文章总结: Pentera报告基于300名CISO调研发现,67%的CISO对AI使用情况缺乏可视性,最大挑战不是预算而是缺乏专业能力和专用工具,75%仍依赖传统安全控制保护AI系统,仅11%使用AI专用安全工具。报告揭示AI安全本质是基础能力体系缺失,建议企业建立AI安全专业能力、提升AI环境可视性、强化跨系统安全验证能力,确保持续验证安全控制的有效性。 综合评分: 78 文章分类: AI安全,安全建设,安全运营,安全工具
AI安全调查:用昨天的技术保护今天的智能
数世咨询
2026年3月27日 14:41 河北
本文关键看点:
#01
AI系统分散在不同团队中,有效的集中监管已经崩溃;
#02
最大的挑战并非财务问题,而是缺乏专业技能(包括工具);
#03
75%的CISO依赖于传统的安全控制工具,如终端、应用、云或API安全工具,来保护AI系统。
▍以下正文内容由AI工具生成,可能存在语义偏差,请以原文为准。
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以下为正文
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根据 Pentera 发布的《AI与对抗性测试基准报告2026》, 大多数安全负责人正在使用不适配的工具与技能来防护AI系统 ,难以应对当前威胁环境。
该报告基于对 300名美国CISO及高级安全负责人 的调研,重点分析了企业在AI基础设施安全方面的实践情况,并揭示出由技能短缺与工具错配所带来的关键风险。
PART 01
AI部署速度超过安全可视性
AI系统通常不会独立部署,而是深度嵌入企业现有技术体系,包括:
- 云平台
- 身份系统
- 应用系统
- 数据管道
由于这些系统由不同团队分别管理,统一的集中安全可视性正在被削弱甚至“失效”。
调查结果显示:
- 67%的CISO表示对AI使用情况缺乏可视性
- 没有任何受访者表示具备完全可视性
相反,大多数组织实际上已经接受了一定程度的:
- 未受管理的AI使用
- 未经批准的“影子AI”
在缺乏清晰视图的情况下,安全团队难以有效评估风险,例如:
- AI系统使用了哪些身份凭据
- 可访问哪些数据资源
- 当安全控制失效时会如何行为
这些基础问题在许多组织中仍然无法回答。
PART 02
最大瓶颈不是预算,而是能力
尽管AI安全已成为董事会和管理层的重要议题,但报告指出,最大挑战并非资金,而是能力不足。
CISO列出的主要障碍包括:
- 缺乏内部专业能力(50%)
- AI使用可视性不足(48%)
- 缺乏专门针对AI的安全工具(36%)
相比之下,仅有:
- 17%认为预算是主要问题
这表明,大多数企业愿意投入AI安全,但缺乏评估与管理AI风险的专业能力。
AI系统引入了一系列传统安全模型难以覆盖的行为特征,例如:
- 自主决策(Autonomous decision-making)
- 间接访问路径(Indirect access paths)
- 系统之间的高权限交互
如果缺乏专业能力与持续验证机制,企业很难判断现有安全控制是否真正有效。
PART 03
传统安全控制仍在“硬撑”AI安全
在缺乏AI专用方法论、工具与能力的情况下,企业普遍选择将现有安全控制“延伸”到AI环境。
调查显示:
- 75%的CISO依赖传统安全控制(终端、应用、云或API安全工具)
- 仅有 11%使用专门针对AI的安全工具
这种现象在技术演进初期并不罕见——企业往往先使用既有防御体系进行适配,然后再逐步建立专门的安全能力。
然而,这种方式存在明显局限:
- 传统控制并未考虑AI带来的访问模式变化
- 无法覆盖AI扩展出的新攻击路径
- 难以识别AI系统的隐式行为风险
PART 04
一个“熟悉”的问题,在AI时代重演
综合来看,报告认为:
AI安全问题的本质并不是认知不足,而是基础能力体系的缺失。
随着AI逐步成为企业核心基础设施的一部分,企业需要重点关注:
- 建立AI安全专业能力
- 提升对AI环境的可视性
- 强化跨系统的安全验证能力
报告指出,未来安全建设的关键,不只是“部署AI”,而是确保在AI已经运行的环境中,能够持续验证安全控制的有效性。
* 本文为泽钧编译,原文地址:https://thehackernews.com/2026/03/ai-is-everywhere-but-cisos-are-still.html 注:图片均来源于网络,无法联系到版权持有者。如有侵权,请与后台联系,做删除处理。
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