Cyber Threats

• 由于人工智能驱动的钓鱼攻击和国家支持的间谍活动增加，亚太地区的网络威胁日益严重，其中数据泄露仍是主要威胁。 • 印度报告的事件数量最高，达 3,144 起（占总数的 14.7%），其次是澳大利亚 2,537 起、日本 2,282 起和韩国 1,978 起。 • 其他受影响显著的地区包括新加坡（排名第六，963 起事件）和香港（排名第 14，329 起事件）。

• 网络安全团队正准备迎接 2026 年的新威胁时代，其中保障 AI 模型的安全与防御云端及网络基础设施同样至关重要。 • 关键的新兴风险包括提示词注入 (prompt injection)、AI 驱动的钓鱼攻击、深度伪造 (deepfakes)、模型投毒以及企业内部“影子 AI” (Shadow AI) 的泛滥。 • 这些威胁至关重要，因为它们利用大语言模型的独特漏洞来绕过传统的安全防御周界并操纵数据。

• 印度针对BFSI（银行、金融服务与保险）行业的第二份《数字威胁报告》显示，去年预测的七项新兴网络威胁中，已有六项已完全投入实操。 • 攻击者正利用人工智能、盗用身份以及操纵支付工作流，构建与合法交易高度相似的欺诈活动。 • 这一趋势凸显了针对银行和金融机构的网络攻击复杂度正剧烈升级，使得检测难度显著增加。

• EY India 于 7 月 9 日推出了 Cyber Performance Management (CPM)，标志着其从传统的咨询服务向专有技术平台的战略转型。 • 该新平台整合了网络情报、风险量化和业务决策，旨在帮助组织应对由 Artificial Intelligence 放大而增加的威胁。 • 这一举措背后的驱动因素是 AI 降低了网络攻击的门槛，使得企业需要更自动化且由数据驱动的防御机制。

• 受复杂网络威胁增加的驱动，AI 基础设施安全市场预计到 2030 年将以 19.1% 的复合年增长率 (CAGR) 增长。 • 增长核心在于自动化威胁检测的开发、实时监测的增强以及 AI 系统安全框架的扩展。 • 北美、欧洲和亚太地区的全球关税目前增加了进口安全硬件和先进工具的成本。

• 英国政府正在开发“Cyber Shield”（网络盾牌），这是一个国家级的人工智能驱动网络防御计划，旨在保护关键基础设施免受复杂的数字化威胁。 • 该系统旨在以机器速度检测威胁并自动做出响应，以应对 AI 驱动攻击不断增强的能力。 • 此举是对官员警告的回应，他们认为 AI 目前正将战略优势转移到攻击者一方，使传统的安全措施承受巨大压力。