报告 | Check Point发布《2026年云安全报告》

Check Point最新发布的《2026年云安全报告》呈现当下企业面临的具体挑战。报告显示，70%的企业已在生产环境运行生成式AI工作负载，64%已在实际环境中部署AI智能体。与此同时，12%的企业已向智能体授予访问权限。由此可见，非人类行为主体正在查询数据、执行工作流、与外部服务交互，但却缺乏有效的监督机制。

安全团队面对的，已不再只是监控用户向AI提出什么请求，而是必须管控AI系统被允许做什么。这是一个根本性的转变，而大多数现有架构并未为此做好准备。

三个突出模式：定义策略与执行的差距

报告最关键的发现在于一个数字：77%的企业已针对AI更新了安全策略，但仅有26%表示具备执行这些策略的架构能力。这51个百分点的差距，直接导致超过半数的企业已发生AI相关安全事件，而更多企业甚至缺乏足够的可视性来判断事件是否已经发生。三个模式清晰揭示了这一差距的成因：

01

AI生产部署远超管控能力：AI已在企业环境中广泛落地，但往往缺乏一致的安全保障，智能体在获得系统访问权限的同时，监督机制并未同步建立。

02

AI使用先于治理与可视性：仅5%的企业对AI使用情况具有完整的可视性。传统的发现手段对基于浏览器的AI助手、API调用和智能体驱动的活动普遍无能为力，安全团队在无法全面感知的环境中开展治理工作。

03

AI策略已在制定，但执行层面严重滞后：仅14%的企业对AI安全策略进行主动执行和审计。策略在写，治理委员会在成立，预算在拨付，但执行机制依然碎片化，AI工作负载在云、SaaS和本地环境之间流转，安全管控无法同步跟随。

从碎片化管控到统一混合安全架构

为应对上述挑战，Check Point的建议是系统性的架构转变，而非在现有体系上叠加单点工具。五项关键行动构成了这一转变的实践路径：构建全面的AI资产清单、管控员工对外部AI工具的访问、将运行时管控嵌入AI应用、建立清晰的权责归属与执行授权，以及向统一混合安全架构整合。

其中，统一混合安全架构是转变的核心。通过一次统一的安全规则定义，在云、SaaS、本地和AI环境中一致执行，消除环境边界处的执行盲区和策略漂移。这种混合网状网络安全架构，能够在不牺牲一致性的前提下实现分布式执行，使安全策略真正跟随AI工作负载的流转路径。

AI采用的加速步伐，已经远超为其设计的安全架构的演进速度。那些成功应对这一挑战的企业，将是把安全直接嵌入AI转型基础之中的企业。将安全能力的建设与AI部署同步规划、同步落地，正是"预防为先"在云安全时代的核心要义。