这一趋势其实已持续多年。2025年的DBIR就显示,漏洞利用已上升到 20%的数据泄露,迅速逼近凭证滥用。
攻击者常利用的入口包括:
换句话说,许多攻击现在并不需要先“骗用户”或“偷密码”,而是 直接扫描互联网并利用未修补的系统漏洞入侵。
报告指出,AI正在改变网络攻击的速度和规模。
Verizon表示,攻击者利用AI可以更快识别漏洞并开发利用代码,使攻击周期 从过去的数月压缩到数小时。
AI还使攻击流程高度自动化,例如:
由于这些流程可以高度自动化,攻击者能够同时扫描成千上万个系统,并迅速从发现漏洞转向实际利用。
报告还指出,企业内部 AI使用方式本身也带来了新的安全风险。
许多员工开始使用未经批准的AI工具,这种现象被称为 “影子AI”(Shadow AI)。报告显示,约45%的员工正在使用未纳入企业安全控制的AI工具。
这可能导致敏感信息被粘贴到外部平台,从而造成数据泄露风险。
与此同时,AI也在推动 自动化机器人攻击(bot activity) 的增长,包括:
这些自动化攻击能够以远超人工的规模运行,使攻击成本更低、速度更快。
漏洞攻击上升的一个关键原因是:很多组织修补漏洞的速度仍然很慢。
此前的DBIR数据显示:
而2026年的分析显示问题可能在恶化:
这形成了明显的时间差:
在这种差距下,漏洞一旦公开,攻击窗口往往非常大。
报告还强调了 第三方生态系统风险的快速扩大。
2025年的DBIR已经显示,涉及第三方的攻击从 15%上升到30%。
而2026年的一些分析认为,约48%的数据泄露涉及第三方。
攻击者越来越多地通过以下目标进入企业网络:
在高度互联的数字生态中,企业往往会被 供应链中最薄弱的一环 所攻破。
人类因素仍然是网络攻击的重要部分,但攻击方式正在变化。
报告指出,面向移动设备的社交工程攻击成功率比传统电子邮件钓鱼高出40%。
原因包括:
攻击者还会结合 AI生成信息、语音克隆和二维码诈骗 来提高可信度。
2026年DBIR传递的核心信息是:网络风险正在从 “身份被盗”转向“系统暴露”。
企业不仅要保护账户和密码,还必须更加重视 减少暴露的攻击面。
报告中反映出的关键安全重点包括:
随着AI同时提升攻击自动化和漏洞发现速度,安全团队面临的核心挑战只有一个:让防御响应速度赶上攻击速度。