简介
在历史上，企业自动化的采用一直是一个缓慢、渐进的过程。然而，随着 2026 年的临近，这种稳步前进将成为一种变革性的飞跃。2026 年将是全球经济从“AI 辅助”向“AI 原生”过渡的拐点。我们不仅要采用新工具，还要建立新的经济现实：AI 经济。
自主 AI 智能体，即具有推理、行动和记忆能力的实体，将定义这个新时代。我们将把关键任务委托给这些智能体，从安全运营中心 (SOC) 的警报分流，到为企业战略建立财务模型。
对于领导者来说，2026 年的一个核心问题将是如何管理和保护新的、多元混合的员工队伍，在这支队伍中，机器和代理的数量已经以 82:1 的比例超过了人类员工。1 远程办公兴起后，我们已见证工作模式从“实体场所”转向“数字连接”。如今，我们要面对的是每位员工浏览器里那扇全新的“未设防前门”。
这些生产力变革也催生了全新风险类别。内部威胁可能以恶意 AI 智能体的形式出现，它能以人类干预跟不上的速度，实施目标劫持、工具滥用与权限提升。与此同时，一场悄无声息的生存倒计时正在进行：量子技术的发展进程不断加速，可能追溯性地让我们的数据陷入不安全境地。
这种新经济需要新玩法。被动防御型安全策略注定失败。要想取胜，安全体系必须从“后方防线”进化为主动出击的力量。
由于 AI 的出现，仅保护企业网络已远远不够。真正的挑战是确保我们的数据与身份完全可信。若企业能做好这一点，安全体系将从“成本中心”转变为企业创新的引擎，为其快速发展提供可信的基础。这些就是我们面临的高风险现实，而 Palo Alto Networks 的以下六大预测将勾勒出这一全新格局。
预测
01
欺骗的新时代：AI 身份的威胁
欺骗的新时代：AI 身份的威胁
身份作为企业信任的核心基石之一，将成为 2026 年的核心战场。这场危机是我们
去年识别到的趋势延续，我们预测新兴技术将催生“庞大的新型攻击面”。现在，攻击面不仅仅是网络或应用程序，而是身份本身。这一新兴现实，最直观的具象体现便是“CEO 数字替身”：一款由 AI 生成、与企业领导者惟妙惟肖的完美复刻体，能实时对企业发号施令。
这种全新的欺骗时代已成为必然，由多重因素驱动。生成式 AI 正实现“无瑕疵的实时复刻”，让深度伪造与真实难以区分。企业在管理大量机器身份时已经举步维艰，而机器身份的数量现在已经以 82:1 的惊人比例超过了人类员工，因此这种威胁被放大了。自治型智能体可按指令自主行动、无需人工干预，这带来了最后一个关键漏洞：单个伪造身份就能触发一连串自动化操作。
最终引发身份认证危机。在最高决策层面，高管们将无法区分合法指令与完美的深度伪造内容。在运营层面，当权限所对应的身份本身都能被伪造时，静态访问权限便失去了意义。
驾驭这个新时代需要“安全第一”的基础。这将身份安全从被动的保障转变为主动的信任推动者，确保企业中每个人类、机器和 AI 智能体的安全。
预测
02
新的内部威胁：保护 AI 智能体
新的内部威胁：保护 AI 智能体
在过去的十年中，首席信息官们一直在进行一场艰难的人才争夺战。我们称其为“技能缺口”，但这其实是一道难以弥合的永久鸿沟。虽然从 IT 到金融，各行业都受此影响，但危机在网络安全领域最为严峻：该领域存在 480 万2人才缺口，现有团队已深陷告警疲劳的泥沼（超 70%3）。
预计到 2026 年，企业将部署一大波 AI 智能体，网络缺口的说法将从根本上改变。企业大规模部署这类智能体后，终于能为安全团队提供其迫切需要的 “力量倍增器”。对 SOC 而言，这意味着自动分流警报、终结“告警疲劳”，并在数秒内自主拦截威胁。对于 IT 和财务部门来说，这意味着以机器速度解决复杂的服务单或处理端到端的财务工作流。这些智能体将大幅缩短响应与处理时间，让人类团队从“手动操作者”转变为“新型 AI 劳动力的指挥者”。
