多年來，企業網絡攻擊面的范圍和復雜程度一直在不斷擴大，且這種擴張趨勢毫無放緩跡象。

這一趨勢可歸因于多個因素，其中包括：

? 物聯網的興起，為網絡增加了大量設備

? API和互聯微服務的日益普及

? 遠程辦公模式的轉變，需要將家庭設備和連接納入工作體系

? 影子IT的泛濫似乎難以控制

? 向去中心化基礎設施管理和云服務的遷移，使整個IT生態系統變得更加復雜和難以捉摸

根據云安全聯盟(CSA)的數據，目前82%的企業采用混合環境。近三分之二的企業與兩家或更多云服務提供商合作，這進一步加劇了攻擊面的復雜性。

AI的廣泛應用更是讓情況雪上加霜。AI助手和智能體為網絡犯罪分子提供了可乘之機，他們也利用自己的AI工具擴大攻擊規模。CSA調查發現，超過半數的受訪企業使用AI，其中約三分之一已經遭遇過與AI相關的安全漏洞。

攻擊面迅速擴張，網絡事件看似無休止地增加——Clutch的一項調查顯示，73%的企業經歷過網絡事件，55%的企業在過去一年中遭遇過此類事件——這要求我們采用全新的攻擊面管理方法。僅僅進行微調已遠遠不夠。

我預測，到2026年，攻擊面管理將發生轉變，重點將放在以下幾個方面：

? 集中式云管理，安全訪問服務邊緣(SASE)解決方案將成為主流

? 主動風險管理將取代被動應對措施

? 零信任將成為不可或缺的基本要求

? 智能、自主的AI工具將成為攻擊面保護的關鍵

? 高度關注第三方和供應鏈風險

1. 云管理將實現集中化

迄今為止，并非所有云資產都處于完全無人管理的狀態，但管理方式較為分散。隨著越來越多敏感數據和業務遷移至云端，風險也在不斷上升，云保護的重要性前所未有。

此外，遠程辦公和混合辦公模式的興起，員工自帶設備(BYOD)并通過不安全或安全防護不足的網絡登錄云系統，這要求我們加強云防護。這需要采用諸如軟件定義廣域網(SD-WAN)網絡、防火墻即服務、安全網頁網關、云訪問安全代理(用于云數據可視化和控制)以及強大的數據丟失防護計劃等措施，同時結合身份和訪問管理、零信任和企業策略執行等傳統防護手段。

鑒于涉及眾多環節，我們預測，采用集成這些多維度防護措施的解決方案將大幅增加。如今先進的SASE技術能夠無縫整合上述所有方法，通過集中到一個視圖來降低復雜性并提高敏捷性，這將推動SASE在2026年占據主導地位。

2. 主動出擊將成為關鍵

進入2026年，網絡威脅數量之多、嚴重性之高、發展速度之快，使得被動應對措施難以取得成功。要堵住每一個漏洞、加固整個攻擊面，簡直是不可能的任務。新的漏洞不斷涌現，尤其是在不斷延長的供應鏈中。因此，唯有主動出擊才能奏效。

我們預測，2026年的主動攻擊面管理措施將包括：

? 持續、自適應、自動化的資產盤點。企業將部署解決方案，持續掃描生態系統以發現新資產，并繪制其范圍和內外部弱點圖。

? 具備相關意識的決策層。企業將更傾向于選擇那些懂得監測和評估攻擊面各個部分(包括AI工具)的領導者。

? 集成式實時威脅情報。實時威脅情報將被整合到所有攻擊面管理工作流程中，確保決策領先于惡意行為者，而非滯后。

? 自動且即時威脅排序。漏洞管理方法將根據漏洞的可利用性、嚴重程度及對業務運營的影響來對風險進行優先級排序，確保最嚴重的漏洞得到優先處理，避免被忽視。

3. 零信任將賦予新內涵

網絡釣魚攻擊不斷演變。2025年，我們已經見證了更狡猾的網絡釣魚、視頻釣魚、二維碼釣魚以及許多其他類型的社會工程攻擊。人為失誤仍然是最大的網絡風險，而觸發人為失誤的方法也變得越來越巧妙。例如，在二維碼釣魚攻擊中，63%的案例涉及能夠訪問敏感數據的員工主動發起輸入向量。

AI生成的深度偽造內容取得了巨大進步，這意味著即使是音頻和視頻通話也不再可信。例如，某公司員工被一通據稱是CEO打來的電話欺騙，授權進行大額付款。他們認出了CEO的聲音，但那其實是AI生成的。卡迪夫大學2025年的一項研究發現，深度偽造語音能夠以95%至97%的準確率欺騙語音識別系統，而人類對于已知聲音的真偽辨別率僅為17.5%。

要阻止這類攻擊是不可能的，唯一真正的防御措施是對員工進行持續且反復的培訓。我們預計，旨在推動實際行為改變并在工作過程中進行的網絡釣魚模擬培訓將得到廣泛應用。上下文信息成為判斷真實性的關鍵線索。

與此同時，企業還將建立并嚴格執行訪問控制、對所有人員和設備實施零信任策略，并默認采用多因素身份驗證。內部暗語和超過一定金額的付款需雙人驗證將成為常態。

4. AI將成為關鍵角色

長期以來，關于將AI集成到網絡安全解決方案中的利弊一直存在爭議，然而，事實證明，雖然AI是攻擊面管理面臨的問題之一，但它也是解決方案的關鍵部分。到2026年，AI在攻擊面管理中的應用將成為常態。

這不僅僅是指利用AI自動化掃描和觸發關于可疑郵件或潛在網絡釣魚掃描的警報，它將包括智能、自主的AI，能夠自主發現威脅并比人類更快地修復它們。

例如，多個專業智能體可以協同工作，識別威脅、分析其構成的風險水平，并實時修復相關漏洞。

在另一種場景中，眾多智能體可以監控用戶行為、共享威脅情報，并動態識別和應對新興威脅，解決未知的未知問題，以領先惡意行為者一步。

5. 風險管理將超越企業邊界

第三方和供應鏈風險并非新問題，但在2026年，它們將成為焦點。如今的企業依賴于長長的數字供應鏈，包括應用程序、短代碼、API和提供關鍵數字服務的軟件。這些供應鏈可能不透明，包含許多看不見的第n方，它們為聊天機器人、配送跟蹤器、支付網關、數據庫檢索等提供支持。

只要有一個被攻破的依賴項或被忽視的漏洞，攻擊者就能侵入供應鏈，并橫向移動到目標組織。這尤其令人擔憂，因為許多數字合作伙伴是缺乏資源來使用數據脫敏技術保護自己和用戶數據的小型企業。

因此，2026年將看到更廣泛的攻擊面映射興起，其范圍將超越企業本身，覆蓋整個供應鏈。包含第三方、第四方和第n方風險的風險評估解決方案將超越競爭對手，企業將更傾向于選擇能夠動態更新以反映不斷變化的威脅環境的第三方評估解決方案。

2026年將是攻擊面管理的關鍵一年

隨著攻擊面不斷擴大，攻擊本身變得更快、更智能，攻擊面管理必須比攻擊者更加聰明、更具前瞻性。2026年將成為攻擊面管理突破固有框架、變得敏捷、主動、智能和遠見卓識的一年，這一切都將由新技術推動。