作者团队
张
张明博士
AI安全研究院首席研究员
D
Dr. Sarah Chen
威胁情报分析师
李
李伟
高级安全研究员
报告摘要
随着人工智能技术的快速发展和广泛应用，AI系统面临的安全威胁日益复杂多样。本报告基于对全球500+AI安全事件的深度分析，系统梳理了2026年AI安全领域的主要威胁态势。报告重点关注大语言模型安全、AI供应链风险、对抗样本攻击、模型窃取等新兴威胁，并提供了针对性的防御建议。我们的研究表明，AI安全事件同比增长了67%，其中针对大模型的攻击增长最为显著，达到了185%。
研究方法
本报告采用多源数据分析方法，数据来源包括：(1) 全球AI安全事件数据库，收录2025年1月至2026年2月的AI安全事件；(2) 对150家企业的问卷调查；(3) 与30位AI安全专家的深度访谈；(4) 对主要AI平台的安全测试结果。所有数据均经过交叉验证，确保准确性和可靠性。
核心建议
- 建立AI系统安全开发生命周期(AI-SDLC)，将安全融入AI系统开发全过程
- 实施输入验证和输出过滤，防范Prompt注入和有害内容生成
- 定期进行红队测试和对抗性评估，及时发现和修复安全漏洞
- 建立AI模型供应链安全管理机制，验证第三方模型和组件的安全性
- 部署AI安全监控系统，实时检测异常行为和攻击尝试
- 制定AI安全事件响应预案，确保快速有效地处置安全事件
报告信息
发布日期2026年3月
页数128页
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操作
标签
AI威胁大模型安全对抗攻击Prompt注入数据投毒