是德科技前瞻：2026年制造业网络安全趋势洞察
作者：是德科技安全解决方案副总裁 Scott Register
随着数字化转型和人工智能（AI）的广泛应用，制造业正在迎来前所未有的效率提升。然而，这些技术革新也带来了新的网络安全挑战。是德科技深入分析制造业领域，预测2026年及未来将出现的三大关键网络安全发展趋势。
集中式控制系统引发的潜在威胁
在传统制造环境中，各子系统往往需独立操作和监控。然而，随着全自动化生产线的普及，越来越多的子组件通过单一控制平台实现集中管理。这一做法虽提升了生产效率，但也带来了更高的风险——一旦控制中心被入侵，攻击者便可操控整个系统，造成严重后果。
行业观察显示，2026年制造业对这类风险的认知将进一步加深，相应地，网络安全防护策略也将不断演进，以降低此类威胁的影响。
小型制造商成为新兴攻击目标
尽管供应链攻击常被认为针对大型企业，但事实表明，攻击者正日益关注那些规模较小、防御薄弱的制造商。这种趋势源于对供应链整体脆弱性的认识加深。一旦小型供应商遭遇入侵，整个供应链都可能陷入瘫痪，从而波及到下游企业。
以一家汽车制造商为例，其门锁模块可能依赖于一家小型芯片供应商。攻击者可能通过破坏该供应商的生产流程，进而对整车制造商施加勒索。此外，类似SolarWinds攻击模式，攻击者也可能针对关键工业控制系统的软件发起定向攻击。
AI系统提升网络安全复杂度
生成式AI的广泛应用正在改变网络安全格局。从模型训练到推理阶段，每个环节都可能成为攻击者的目标。
以训练阶段为例，假设一家制药公司使用AI开发抗癌药物，攻击者可能在训练数据中植入虚假信息。即使篡改程度极小，也可能导致模型预测结果出现偏差，进而影响药物研发的准确性。
这类攻击通常不以数据窃取为目标，而是通过注入恶意数据破坏模型性能，使得检测难度显著增加。此类攻击通常涉及微小数据量，传统安全工具难以察觉。
在推理阶段，攻击者常采用“越狱”手法，诱导模型突破访问限制。例如，AI助手可能不会直接回答非法问题，但如果问题表述被精心调整，系统可能被操控泄露敏感信息。在企业场景下，基于内部数据训练的客服机器人也可能被利用，向竞争对手泄露商业机密。
尽管相关防御技术正在不断进步，例如提示工程攻击的检测工具，但企业仍需构建多层次的防护体系，包括部署专业安全堆栈和主动渗透测试。
实际上，生成式AI的安全漏洞已经在现实中造成影响。2023年，三星曾因源代码泄露停用AI工具；2025年，Salesloft遭遇GitHub账户入侵，黑客伪装为其AI系统，访问了包括Palo Alto Networks在内的多家制造企业的CRM数据。
2026年制造业网络安全发展趋势
随着上述趋势的发展，制造业的网络安全态势将变得更加复杂。企业将持续探索更有效的安全防护手段。研究表明，企业在规划AI项目预算时，需额外预留至少15%用于网络安全投入。
未来，围绕AI漏洞的攻击和针对小型制造商的渗透事件可能进一步增加。这将促使安全解决方案提供商加快产品升级步伐，应对新型威胁。随着安全工具的成熟，整个网络安全市场或将经历一轮整合，逐步形成更加成熟稳定的生态系统。
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