
• 实施动态管控：基于零信任架构，执行最小权限访问，实时检测数据泄露。
• 强化测试与审计：定期红队测试、模型溯源、供应链验证，构建AI全生命周期防护。

报告总结与启示
AI已渗透企业每一个环节，成为提升效率的“双刃剑”。数据泄露、模型漏洞、合规压力不再是未来隐患，而是当下必须面对的常态。企业若想安全拥抱AI，不能仅靠“禁用”或“滞后管控”，而需构建 “零信任+实时治理” 的一体化安全体系——在开放中管控，在创新中防御。未来的竞争力，属于那些能规模化驾驭AI风险的企业。

报告节选

三个皮匠报告AI译版