1、作者:谭晓生 版权归属:北京赛博英杰科技有限公司 AI 安全产业研究报告(2026) 2026 年 6 月 作者:谭晓生 版权归属:北京赛博英杰科技有限公司 I 目 录 第一章 概述与背景.11.1 人工智能技术发展现状(2024-2026).11.2 AI 安全的定义与范畴界定.41.3 报告研究方法与范围.8第二章 关键发现.112.1 关键发现一:AI 安全的主战场已从“模型说错话”进化到“智能体做错事”.112.2 关键发现二:OpenClaw 现象把智能体安全变成了高优先级问题.122.3 关键发现三:提示词注入仍未解决,但战场已下沉到“数据路径”全链 132.4 关键发现四:计算机
2、操控智能体颠覆了浏览器与桌面应用的安全模型.152.5 关键发现五:AI 基础设施攻击的杀伤面远超提示词层,用户预算却未跟上.162.6 关键发现六:智能体身份独立成为“第三类身份”,Agent 网关成为新基线.172.7 关键发现七:封禁影子智能体是不可能完成的任务,AI 韧性成为安全第三支柱.182.8 关键发现八:AI 安全决策已可量化估值,中国进入 1824 个月战略窗口.19作者:谭晓生 版权归属:北京赛博英杰科技有限公司 II 2.9 关键发现九:中国客户的 AI 安全预算从哪来四种模式并存,2027 成拐点.21第三章 AI 安全威胁全景.24概述.243.1 模型层威胁:对抗攻
3、击、后门投毒、模型窃取.263.2 数据层威胁:训练数据泄露、隐私风险、数据投毒.313.3 应用层威胁:提示注入、越狱攻击、智能体安全风险.353.4 供应链威胁:开源模型供应链安全、模型仓库风险.423.5 生成内容威胁:深度伪造、虚假信息、有害内容生成.463.6 AI Agent 层威胁:OWASP Agentic Top 10 2026 全景.513.7 MCP 与工具链威胁:协议层的系统性风险.563.8 基础设施与部署环境威胁:被重新激活的云与端.583.9 AIVSS 评分体系:从 CVSS 到 Agentic AI 风险量化.61第四章 AI 安全技术体系.634.1 对齐与
4、安全训练.634.2 输入输出过滤与护栏技术.684.3 红队测试与安全评估.754.4 模型水印与溯源技术.814.5 隐私保护技术.87作者:谭晓生 版权归属:北京赛博英杰科技有限公司 III 4.6 智能体安全框架.944.7 AIDR 与 AI-SPM:AI 原生的检测、响应与态势管理.1004.8 MCP 网关与智能体运行时隔离.1014.9 非人身份治理与可信身份传递.1034.10 AI 安全防御框架与评估体系.1044.11 中国本土智能体安全治理范式:学界与产业界的共识与差异.1084.12 学术研究前沿:智能体安全方向 73 篇论文研究综述.1114.13 AIDEFEND
5、 开源防御框架与 AEGIS 企业级方法论.1164.14 RFC 8693 Token Exchange 与 Agent 网关参考架构.1194.15 CaMeL:计算机使用智能体的可证明安全框架.1214.16 AI 韧性:在检测/防护之外的第三支柱.1234.17 零信任思想在智能体安全中的应用.125第五章 产业生态与市场格局.1285.1 全球 AI 安全市场规模与增长预测.1285.2 产业链图谱.1315.2.1 上游:国产算力、数据标注与安全评测体系.1315.2.2 中游:国内 AI 安全技术平台与工具谱系.1335.2.3 下游:国内行业应用与安全服务.1345.3 主要厂
6、商分析.136作者:谭晓生 版权归属:北京赛博英杰科技有限公司 IV 5.3.1 国际厂商.1365.3.2 国内厂商.1415.3.3 模型厂商自身的安全能力.1535.4 主流产品、解决方案与服务供应商.1595.4.1 AI 安全防火墙与护栏产品.1595.4.2 AI 安全评测平台.1615.4.3 AI 内容安全与 AIGC 检测标识.1645.4.4 AI 安全治理与合规平台.1665.4.5 隐私保护与数据安全.1685.4.6 智能体安全.1695.4.7 AI 安全咨询与服务.1725.4.8 RSAC 2026 AI 安全厂商深度观察.1745.4.8.4 三家厂商对比与对