安全牛《中国网络安全行业全景图（第十三版）》&《AI+网络安全全景图（2026版）》发布|AI+网络安全全景图（2026版）|中国网络安全行业全景图（第十三版）|智能化|环境安全|网络安全技术

随着数字经济、云计算、数据要素和人工智能加速融合，网络安全产业正在从单点防护向治理、工程、运营与韧性协同演进。为持续洞察产业能力供给变化，帮助企业识别产品、解决方案与服务能力，安全牛于今日正式发布《中国网络安全行业全景图（第十三版）》与《AI+网络安全全景图（2026版）》。

本次全景图调研基于厂商线上自主申报，经过安全牛分析师多轮人工核验、复核与AI辅助统计分析相结合的方式完成，整体历时周期共3个半月。调研共涵盖网络安全17个一级大类，122个二级细分赛道，覆盖技术、产品、服务、场景多个维度。调研共收录300余家国内网络安全企业和相关行业机构，细分领域收录共2372项，其中包含“AI+安全”板块274项。

《中国网络安全行业全景图（第十三版）》

《AI+网络安全全景图（2026版）》

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以下将围绕网络安全产业整体能力、细分赛道发展、AI+安全创新方向及未来趋势展开系统梳理，主要包含六部分内容：

1. 产业总体概况

2. 细分赛道图谱分析

3.“AI+安全”专项调研

4. 产业八大核心洞察

5. 十大创新产品盘点

6. 未来发展趋势研判

1、产业总体概况

随着网络安全技术持续演进和产业边界不断拓展，安全牛第十三版网络安全全景图已经累积形成17个一级大类，122个二级细分赛道的完整能力体系，覆盖了技术、产品、服务、场景多个维度。基于厂商申报，本次调研共收录300余家国内网络安全企业和相关行业机构，细分领域收录共2372项，其中包含“AI+安全”板块274项。整体来看，厂商数量相比往年有所减少，但细分能力收录数量与往年基本相当。

相比往年，本年度全景图的调整包括：

（1）新增“AI+安全”独立板块，聚焦人工智能技术带来的安全能力创新与治理需求。该板块划分了2个一级大类、16个二级细分赛道，重点覆盖AI安全防护、智能化安全运营、AI安全治理及智能体运行安全等新兴方向。

（2）“信创安全”板块，不再独立呈现。主要由于底层硬件平台趋于统一，上层安全能力又与传统安全体系深度融合，本次调研将相关能力根据技术属性和应用场景融入对应安全赛道。

（3）细分领域，针对部分领域交叉重叠和同质化问题，本次调研对3项细分领域进行调整：

“办公环境物理安全”和“数据中心基础设施安全”两个细分领域合并，统一命名为“物理安全”；
“其他业务安全”和“欺诈监测和识别”两个细分领域合并，统一命名为“业务风控”；
取消“无服务器安全”领域，相关能力全部合并到“云原生应用安全”。

一级大类供给能力数据分布如上图所示。为进一步解读以上数据，安全牛按分布数据从高到低分成头部赛道、中端赛道、中小赛道、小众赛道四个段位：

（1）头部赛道（占比 10% 以上，四大核心板块）

头部4大核心赛道合计占比达到 52.0%，是当前厂商能力布局最集中的核心方向。

网络安全服务、数据安全，成为今年全景图供给能力占比最大的两个分类，分别占网络安全整体规模的14.3%、13.9%。其中，网络安全服务长期保持在高位，数据安全供给能力同比持续上升，目前几乎与网络安全服务能力持平。
AI+安全，作为新兴热门赛道，仅次于数据安全，占比12.5%，成为网络安全市场增长最快的新兴领域。
网络与通信安全，作为传统基础安全核心领域，能力占比为11.3%。