但需要明确的是：部署自治型智能体既是战略刚需，也暗藏固有风险。
自治型智能体虽是“不知疲倦的数字员工”，但也可能成为“内部威胁”。这种智能体始终在线、不知疲倦、无需休息，可一旦配置不当，就能获取核心 API、数据与系统的特权访问权，且默认被信任。若企业在部署智能体时，未像重视落地那样重视安全，就会埋下灾难性的漏洞。
这定义了新的战场。成功的唯一路径是拥抱“可控的自治”，这引出 2026 年的核心预测，两大趋势将在此碰撞：
- AI 智能体攻击激增： 攻击者将不再以人类为主要目标。而将攻击目标转向了智能体。只需一次精心设计的提示注入，或利用“工具滥用”漏洞，就能控制企业最强大、最受信任的“员工”。突然之间，攻击者不只是在企业内部有了立足点，还是会拥有一个听其指挥的自治型内部人员：可静默执行交易、删除备份，或横向渗透以窃取整个客户数据库。
- 对 AI 安全的要求： 对此，2026 年企业将大规模采用一类全新的、不可或缺的 AI 治理工具。这个重要的“断路器”层将为所有 AI 资产提供持续的发现和态势管理，最关键的是，它将在运行时充当“AI 防火墙”。它将是唯一能够阻止机器高速攻击的设备，能够在攻击发生时识别并阻止提示注入、恶意代码、工具滥用和人工智能代理身份冒充，同时不断对代理进行重新组队，以在攻击者之前发现漏洞。
这将是 AI 成败的分水岭。
2026 年将是这一巨大分化的年份。我们会看到两类企业将浮现，一类在“可控的自治平台”上构建未来，另一类则赌上了不安全的自治模式，并为此付出代价。
预测
03
新机遇：解决数据信任问题
新机遇：解决数据信任问题
2026 年，一种全新的攻击前沿将是“数据投毒”，即通过篡改训练核心 AI 模型所用的海量数据（这些模型运行在支撑现代 AI 数据中心的复杂云原生基础设施上），以隐蔽方式实施破坏。攻击者会在数据源处篡改训练数据，植入隐藏后门，构建不可信的“黑箱”模型。这标志着数据外泄方式的根本性变化。当攻击嵌入企业核心智能的训练数据时，传统的边界防护已毫无意义。
这种新威胁暴露了一个关键的结构性缺口：它是组织性的，而非技术性的。如今，懂数据的人（开发者与数据科学家）和负责基础设施安全的人（首席信息安全官团队）处于两个割裂的世界。这造就了致命的盲区。
安全团队关注“传统威胁”。他们认为云基础设施“安全”（大门已锁）。如果对数据和 AI 模型本身没有可见性，这正是数据安全态势管理 (DSPM) 和 AI 安全态势管理 (AI-SPM) 等工具要弥补的可见性差距。这些工具虽已面市，但随着 2026 年 AI 工作负载与数据量激增，它们将成为云环境下的硬性必选项。你无法保护自己看不到的东西。与此同时，数据团队懂数据，但未接受过识别恶意、隐蔽篡改行为的培训。
双方团队都无法掌握全局。数据投毒的得逞逻辑正是如此：它不会破门而入，只是伪装成“合法数据”悄然潜入。对领导者而言，这引发了信任危机：若流经云的数据不可信，基于这些数据构建的 AI 也不可信。
挑战不再只是保护云，而是要实时理解并保护云之上运行的所有内容 — 从第一行代码到运行中的应用。
有效的防御必须将这两个领域整合到单一平台上。这始于全面的可视性 — 借助 DSPM 与 AI-SPM，从开发者工作台到应用全生命周期，掌握数据风险、安全态势与权限。但仅靠可视性并不能起到保护作用。其次，它必须提供真正的运行时保护。这正是现代云运行时智能体与软件防火墙 (SWFW) 的核心作用：它是随应用本身分布式部署的“代码化防火墙”。二者结合，是唯一能识别并拦截恶意数据的组件，不仅能在数据进入网络时拦截，还能在数据在应用程序间移动、被 AI 模型处理时进行拦截。
