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简介：这份PDF资料是Gartner于2025年2月发布的预测报告，聚焦AI驱动下的网络安全新挑战，面向安全与风险管理负责人、企业架构师及供应链安全从业者，帮助其理解AI动荡期的攻击面变化与治理重点。报告围绕生成式AI早期落地受挫、AI代理漂洗、深度伪造与自动化账号接管等趋势展开，并给出可落地的战略规划假设与行动建议。资源包共1个PDF文件，约215KB，内容为完整研究报告，含关键发现、建议与预测条目，便于快速通读与内部研讨引用。已有90人学习下载。读者可从中获取2025年AI安全治理的核心判断，例如软件供应链与基础设施技术栈中毒将占企业AI恶意攻击的七成以上，以及到2027年AI代理将进一步压缩账号暴露利用时间等量化结论，并据此审视应用安全实践、AI软件供应链组件清单与威胁情报建设，适合作为安全规划与汇报的参考底稿。

1. 当70%的恶意攻击来自供应链：这份2025 AI安全预测到底在说什么

去年帮一个团队做AI应用上线前的安全评审，翻完他们的依赖清单我愣了半天：一个做智能客服的推理服务，直接和间接依赖了四百多个包，其中三个模型文件是从公开模型市场直接拉的，没人说得清来源，也没人扫过。这不是个例。Gartner这份2025年预测里最扎眼的一条就是：到2025年，针对企业所用AI的恶意攻击中，超过70%会来自软件供应链和基础设施技术栈的投毒。换句话说，攻击者不再费劲去攻你的模型算法，而是直接在你的依赖、你的Notebook、你的数据管道里下毒。这份预测报告适合谁看？安全负责人、AI平台工程师、做MLOps落地的团队，以及任何要把AI应用推上生产的人。它不教你写代码，但它决定了你接下来一年该把预算和人力砸在哪。

2. 拆解四条战略假设：从投毒面到AI代理的自动化攻击链

这份预测的核心是四条带时间点的战略假设，每一条都对应一个可落地的防御动作。先把它们摊开看，再谈怎么接。

2.1 供应链投毒占七成：为什么攻击者盯上了模型和数据管道

Gartner给出的判断是，到2025年，软件供应链和基础设施技术栈的投毒会构成针对企业AI恶意攻击的70%以上。这个数字背后的逻辑不复杂：攻击者在基础设施和供应链层面动手，投入最小、影响面最大。报告里提到几个具体事实——开源模型和数据科学软件（比如Jupyter Notebook、Python库）正在成为新的攻击向量；有做开源模型扫描的安全厂商反馈，客户现场最多有1%的开源模型被植入恶意软件，被感染的Notebook数以千计；攻击者还特别喜欢利用数据管道的错误配置，把敏感数据悄悄导流到外部服务器。

这里有个容易被忽略的点：传统应用安全工具并没有跟上。很多企业的SCA（软件成分分析）和漏洞扫描工具压根不认识AI组件，模型文件、Notebook、ML管道这些新东西不在它们的扫描范围里。于是出现一个尴尬局面：团队以为基础设施安全工具已经覆盖了，实际上AI这条链路是裸奔的。

落到操作上，第一步不是买工具，而是先把资产盘清楚。我一般会让团队先跑一遍AI资产发现，把模型文件、Notebook、训练脚本、推理服务的依赖树全部列出来。下面这段脚本是个最小可用的盘点思路，扫一个代码仓库里所有可能的AI组件：

import os import json # 需要识别的AI相关文件后缀与目录特征 AI_EXTENSIONS = {".ipynb", ".pt", ".pth", ".onnx", ".h5", ".safetensors", ".pkl"} AI_DIR_HINTS = {"models", "notebooks", "pipelines", "checkpoints"} def scan_ai_assets(root): findings = [] for dirpath, dirnames, filenames in os.walk(root): # 命中目录特征时整目录标记 if any(h in dirpath.lower() for h in AI_DIR_HINTS): findings.append({"type": "dir", "path": dirpath}) for f in filenames: ext = os.path.splitext(f)[1].lower() if ext in AI_EXTENSIONS: findings.append({"type": "file", "path": os.path.join(dirpath, f), "ext": ext}) return findings if __name__ == "__main__": result = scan_ai_assets("./repo") print(json.dumps(result, indent=2, ensure_ascii=False))

