云基础设施在扩张，AI在扩张，分布式系统在扩张。组织要管的身份、设备、数据和暴露在互联网上的资产，比过去任何时候都多。

安全的重心因此发生位移：从盯住某一个点，转向持续可见、持续可控、能对风险做出规模化响应。威胁不再只打一个单点，而是在系统、身份和基础设施之间流动。

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一份覆盖2026年网络安全格局的报告，把当下正在变化的几个核心领域逐一拆开：身份安全、遥测管理、终端管理、人类风险情报、暴露管理、邮件与域名安全、连接设备安全、AI原生安全运营、云安全。下面按领域看它们各自在往哪走。

身份：从工具堆叠到持续治理

身份已经成为现代组织最重要的安全边界之一。云基础设施、远程办公、自动化，再加上AI智能体，需要访问权限的身份数量在持续膨胀。

组织的应对方向是持续治理、最小权限，以及对人类身份和非人类身份都施加更强的控制。Keeper Security首席执行官兼联合创始人Darren Guccione给出的判断很直接：管理多个彼此割裂的工具，本身就是一种安全负债。

遥测：收得多不等于看得清

安全团队产生的遥测数据比以往任何时候都多。但收集更多数据，并不必然带来更好的可见性。

组织关注的重点，正在转向控制遥测数据如何在各个安全工具之间路由、结构化、留存和复用。与此同时，AI对安全数据的质量和监控提出了新的要求。

Cribl安全工程与运营高级总监Nicole Beckwith把这件事说得很清楚：2026年及以后胜出的安全项目，不是摄入数据最多的那些，而是能按需路由、重塑和复用数据的那些。

终端：缩短从发现弱点到施加控制的时间

终端环境越来越分散，安全团队需要压缩的，是从识别出一个弱点到施加有效控制之间的时间差。

持续打补丁、配置管理、自动化修复，以及跨Windows、macOS和Linux的可见性，正在成为终端安全的核心。Automox首席执行官Justin Talerico给出的原则是：能打补丁的打补丁，打不了补丁的做缓解，并且对终端进行持续治理。

人的风险：身份完整性被摆上台面

安全团队正在越过传统的技术控制手段，去理解新兴威胁背后的人。

人类风险情报把调查专长、数字归因和外部情报结合起来，用来识别涉及员工、高管、候选人和第三方的风险。Nisos首席执行官Ryan LaSalle用一句话概括了这个转向：身份完整性就是新的防火墙。

暴露管理：发现已经不值钱了

暴露管理正在从发现漏洞，转向持续减少那些真正重要的暴露面。

环境越复杂，组织就越需要理解单个弱点之间如何相互连接、谁对它们负责、哪些动作能安全地降低风险。Surf AI联合创始人兼首席执行官Yair Grindlinger的判断是：发现已经被商品化，难的是中间那一段。

人类安全：年度培训挡不住AI社工

AI驱动的社会工程，让钓鱼、语音克隆、深度伪造和冒充攻击变得更容易制造、更容易规模化。

人类安全因此正在走出年度意识培训的模式，转向持续的、个性化的模拟演练，以及基于风险的干预，覆盖邮件、语音、短信和视频等渠道。

Adaptive Security联合创始人兼首席产品官Andrew Jones指出，传统的意识培训项目不是为今天的威胁设计的，人类安全必须是持续的、个性化的，并且对现实世界中的风险做出响应。

邮件与域名：冒充是基础设施问题

数字冒充越来越像是一个基础设施问题，而不只是邮件问题。

攻击者可以把欺诈域名、DNS滥用、网站和邮件活动组合起来冒充组织，这让对更广泛的互联网暴露环境的可见性变得更重要。Red Sift联合创始人兼首席执行官Rahul Powar的说法是：链条上的每一环——邮件、域名、DNS、证书——都是公共基础设施中做出的信任决定。

连接设备：知道有风险，必须落到控制上

连接环境在扩张，组织管理的是越来越复杂的设备组合。

安全团队需要弄清楚哪些设备处于暴露状态、漏洞可能如何被利用、哪些控制手段能在不打断业务的前提下降低风险。对连接环境来说，持续可见、修复和执行因此变得必不可少。

Asimily首席执行官Shankar Somasundaram给出的标准是：知道一台设备有风险，必须最终落到一个被强制执行的控制上，而且当设备规模翻倍时，这个控制还得撑得住。

AI原生安全运营：加速，但不替代判断

安全运营面临一个不断扩大的缺口：现代攻击的速度，和人类团队调查这些攻击的容量之间对不上。

AI正在被越来越多地用在安全运营中心里，用来自动化调查、串联证据，减少理解一起事件所需的人工工作量。SentinelOne的Paolo Cecchi对此的表述是：AI负责加速、支持和建议，但不替代人的判断。