文章总结： Gartner发布2026中国网络安全技术成熟度曲线，聚焦AI安全、系统韧性和严格责任。四大趋势包括代理型AI与机器身份、可执行数据安全、主动威胁暴露面管理、基础设施自主。发展最快技术为SASE、SSE和DRA。建议企业关注零信任架构、数据风险评估和AI安全测试以应对新挑战。 综合评分： 88 文章分类： 安全建设,数据安全,云安全,AI安全,技术标准

Gartner发布2026中国网络安全技术成熟度曲线

网络安全和信息化

2026年7月31日 12:02 北京

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商业与技术洞察公司Gartner发布的2026中国网络安全技术成熟度曲线显示，中国的网络安全目前主要聚焦于保障人工智能（AI）安全、强化系统韧性，适应严格责任要求。

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Gartner高级研究总监陈延全表示：“2026年中国网络安全发展将呈现四大趋势：向代理型AI与机器身份转变所带来的挑战；严格责任下的可执行数据安全，这促使企业机构从理论层面的隐私政策，转向持续、可审计的数据映射、动态访问控制和定期风险评估；主动威胁暴露面管理与网络韧性，企业机构正转向持续、自动化的攻击面验证，以实证方式评估风险的可利用性；基础设施现代化、技术自主与厂商整合，地缘政治紧张局势加剧和本地化政策要求，促使中国企业高度重视技术自主，从自主研发硬件、开源软件组件到本土密码标准等领域全面推进。”

根据今年的技术成熟度曲线（参见图1），本年度发展最快的技术为安全访问服务边缘（SASE）、安全服务边缘（SSE）和数据风险评估（DRA）。SASE和SSE的快速推进，主要有两个驱动因素。一方面，企业机构加速向零信任架构转型，以支持混合办公和“随时随地”安全访问的需求。另一方面，防范影子AI风险的紧迫需求，以及本地厂商产品的不断成熟，为企业提供了更加灵活和一体化的部署方案。而数据风险评估重要性的提升，主要体现在三个方面。首先，随着中国数据安全监管政策的日益严格，数据风险评估已成为企业风险管理的重要组成部分。其次，生成式AI和数据共享场景的快速扩展，带来了更为隐蔽的数据泄露风险。最后，新国标GB/T 45577—2025的出台，为企业机构提供了正式、国家认可的数据风险评估方法，正在逐步取代以往零散的评估实践。

图1  2026年中国网络安全技术成熟度曲线

AI网络安全测试

AI网络安全测试（AI-CT）能够发现基于AI的系统及应用中的漏洞和暴露面，针对AI应用提供专业评估，包括对抗性提示自动生成与执行，以及针对模型库、开发库、框架和Notebook等AI组件的扫描等进攻性测试方法。AI网络安全测试可以独立运行，也可以作为AI安全平台的一部分，与运行时安全控制等功能协同工作。

代理型AI网络安全

代理型AI网络安全通过实施动态控制、持续监控以及自适应访问和治理，保护自主或半自主的目标驱动型企业AI系统的安全性。该技术着重于实时政策边界的执行，以及对智能体与工具之间交互的可视化监控，从而应对长期有状态执行、非确定性工作流程以及多智能体协作等带来的安全挑战。

数据风险评估（DRA）

数据风险评估（DRA）通过持续或动态的评估，在业务需求与业务风险之间实现平衡。数据风险评估涵盖数据治理、网络安全、合规以及声誉等风险，这些风险是由数据处理不当、不当访问、数据驻留、隐私及威胁等因素造成的。数据风险评估能够识别由于数据安全控制措施而产生的政策漏洞或不一致，使企业机构能够随着业务流程的不断演变，动态地评估相关风险。

安全服务边缘（SSE）

安全服务边缘（SSE）可对Web、软件即服务（SaaS）应用和专有应用访问进行保护。其核心功能包括自适应访问控制，以及数据安全性、可见性和合规性。此外，还包括高级威胁防御，以及可接受使用控制（基于网络和应用编程接口[API]集成而实施）等其他功能。安全服务边缘主要以云服务方式来交付，可能包含本地部署或基于终端代理的组件。

安全访问服务边缘（SASE）

安全访问服务边缘（SASE）融合了网络和安全能力，包括软件定义广域网（SD-WAN）、安全的互联网接入、安全的软件即服务（SaaS）接入、防火墙和零信任网络接入等功能。SASE支持分支机构、远程办公和本地安全接入等应用场景。SASE主要以即服务方式交付，结合实时上下文、安全与合规策略，实现基于设备或实体身份的零信任安全接入。

来源：Gartner

（本文不涉密）

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