这段脚本的逻辑很直白：按后缀和目录名做启发式识别，先把“有哪些AI资产”这件事从黑匣子变成清单。参数上，AI_EXTENSIONS要按你们实际用的框架补，比如用TensorFlow的加.pb，用XGBoost的加.json模型；AI_DIR_HINTS是目录级提示，命中就整目录标记，避免漏掉目录里没后缀的权重分片。跑完这份清单，你才有资格谈“哪些要扫、哪些要隔离”。注意，这只是发现，不是扫描，别拿它当安全结论。

盘点之后是扫描。报告的建议很明确：为AI应用启动软件成分分析和漏洞评估程序，别假设现有基础设施安全工具能正确处理AI组件。实操上分两层——模型文件层用专门的模型扫描工具查恶意序列化（比如pickle反序列化执行），依赖层把模型市场拉下来的包纳入SCA。我见过最省事的做法是给模型下载加一道闸：所有外部模型先进隔离区，扫完再进训练环境。

2.2 战术型AI才是主流：90%成功落地的共同特征

第二条假设是，到2027年，网络安全领域90%成功的AI落地会是战术型的——任务自动化和流程增强，而不是替代岗位。报告里有个数据很说明问题：只有12%的安全负责人表示已经取得可衡量的成果。早期GenAI实验的失望情绪真实存在，但这不代表AI没用，而是用错了地方。

什么叫战术型？报告举的例子是事件分析、漏洞优先级排序这类容错性较高的工作流。2024年的一项调研显示，只有34%的受访组织实现了自动化的漏洞优先级排序流程——需求明摆着，但落地率很低。反过来，那些一上来就喊“全自动SOC”“替代分析师”的项目，基本都翻车了。报告提醒得很直接：安全团队在威胁检测和响应上被“完美自动化”的承诺坑过很多次，买回来发现检测有了、响应很弱，误报一多业务就受不了。

所以选型逻辑应该是：先找那些“错了也能修、收益立刻可见”的任务。我一般会按三个维度打分——任务容错率、人工复核成本、收益可测量性。漏洞优先级排序、告警降噪、日志摘要这三类通常得分最高。下面是个简单的评分表思路，可以直接拿去和团队对齐：

这张表不是拍脑袋，逻辑是：容错率低的任务一旦自动化出错，业务中断的代价远大于省下的人力。报告的建议也是这个方向——鼓励有度量的实验，但必须配套可见、可衡量的性能评估；在准自动化工作流里保留定期人工验证，测试阶段做抽样核验，上线后继续保持。

2.3 凭证窃取被AI加速：50%的时间差从哪来

第三条假设：到2027年，AI代理会进一步自动化凭证窃取和认证通信信道的攻破，把账号暴露被利用的时间缩短50%。这条对做身份安全的团队是硬提醒。

报告把账号接管（ATO）的攻击链拆得很清楚：弱凭证通过数据泄露、钓鱼、社会工程、恶意软件收集；攻击者用机器人对多个服务做撞库；基于带外通信的多因素认证（比如短信或邮件OTP、推送轰炸）同样脆弱。AI代理的加入，让这条链上的更多环节被自动化——从深度伪造语音做社会工程，到端到端的凭证滥用自动化。

防御侧的现实是：FIDO2通行密钥（passkey）虽然被多数访问管理工具和部分大型消费服务支持，但企业终端用户和最终用户的采用进度很慢，密码这类遗留凭证在可预见的未来还会存在。所以别指望一步到位换掉密码，得做分层。