（2）中端赛道（占比 5%～7%）

中端赛道是网络安全体系中企业构建体系化安全防护能力的重要支撑板块，主要聚焦基础防护、安全运营管理以及关键安全技术底座。按分项计算：安全管理运营、应用与业务安全、密码技术与应用、计算环境安全，占比分别为6.8%、6.7%、6.4%、5.5%，合计占比为25.5%。

（3）中小赛道（占比 2%～5%）

中小赛道主要覆盖身份与访问管理（IAM）、安全支撑技术、软件供应链安全，以及云、移、物、工等场景化安全能力。相比头部和中端赛道，该类赛道整体规模相对较小，供给能力合计占比为22.7%。

安全支撑类技术、身份与访问安全，是该层级中规模较大的基础能力方向，占比分别是4.4%、4.3%。
云计算、移动安全、物联网、工控安全，作为国家重点关注的场景化安全赛道，能力占比分别是2.1%、2.0%、3.3%、3.9%。
软件供应链安全供给能力占比为2.2%，其相对位次较往年有所下降。

（4）小众赛道（占比最低）

物理与环境安全占比0.4%，是本次样本中覆盖度最低的一级分类。可能是由于该分类处于基础建设与网络安全的边界位置，历年全景图调研中申报厂商占比都最少。

总体来看，2026年网络安全产业能力结构呈“传统能力结构相对稳定、AI+分类快速扩展、数据与身份治理持续升温”的特征。相比之下，软件供应链安全分类的能力占比相比往年有所下降，排名由去年倒数第四位下降至倒数第二，产业供给规模仍相对有限。

2、细分赛道能力图谱分析

细分赛道能力图谱如下图所示。从样本覆盖度看，数据安全、安全管理运营和网络安全服务三大板块是厂商布局最为集中的方向，能力供给持续增强；相比之下，业务与应用安全、开发安全等板块的能力覆盖仍相对较少，厂商布局密度和产品丰富度仍有较大的提升空间。

按产业供给能力大小，报告分别统计了TOP10与Bottom10的细分赛道。

TOP10中，应急响应与重保服务持续保持领先，是厂商能力覆盖最高的细分赛道；安全运维、渗透测试/众测、安全运营等运营服务类能力紧随其后，说明安全服务依然是当前产业供给最成熟、市场需求最稳定的方向。此外，密码应用服务能力排名也较为靠前，成为本年度值得关注的增长赛道。

Bottom反映的是独立申报条目较少的赛道。尤其是“其它业务安全”“无服务器安全”“基础设施安全”已在前文取消分别并入业务风控、云原生应用安全和物理环境安全；云访问安全、动态/模糊安全测试、抗BOT、拟态防御/动态防御、云访问安全等细分赛道，厂商布局数量也比较有限，产业生态仍有进一步发展的空间。

从赛道热度变化来看，网络安全产业能力供给呈现出明显的结构性调整。

增长最快的细分赛道主要集中在AI驱动的新兴安全能力以及身份、数据保护等方向；此外，密钥管理、文档安全、身份与访问管理（IAM）、密码应用服务以及物联网设备认证与管理等赛道也保持较快增长。说明企业对AI安全治理、数据保护、身份安全和新型基础设施安全需求持续提升。

此外，钓鱼专项防护能力相比往年有明显增长。相关能力包括，钓鱼邮件演练、钓鱼邮件识别、反钓鱼欺诈平台等，由于本次调研没有设计单独的钓鱼安全分类，调研中根据具体产品将相应能力分别收录到了邮件安全，欺诈监测、安全意识等领域。明年增加“钓鱼与社会工程防护”赛道。

相比之下，大数据保护、网络空间资产测绘、SIEM、安全编排自动化与响应（SOAR）以及攻防演练等赛道能力排名下降较为明显。需要指出的是，能力占比下降并不代表市场需求减弱。部分领域可能已逐步融入更综合的平台化安全能力体系，如XDR、SOC平台、攻击面管理等，或因市场竞争格局变化导致独立赛道供给规模相对下降。

