IBM 研究报告：四分之一的恶意数据泄露事件涉及人工智能

根据 IBM 于 2026 年 7 月 29 日发布的《2026 年数据泄露成本报告》，四分之一的恶意数据泄露事件涉及攻击者使用人工智能。这些事件的平均成本为 600 万美元，大约比 IBM 报告的全球平均成本（499 万美元）高出 100 万美元。同时，涉及人工智能的恶意泄露事件的比例也比上一年增加了 56%。

这些数据来自一项调查，调查结果由 Ponemon Institute 进行，IBM 赞助、分析并发布了报告。调查样本包括 602 家于 2025 年 3 月至 2026 年 2 月期间遭受数据泄露的组织。IBM 的全球平均成本也比去年增加了：去年的报告将其列为 444 万美元，并将其描述为五年来的首次下降。

报告的攻击类型

IBM 表示，深度伪造和人工智能启用的恶意软件占据了大部分报告的 AI 启用的入侵事件。其在英国新闻发布的同一份报告中进一步细分了这一类别：45% 的事件是深度伪造，19% 是人工智能启用的恶意软件，17% 是钓鱼活动。这种分布表明，大部分事件属于社会工程学攻击，而不是自主代码执行，金融机构的欺诈团队也在追踪类似的 AI 语音克隆攻击模式。

行业集中度是一个更重要的指标。IBM 报告称，62% 的人工智能驱动的攻击针对的是关键基础设施，金融服务和能源行业受到的影响最大。金融服务公司的泄露事件平均成本为 630 万美元，能源公司的平均成本为 520 万美元。

人工智能系统也成为了攻击的目标。超过 20% 的组织报告称其遭受了涉及人工智能模型或应用的泄露事件，高于 2025 年的 13%。IBM 确定的两个主要原因是：应用程序接口、应用或插件被泄露（27%），以及云配置错误影响人工智能工作负载（27%）——这与 Hugging Face 代理入侵事件的起因相同。

调查的能力

2026 年 5 月进行的一项后续研究对 456 家原始组织进行了调查，询问了有关具有先进网络能力的前沿模型，特别是 Mythos。其中，78% 的受访者表示他们知道有关此类系统的报告，85% 的受访者表示他们计划增加安全支出以应对这些威胁。64% 的受访者表示，如果他们遭受了实际的泄露事件，他们将增加安全支出。预期的能力现在比实际的损失更快地推动着预算的增加。

Anthropic 的 Frontier Red Team 于 2026 年 4 月 7 日发布了一份报告，详细介绍了其 Claude Mythos Preview 模型发现和利用了每个主要操作系统和 Web 浏览器的零日漏洞。其中一个案例是发现了 FreeBSD 的 NFS 服务器中一个 17 年前的远程根漏洞（后来被列为 CVE-2026-4747），并在没有人工干预的情况下写出了一个可用的漏洞利用代码。

团队发布的成本是防御者应该仔细阅读的部分。对 OpenBSD 进行了 1000 次漏洞扫描，成本不到 2 万美元，而发现关键漏洞的单次扫描成本不到 50 美元。将已修复的公开漏洞转换为可用的特权升级漏洞利用代码，每个成本不到 1000 美元和 2000 美元，且每个都在一天或更短的时间内完成。Anthropic 还报告称，截至发布时，他们发现的漏洞中不到 1% 已被修复。其他安全供应商也描述了人工智能从网络安全助手转变为主动操作者的转变。

安全团队部署代理的位置

IBM 的数据准确地指出了部署差距的位置，即经济因素发挥作用的地方。超过半数的组织表示他们使用代理进行威胁检测和遏制；18% 的组织将其应用于漏洞管理。四分之三的组织表示，前沿人工智能威胁正在促使他们重新考虑代理在安全操作中的部署方式。

“当组织在发现和修复漏洞之间存在较大的时间差距时，这种不平衡会直接体现在泄露成本中，”IBM 安全软件副总裁 Suja Viswesan 在报告发布会上表示。“现在的优先事项是消除这种滞后。”

其他基础设施并没有发生太大变化。在遭受数据泄露的组织中，37% 的组织对静态和传输中的敏感数据进行加密，34% 的组织能够看到其加密资产。39% 的报告事件中包含了勒索软件，高于去年的 34%，且勒索压力从员工数据和知识产权转向了品牌声誉（41%），这与 2026 年其他追踪者记录的勒索软件经济的分裂一致。

在安全操作中大量使用人工智能和自动化的组织每次泄露事件的成本约为 200 万美元低，IBM 表示，大约四分之一的样本组织尚未采用这些技术。IBM 和 Anthropic 都指出，需要压缩漏洞被发现和修复之间的时间。目前，18% 的工作集中在此，且这是明年版报告中值得关注的数字。每个组织，IBM 说，并且大约有四分之一的样本尚未采用它们。两家公司都指向了相同的杠杆：压缩漏洞被发现和修复之间的时间。18% 的数字是当前工作的位置，这也是明年版报告中值得关注的数字。