2026 年，能驾驭可视性与安全性融合的组织将胜出。这样一个统一的平台是值得信赖的 AI 的基础。更重要的是，它提供了智能体 AI 所需的“燃料”，也就是单一、全面的可信源，助力其突破人类规模的分析局限。通过解决人力孤岛问题，我们为 AI 自主检测和阻止复杂威胁提供了所需数据，开创了安全云原生基础设施的未来。
预测
04
新裁决：AI 风险与高管问责
新裁决：AI 风险与高管问责
2026 年，争夺 AI 驱动优势的竞赛将撞上法律现实的壁垒。“AI 出问题时谁该负责”这一问题，将从哲学辩论转变为法律先例问题，催生出“高管治理 AI 企业需承担直接个人责任”的新标准。
这一趋势源于两大推动力。第一，高管层要求 不惜一切代价推进 AI 转型。其次，要清醒地认识到采用方面的差距：Gartner® 预测，到 2026 年，40%4 的企业应用程序将采用针对特定任务的 AI 智能体，但研究表明，仅有 6% 的组织制定了先进的人工智能安全战略。5
这种仓促、不安全的部署，催生出责任领域的“新裁决”。首例“因恶意 AI 智能体行为让高管承担个人责任”的诉讼，将彻底重塑安全职能的定位。
AI 项目将不再因技术限制停滞，而是因“无法向董事会证明风险已受控”而停滞。要破除创新阻碍，首席信息官 (CIO) 必须从“技术守护者”进化为“战略赋能者”，或与“首席 AI 风险官 (CAIRO)”这类新职能协作，这些新职能的核心任务是衔接创新与治理。
这类新职能需要从根本上转变理念，将 AI 风险重构为数据问题。碎片化工具之所以失效，是因为它们会造成数据孤岛与盲区，让“可验证的治理”无法实现。唯一可行的解决方案是统一平台：它通过构建单一可信源来实现治理，从实时监控、智能体级“终止开关”，到保护模型、保障数据安全与管控智能体。安全职能也将摆脱“创新阻碍者”的标签，成为可持续长期优势的核心赋能者。
预测
05
新倒计时：量子时代的必然要求
新倒计时：量子时代的必然要求
未来那场悄无声息、无形的“数据盗窃”其实已悄然完成。我们在
2025 年预警过的“先窃取，后解密”威胁，曾看似是小众风险，但 AI 已大幅加快了这一威胁的演进节奏。到 2026 年，这一现实将引发史上规模最大、最复杂的密码迁移：各国政府将强制要求关键基础设施及其供应链启动向“后量子密码学 (PQC)”的转型。
转折点将随首批政府强制令到来：这些强制令要求制定 PQC 迁移的限时计划，再加上公开的量子计算里程碑突破，这会将威胁的窗口期从 10 年缩短至 3 年。这些事件的叠加，将迫使企业直面这场转型的巨大运营复杂性：从证书管理到性能损耗，挑战无处不在。
对高管层而言，这一挑战分为三重。第一，量子就绪转型是一项庞大的运营工程，而“密码可视性的根本缺失”让其复杂度无限攀升：大多数组织无法区分哪些算法只是在系统中可用，哪些算法在实时会话中被积极使用。第二，如今被盗的所有数据都将成为未来的负债，形成“追溯性不安全”问题。第三，大多数组织缺乏精细化的安全控制能力，无法在整个基础设施中发现并拦截过时、脆弱的密码算法，这让可控的迁移几乎无法协调。
因此，目标并非单次升级。而是企业整体安全态势向“密码敏捷性”的战略演进，即在不重构企业架构的前提下，灵活适配、切换密码标准的能力。这是长期安全的全新硬性基础，转型必须从现在开始。
预测
06
新连接：浏览器作为新型工作空间
新连接：浏览器作为新型工作空间
浏览器正从“信息整合工具”进化为“智能体平台”,能代表用户执行复杂任务。因此，当企业争相部署这类浏览器以提升生产力时，首席信息官与首席信息安全官面临一个关键困境：如何在推动这场转型的同时，保障这一“新操作系统”的安全。尽管终端控制与安全访问框架提供了必要的防护层，但浏览器的新型智能体能力形成了独特的可视性缺口，需要专门的安全层来全面保护这扇“前门”，抵御先进的 AI 交互威胁。