3、 “AI+安全”专项调研

当前，“AI+安全”板块主要围绕“AI赋能安全”和“AI系统安全”两大方向展开，分别对应利用人工智能技术提升传统安全和AI系统自身安全。从本次调研结果来看，AI赋能安全方向共收录厂商81家，覆盖相关能力162项；AI系统安全方向共收录厂商53家，收录能力112项。

“AI赋能安全”是传统网络安全产品和运营流程智能化的重要方向。围绕安全运营、威胁检测、风险分析、自动化响应等场景，厂商已开始开展多元化能力布局。随着大模型、智能体等AI应用加速落地，AI赋能安全将成为网络安全产业新的增长点。

“AI系统安全”作为AI时代催生的全新安全能力，涉及模型、数据、智能体、应用安全和治理合规多个领域，技术复杂度和能力门槛相对较高，产品边界仍在形成。从2025年数据同比来看，“AI+安全”领域产业供给正在进入快速扩张期。

（1）AI赋能安全大类

AI赋能安全方向，参考NIST网络安全框架2.0的“治理、识别、保护、检测、响应、恢复”六项功能，以及零信任的持续验证、最小权限和基于风险的动态决策原则进行分类。当前划分了10个二级赛道，覆盖安全检测、风险分析、运营响应、治理管理等多个关键环节。

从供给能力分布来看，各细分赛道发展阶段呈现明显差异：

“智能化安全运营”是当前样本中厂商覆盖度最高的AI赋能方向，主要价值集中在告警降噪、事件摘要、查询与规则生成、调查辅助和流程编排。
“网络安全垂域大模型”赛道紧随其后，是产业关注度较高的基础能力方向。但对用户而言，“自研模型”不应作为模型安全的唯一判断标准。
“智能化威胁检测”“风险识别”“数据安全治理”等专项安全能力，与现有安全平台结合紧密，形成中坚梯队。
“AI Agent平台”“AI赋能软件供应链安全”“智能攻防对抗”仍处于发展阶段。
“智能安服”当前更适合作为安全专家的辅助工具，用于知识检索、报告初稿、证据归集和流程编排。但受限于专业经验、人工协同等特点，目前AI渗透程度相对较低。

总体来看，当前产业AI化进程呈现“运营优先、效率驱动、辅助决策逐步向智能演进”的特点。产业当前优先发力的是可直接变现、提升运营效率的场景，而前沿技术与人力密集型安全服务的智能化转型仍存在较大空间。

（2）AI系统安全大类

AI系统安全方向，围绕大模型/Agent全生命周期安全展开，划分了6个细分赛道，覆盖了模型、Agent、数据、内容、供应链、风险评估风险维度。

从供给能力雷达图来看：

“AI大模型应用安全管控” 厂商布局较集中，是当前产业成熟度最高的细分赛道，说明市场对输入输出内容防护、敏感信息保护、访问控制和审计追踪有较明确需求；
“智能体运行安全”“AIGC内容安全”“AI安全评估与合规审计”形成较活跃的第二梯队，随着智能体进行生产流程，相关安全能力正在成为产业关注重点。
“AI数据安全”本次调研收录样本数量相对有限，可能的原因是由于部分方案与传统数据安全能力存在重合，赛道边界不易区分；而专项治理方案贯穿模型训练、使用、运营全生命周期，尚在探索过程中。
“AI组件及供应链安全”供给能力最低，成为当前AI安全体系中的明显短板。

