AI与网络安全泡沫是否即将破裂？

2025年11月17日

网络安全领袖的职责必须从AI热潮扩展到网络韧性和信息完整性。 Image: 世界经济论坛

William Dixon

Associate Fellow, Royal United Services Institute

繁荣发展的AI市场似乎即将调整，暴露出对几家头部企业的过度依赖。
这一担忧正使企业和政府更加重视数字韧性以及对多样化基础设施的投资。
网络安全的长期价值在于夯实基础，而非投资于投机性AI工具。这有赖于制定具有韧性和适应性的网络安全战略。

在AI估值狂热持续一年后，警铃已经响起。本月早些时候，英格兰银行行长警告称，AI驱动的资产估值可能出现“突然回调”。上周，摩根大通首席执行官Jamie Dimon也发出警告：“许多资产似乎正进入泡沫区。”Meta前高管Sir Nick Clegg更直言，目前的AI估值“简直疯狂。”

这些判断在迅速整合的网络安全行业中最为重要。作为技术最先进的领域之一，网络安全将AI应用作为其价值主张的核心——无论是防御方还是攻击方。上周，Palo Alto Networks与CrowdStrike股价双双创下新高，其中Palo Alto的市值达到1450亿美元，超过哈萨克斯坦的GDP。如果AI经济确实存在泡沫，网络安全或许正处于其中心。

即将到来的调整并非灾难，而是指明未来发展方向。与其说网络泡沫正在破裂，不如说正在聚焦。随着过高的期望值与网络现实相碰撞，三条“缺口”正在为网络领袖带来新机遇。只有把握主权韧性、心理防御与安全根基这三大要点，方能建立热度之后的持续性优势。

本文将探讨可能出现的三条机遇“缺口”。

缺口一：地缘政治，在监管发力前主动实现多元化

行业中最大的11 家供应商（均为美国或以色列企业）已经占据了AI驱动估值的最大份额。随着该行业经历“洗牌式”整合阶段，这些企业正基于这样一种假设不断扩大市场份额：AI赋能的安全需要大量计算资源和数据。这使得超大规模云服务商成为全球防御体系的主要架构者。

这一逻辑十分合理：更多数据可提升运营团队的能力，更少的供应商可降低首席信息安全官（CISO）的复杂性，并最终为董事会带来成本效益。但网络安全并非普通商品或消费必需品，而是政府的战略资产。它与国家安全、系统性风险以及国防安全等方面密切相关。

当前市场的集中反映出一种风险：一些地理上集中的供应商可作为全球主要的防御架构者。但历史给出了不同的答案。从1987年里根政府对日本征收半导体关税，到英国和欧盟将华为排除在外，战略性行业的集中总会引发政治干预。

各大政府已经果断采取行动，以应对主权网络风险。欧洲的《网络韧性法案》强制要求供应链多元化。中国2025年发布的《国家网络空间战略》强调要在关键AI基础设施领域自力更生。日本的《经济安全保障推进法》要求到2027年为关键基础设施提供国内替代方案。在非洲，从肯尼亚到南非，主权云倡议也正在推动数字防御能力本地化。

这一趋势为网络领袖带来了新机遇。通过与区域供应商合作、验证替代架构、开展地缘政治韧性压力测试，那些即刻行动、推动技术栈多元化的企业将在监管要求加速落地的过程中获得优势。

缺口二：认知安全，打好AI与网络安全之战

多年来，网络安全行业一直警告称，AI可能在一夜之间带来无法检测的技术威胁。然而，证据揭示了一个截然不同的现实。

2025年，领先的AI供应商发布了关于其系统被恶意使用的详尽分析。OpenAI 在 10 月的报告中指出，大多数滥用行为涉及欺诈与网络钓鱼。多个国家下属组织重点关注不断扩大的虚假信息行动，例如，OpenAI发现了十余起大规模生产多语种宣传内容的有组织运动。Anthropic 于 8 月发布的分析显示，AI主要推动了类似的由国家主导的信息行动，并协助网络犯罪分子改进社会工程攻击以谋取经济利益。谷歌的 Gemini 研究得出结论，在观察到的事件中，直接攻击软件漏洞的比例不到2%，而各平台通过深度伪造进行的金融诈骗案例显著上升。

趋势已然清晰：最显著的恶意用例来自认知操控领域。世界经济论坛发布的2025年《全球风险报告》证实了这一转变，报告将错误信息与虚假信息列为全球领袖面临的最严重的短期风险。AI驱动的自动化让网络钓鱼、深度伪造身份与网络欺诈的传播速度呈指数级增长。然而，大多数网络安全预算仍旧集中在传统的信息安全领域，而非那些AI威胁成为主导的领域。

这为网络领袖带来了第二个机遇。那些扩大安全职责的组织通过发展深度伪造检测、身份验证与信息行动监测等能力，能有效防御现实存在的AI威胁。这一转变要求超越首席信息安全官的传统职责范畴，将欺诈行为、反颠覆与声誉防御纳入考虑。这些能力超出传统网络行动范畴，但将对维护组织完整性与更广泛韧性至关重要。

缺口三：夯实基础，需要一些“循规蹈矩”

在网络安全行业中，许多人将AI系统视为一种全新的范式，认为它需要革命性的工具。但现实行动更为平淡。

保护AI代理及其模型、数据管道和API的安全依赖那些几十年来保护关键任务系统的同一套网络原则。输入验证与清理依然关键，防止提示词注入的方式与当年防止SQL注入威胁数据库的逻辑如出一辙。严格的访问控制与身份验证决定了谁有权查询、修改或重新训练模型，从而确保权限得到精确治理。漏洞管理和及时打补丁则持续维护底层基础设施与软件的完整性。

近期广受关注的Salesloft –Drift漏洞事件说明：攻击者利用的是第三方集成，而非AI系统本身。遏制得益于环境隔离、凭证轮换与基础设施加固的标准做法，强调即使在AI驱动的环境中，第三方风险管理等基础性实践仍然是核心所在。

麦肯锡的报告指出，超过四分之三的企业如今在至少一个业务环节中使用AI。随着组织大规模部署AI，实用经验正在验证训练有素的安全团队早已明白的事实：AI带来了新的攻击面，但并没有改变基本规律。尽管这要求我们调整能力、推动创新，但同样需要坚守战略远见与审慎治理等恒久的领导原则。

这也为网络领袖带来了最后的机遇。那些继续投资基本能力和原则，作为持续、全面的安全方法的一部分的组织，将比注重追求投机性安全方案的组织更具韧性。