天津
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(全球TMT 2026年08月03日讯)根据IBM《2026年数据泄露成本报告》，在恶意数据泄露事件中，AI驱动的攻击占比达四分之一，较去年增长了56%。此类事件单起平均造成600万美元损失，比全球数据泄露事件的平均成本（499万美元）高出约100万美元。
此类攻击以深度伪造冒充身份和AI驱动的恶意软件为主要手段。报告显示，在安全运营中应用AI与自动化技术的企业，平均可节省近200万美元的泄露成本，但仍有四分之一的企业尚未将这些工具纳入其安全运营体系。
报告指出，大多数AI驱动型攻击（62%）以关键基础设施为目标，其中金融服务和能源机构遭受的攻击最为集中。每桩金融服务行业的数据泄露事件平均造成630万美元损失，能源行业的数据泄露损失平均为520万美元。调查显示，超20%企业曾遭遇针对AI模型或应用系统的入侵攻击，常见诱因是周边系统薄弱（即API、应用程序或插件遭入侵）和云平台配置不当，影响到AI工作负载。勒索软件事件较去年呈现上升趋势，攻击者日益借助AI实现攻击的自动化与规模化。
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