这类新型浏览器衍生威胁已开始激增。我们的研究发现，
生成式 AI 流量增长超 890%，仅去年一年，相关数据安全事件就翻了一番。风险覆盖多类场景：从无意的数据泄露（如员工好心将机密知识产权粘贴到公共大语言模型中），到复杂攻击（如恶意提示诱骗 AI 客服机器人泄露其他客户的个人数据，或执行未授权操作）。
大型企业需应对这扇“AI 前门”的安全防护，而中小企业将面临生存威胁。由于缺乏专门的安全团队，又是在自带设备 (BYOD) 的环境中运行，中小企业的整个“网络”都可能是浏览器。对于这些高价值、低抵抗力的目标来说，一次数据泄露不仅是一次漏洞，还有可能导致公司的灭顶之灾。
管控这类智能体交互的迫切需求，将推动浏览器自身进化，成为新的控制架构。这一现实要求防护从“保护物理场所”向“保护无处不在的数据”果断演进。要解决这个问题，需要一个统一的云原生安全模型，在交互点（浏览器内部）实施一致的零信任安全。这样就能在流量加密并进入网络前对其进行检测，实现精细化管控：动态屏蔽提示中的敏感数据、阻止未授权截图、拦截非法文件传输。
欢迎来到防御者之年
AI 时代的叙事往往被恐惧主导。
但我们的首席技术与产品官 Lee Klarich 认为，这并非必然：
“普遍的假设是，人工智能对攻击者的好处大于对防御者的好处。但我认为，这是少数能让防御者获益更多的技术拐点之一。获益要多得多。但这需要换一种思路”。
2026 年将成为竞争天平向某一方倾斜的明确转折点。2026 年是“防御者之年”。借助数据、自动化与统一 AI 原生平台的力量，防御者将最终实现决定性的领先。
这一转折点将在实际结果中得到验证：无论是首个由 AI 驱动的全球性攻击被自治平台在数分钟内阻止，还是网络保险公司开始为拥有全自治 SOC 的企业大幅降低保费。
事实证明，这对企业的影响将是深远的。安全将从“成本中心”转变为可量化的竞争优势，让安全合规的企业能更快速、更自信地创新。董事会的讨论将最终从“风险管控”转向“机遇把握”。最终，这将帮助组织实现安全转型的终极目标：不仅跟上威胁的节奏，更要超越威胁。
未来的道路是采用集成的人工智能原生安全平台，整合数据、自动防御并最终实现安全、自主企业的承诺。这就是该行业如何将恐惧转化为机遇的过程。
继续阅读：
1 "Machine Identities Outnumber Humans by More Than 80 to 1: New Report Exposes the Exponential Threats of Fragmented Identity Security”（英文），CyberArk，2025 年 4 月 23 日。
2Khalil, Mohammed, “Cybersecurity Skills Gap Statistics: What the Numbers Reveal,”（英文），DeepStrike，2025 年 8 月 8 日。
3Columbus, Louis, “From alerts to autonomy: How leading SOCs use AI copilots to fight signal overload and staffing shortfalls（英文）,”VentureBeat，2025 年 3 月 25 日。
4 "Gartner Forecasts Spending on Information Security in MENA to Grow 14% in 2025（英文） "，Gartner，2025 年 4 月 8 日。
5"AI Risk & Readiness in the Enterprise" , BigID, 2025.