可落地的动作有几个。第一，把带外认证信道的安全性重新评估一遍，短信OTP和邮件OTP在AI辅助攻击下的风险要重新定级。第二，对推送认证做防轰炸设计，比如限制单位时间内的推送次数、异常地理位置强制降级到更严格的验证。第三，逐步推通行密钥，优先覆盖高权限账号。下面是一段伪代码，展示推送认证的限流与降级逻辑：

from datetime import datetime, timedelta # 推送认证的防轰炸参数 MAX_PUSH_PER_10MIN = 3 SUSPICIOUS_GEO = {"unknown", "high_risk_region"} def handle_push_auth(user, geo, push_history): now = datetime.utcnow() recent = [t for t in push_history if now - t < timedelta(minutes=10)] # 超过阈值直接拒绝并转人工 if len(recent) >= MAX_PUSH_PER_10MIN: return {"action": "deny", "reason": "push_bombing_suspected"} # 异常地理位置降级到更严格验证 if geo in SUSPICIOUS_GEO: return {"action": "step_up", "method": "passkey_or_hardware_token"} push_history.append(now) return {"action": "allow_push"}

逻辑说明：MAX_PUSH_PER_10MIN是防推送轰炸的阈值，按你们业务容忍度调，一般3到5次；SUSPICIOUS_GEO是异常地理位置集合，命中就降级到通行密钥或硬件令牌这类抗钓鱼的验证方式，而不是简单拒绝——直接拒绝会误伤出差用户。参数上要注意，push_history必须是服务端维护的，不能信客户端。这套逻辑不复杂，但能挡掉相当一部分自动化推送轰炸。

2.4 深度伪造瞄准全员：40%的社会工程攻击不再只打高管

第四条假设：到2028年，40%的社会工程攻击会不只针对高管，而是用深度伪造和其他伪造现实技术瞄准更广泛的员工群体。这条和第三条是连着的——深度伪造语音加上自动化，让社会工程的门槛大幅降低。

报告的建议是准备应对新威胁但不陷入恐慌：保持一个AI威胁情报职能，把防御调优到实际观测到的、有危害的深度伪造攻击上。翻译成操作语言就是：别一上来就买一堆“反深伪”产品，先建立观测能力。哪些渠道最可能被用来做伪造语音？财务审批、IT支持、供应商对接这些高频且涉及权限变更的场景优先。然后针对这些场景做流程加固，比如大额转账强制双人复核加回拨确认，回拨号码必须来自内部通讯录而不是来电显示。

这里有个血泪经验：很多团队把反深伪当成纯技术问题，买了个检测模型就以为完事。实际上检测模型对新型伪造的泛化能力有限，流程上的“人工确认环节”才是最后一道后悔药。报告里也强调，在准自动化工作流里保留人工抽样验证，上线后继续维持。

3. 把预测落成检查单：AI TRiSM分层与资产治理的实操路径

预测看完了，接下来是怎么接。报告反复提到一个框架——AI TRiSM（AI信任、风险与安全管理），建议用分层方法覆盖整个栈，并且把关注点从运行时向量扩展到软件供应链和基础设施栈。这一章把它拆成能照着做的检查单。

3.1 用TRiSM分层对齐：从运行时防护扩到供应链

TRiSM的分层思路，落到实操上可以理解成四层检查：资产层、供应链层、运行时层、治理层。资产层解决“我有什么AI资产”，供应链层解决“这些资产从哪来、有没有毒”，运行时层解决“跑起来有没有异常行为”，治理层解决“谁负责、怎么持续评估”。

我一般会把它做成一张对照表，每层对应具体的工具类别和验收标准：

这张表的价值在于把“上AI安全”这种模糊目标拆成可验收的条目。报告的建议也呼应这个结构：先建立强大的AI应用发现和盘点流程，再识别现有应用安全最佳实践里能直接套用到AI项目的部分；为AI应用启动SCA和漏洞评估；用TRiSM全栈分层保护AI交互；部署AI治理工具持续评估所有AI资产的安全态势，尤其是来自供应链的资产；升级或部署基础设施安全能力，比如机密计算和数据管道深度检测，防止工作负载被恶意渗透或数据外泄。