总体来看，AI安全供给高度集中于应用层网关、内容安全和评估服务等上层应用，而面向AI底层基础设施、供应链、智能体原生安全的产品与服务仍存在较大发展空间。

4、未来趋势总结

当前网络安全产业正处于AI能力快速应用、产业结构调整和监管强化的关键时期。未来3～5年，网络安全智能化、平台化、自主化将成为重要趋势，具体表现为以下六个方面：

趋势一：AI安全监管体系迭代升级，驱动AI安全治理需求快速增长

随着AI系统从实验性应用进入企业生产环境，成为新的数字基础设施，其安全风险也从传统模型安全扩展至数据、应用、插件、身份、权限和运行环境等多个层面。国家陆续出台了AI安全监管政策和标准要求，特别是人工智能内容安全、智能体应用安全作为基线要求，已被列为强制标准。未来，AI安全将以“模型安全”为中心为覆盖模型、数据、应用、智能体和运行环境的全生命周期治理体系。

趋势二：数据要素流通与AI应用深化，将催生更高水平的数据安全治理需求

数据正在成为生成式人工智能核心生产要素。随着数据资产化、数据交易流通、数据跨境传输、私有知识库和RAG系统建设的大幅增加，企业对数据安全能力提出更高要求。未来数据安全治理将进一步围绕数据全生命周期治理、AI场景数据安全、数据流通，推动数据安全治理从合规防护向价值流通安全保障演进。

趋势三：软件供应链安全、SBOM/AIBOM及AI代码安全成为企业重点建设方向

随着AI Coding、Agentic Coding开发范式的深度应用，AI自动编码工具导致代码漏洞、冗余风险激增；同时，软件供应链范围开始从IDE工具、组件进一步扩大到AI供应链。未来，企业需要建设SBOM（软件物料清单）、AIBOM（AI物料清单）、软件供应链风险管理平台、AI代码安全检测、AI辅助代码审计等能力，将软件安全从“代码安全”扩展到“代码+组件+模型+数据+ Agent工具链”的整体可信治理。

趋势四：安全能力融合加速，零信任、云原生与智能运营推动安全体系平台化演进

当前，企业IT架构正在向云化、SaaS化、多云化、微服务化、AI原生化方向演进，传统碎片化安全工具难以满足复杂环境需求。零信任、云原生与智能运营作为企业安全建设三大核心方向，将推动企业安全体系从“多工具堆叠”向“能力融合、统一治理、智能运营”的平台化方向演进。

趋势五：AI安全智能体将成为未来网络安全智能化转型的核心范式

AI安全智能体，如威胁检测智能体、安全运营智能体、攻防智能体等，凭借自主感知、自主研判、自主响应、持续学习、多场景协同的能力，逐步成为政企安全运营体系中核心的交互载体与编排调度核心。随着AI与安全运营深度融合，未来，网络安全运营模式将全面升级，从人工主导、被动响应模式演化为AI辅助决策、人机协同和多智能体协同为特征的全新智能化安全运营体系。

趋势六：AI推动网络安全从被动响应向预测式安全和自主防御演进

随着网络安全大模型能力持续成熟，AI不断增强渗透测试、智能漏洞挖掘、自动化代码审计等安全能力，彻底打破了传统网络安全事后处置、被动防御的固有模式。在AI深度赋能下，未来，网络安全防护体系将以持续资产与暴露发现为基础，逐步扩大低风险自动化范围，以风险优先级和控制验证为核心，向前置风险预测、智能化自主防御模式演进。

总体来看，未来网络安全市场的发展逻辑将从“保护网络”转向“保护数字资产”，从“人工运营”转向“AI驱动运营”，从“单点产品”转向“平台化治理”，最终形成覆盖网络、数据、身份、应用、模型、Agent和供应链的全生命周期安全体系。这一趋势不仅代表着网络安全技术升级，也意味着产业结构性变革。

附：说明

网络安全全景图调研初心，是通过系统梳理网络安全产业能力供给格局，帮助企业全面了解行业发展趋势，并快速匹配符合自身需求的安全产品、解决方案及服务能力。

报告从产业能力供给的整体视角，反映当前网络安全产业的发展趋势与能力演进方向，并非严格意义上的产品归属划分，也不宜直接等同于市场规模、客户需求、采购金额或产品成熟度。