IBM 报告：92% AI 安全事件源于访问控制不足，非模型漏洞

在几乎所有 AI 安全事件中，受影响的公司都没有为其 AI 系统设置完善的访问控制。IBM 的《2026 年数据泄露成本报告》得出了这一结论。该报告基于 Ponemon Institute 对 602 家公司的研究。在遭遇 AI 相关安全事件的企业中，92% 的企业访问控制措施不到位。

问题很少出在模型本身：在大约五分之一的受影响公司中，攻击入口是遭入侵的 API、关联应用程序或配置错误的云服务。公司使用开源模型还是专有模型，几乎没有影响。

IBM 将这些安全缺口归因于一些基本疏忽，攻击者甚至不需要多么高超的技术就能加以利用。涉及 AI 的安全事件平均造成 533 万美元损失，相比之下，不涉及 AI 的安全事件平均损失为 470 万美元。全球所有数据泄露事件的平均损失上升了 12%，达到 499 万美元。当攻击者自身使用 AI 时，损失会跃升至 604 万美元；不使用 AI 时，损失则为 503 万美元。

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