有个细节值得单独说：报告提到更多AI模型市场会加入对第三方和开源模型的下载扫描，企业安全团队也会更多使用专门的AI安全厂商来扫Notebook和ML管道。这意味着选型时可以把“模型市场是否自带扫描”作为一个采购考量，但别完全依赖它——你自己的隔离扫描这道闸不能省。

3.2 资产发现与模型扫描：先建清单再谈防护

资产发现这件事，很多团队栽在“以为已经有了”。CMDB里记的是服务器和数据库，模型文件、Notebook、训练产物根本不在里面。所以第一步是补清单，第二步才是扫描。

补清单的实操建议：把2.1节那段扫描脚本接进CI，每次合并请求都跑一遍，新增的AI资产自动进清单。清单字段至少包含：资产路径、类型（模型/Notebook/管道）、来源（内部训练/外部下载）、依赖清单、负责人。来源这一栏特别关键，外部下载的资产要单独标记，走隔离扫描流程。

模型扫描这块，重点是恶意序列化。Python的pickle格式在反序列化时可以执行任意代码，这是模型投毒最常见的载体之一。常见做法是：外部模型一律先转成安全格式（比如safetensors）再加载，或者在隔离环境里用受限的反序列化器加载。下面是个加载前的检查示例：

import os import pickle # 外部模型加载前的安全检查 ALLOWED_MODEL_DIR = "/opt/models/trusted" QUARANTINE_DIR = "/opt/models/quarantine" def safe_load_model(path): real = os.path.realpath(path) # 只允许从可信目录加载 if not real.startswith(ALLOWED_MODEL_DIR): raise PermissionError(f"model not in trusted dir: {real}") # pickle类格式强制走隔离环境，这里仅做拦截提示 if real.endswith((".pkl", ".pickle")): raise ValueError("pickle model must be converted to safetensors first") with open(real, "rb") as f: return f.read()

逻辑说明：ALLOWED_MODEL_DIR是可信模型目录白名单，任何不在里面的路径直接拒绝，防止有人从临时目录或下载目录直接加载；对pickle类格式强制拦截，要求先转safetensors。参数上，白名单目录要配合文件系统权限收紧，别让普通账号能往可信目录写。这段代码不是完整方案，但它把“来源可信”这条规则变成了代码里的硬约束，比写在文档里管用。

3.3 数据管道加固：出站审计与机密计算的落地取舍

报告里有个判断很值得琢磨：攻击者发现攻击数据管道比逐个攻运行时事务更有“成效”。原因是数据管道往往配置松散、出站流量缺乏审计，一旦被利用，可以持续把敏感数据导流出去。

加固的第一步是出站审计。所有AI工作负载的出站连接要有基线，非基线目标一律告警或阻断。常见做法是在管道执行环境里挂一个网络策略，只放行已知的存储端点和模型仓库。第二步是机密计算，报告把它列为会因AI交互保护需求而更广泛采用的基础设施技术。机密计算的取舍在于性能和成本——不是所有负载都值得上，优先覆盖处理敏感数据、或者跑在多租户环境里的推理服务。

这里给个判断标准：如果这个AI工作负载处理的是个人数据、财务数据或密钥材料，且运行环境不完全受控（比如共享集群、边缘节点），机密计算值得评估；如果是纯内部、数据脱敏后的批处理，先把出站审计和最小权限做扎实，性价比更高。别为了追新技术把整个管道重构一遍，血泪经验是这类重构最容易拖垮上线节奏。

4. 避坑与排查：五条来自一线的翻车记录

预测和框架都好说，真正让人头疼的是落地时的坑。下面五条按“现象→原因→解决”写，都是这类项目里高频出现的。

4.1 扫描工具报“无漏洞”，但模型来源不明

现象：安全团队跑完SCA，报告一片绿，但评审时发现有几个模型是从公开市场直接下载的，来源和哈希都没记录。原因：传统SCA只扫代码依赖，模型文件不在扫描范围，工具“没报”不等于“没问题”。解决：把模型文件纳入资产清单，外部模型强制走隔离区扫描并记录哈希，扫描通过才允许进训练或推理环境。验收标准是“每个外部模型都有来源记录和扫描记录”，而不是“扫描工具没报警”。

4.2 AI代理演示很惊艳，上线后误报压垮值班

现象：某团队上了个号称能自动处置告警的AI代理，演示环境效果很好，生产环境误报率飙升，值班同学被迫逐条复核，反而更累。原因：演示数据干净、场景单一，生产环境的告警分布长尾严重，代理的容错设计不足。解决：回到战术型落地，先做告警降噪和优先级排序这类人工可复核的任务，代理的每个自动动作都保留人工确认开关，用抽样核验持续度量准确率。报告里那句“在准自动化工作流里保留定期人工验证”就是针对这个坑。

4.3 推送认证被轰炸，用户直接点通过

现象：安全团队发现一批账号在短时间内收到大量推送认证请求，部分用户嫌烦直接点了通过。原因：推送认证缺少频率限制和异常地理位置降级，攻击者用自动化脚本触发推送轰炸。解决：服务端加推送频率限制（参考2.3节的限流逻辑），异常地理位置降级到通行密钥或硬件令牌，同时对高频推送账号做临时锁定并通知用户。注意，锁定策略要留申诉通道，别把正常用户锁死。

4.4 数据管道出站没基线，敏感数据悄悄外流

现象：数据管道跑得好好的，某天发现训练数据被同步到了一个未知的外部存储端点。原因：管道执行环境的出站流量没有基线，配置被改动后没人发现。解决：给AI工作负载建立出站连接基线，非基线目标告警或阻断；管道配置纳入版本管理，变更走评审。这一步不需要多高级的工具，网络策略加配置审计就能覆盖大部分场景。

4.5 把反深伪当纯技术问题，流程没跟上

现象：买了深伪检测工具，结果新型伪造样本检测率不理想，财务还是被伪造语音骗了一笔。原因：检测模型对新型伪造泛化有限，且攻击者会针对检测工具做对抗。解决：技术检测加流程加固双管齐下——大额操作强制双人复核加回拨确认，回拨号码来自内部通讯录；高风险场景引入口令或线下确认。报告建议把防御调优到实际观测到的、有危害的深伪攻击上，而不是追求“全类型检测”。

5. 用四条假设做年度安全预算的压力测试

预测类报告最容易犯的错是读完就束之高阁。我的习惯是把它当成预算和路线图的压力测试工具——拿四条假设逐条问自己：如果这条在明年成真，我们现在的投入扛得住吗？

具体做法是做个简单的映射表，把每条假设对应到现有预算项和缺口：

这张表的作用不是精确预测，而是逼团队把“AI安全”从口号拆成有负责人、有验收标准的条目。填表时有个技巧：缺口判断那一栏，如果写不出具体的验收标准，说明这个投入还没想清楚，先别立项。

验证方法上，我一般会做两件事。一是季度抽样：从AI资产清单里随机抽10%，核对来源记录、扫描记录、出站基线是否齐全，缺一项就算不合格。二是红蓝对抗里加AI场景：让攻击方尝试从模型市场投毒、从数据管道外流、用伪造语音社工，看防御侧的实际响应时间。这两件事都不需要大预算，但能真实反映防线有没有漏洞。

从那以后我每次评审AI项目，都会强制走一遍“资产清单—来源扫描—出站基线—人工复核”这四步，哪怕项目再小也不跳过。这套流程不炫技，但它能挡住大部分报告里说的那70%。希望帮到你。

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