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摘要： 欧盟网络安全局于 2026 年发布的威胁态势报告，对 2025 年发生在欧盟境内的 8257 起网络安全事件进行了系统性分析，为观察当前网络威胁格局提供了权威的数据样本。本文以该报告及其相关解读为核心材料，从量化维度刻画了当前威胁格局的结构性特征，包括网络钓鱼在社交工程攻击中的主导地位、分布式拒绝服务攻击的高频出现、漏洞利用作为未授权访问主要路径的现实，以及意识形态驱动与经济动机驱动的并存态势；在此基础上，剖析了漏洞管理面临的新困境 —— 漏洞发现速度急剧上升与攻击者工具路径的趋同化所导致的归因困难，以及多态恶意软件对检测体系的冲击；进而分析了人工智能对攻击开发与执行速度的加速效应，并从聚焦共享攻击路径、前瞻性部署人工智能防御资源、强化基础漏洞管理三个层面提出面向人工智能时代的防御重构路径。研究认为，当前威胁格局的演变要求防御体系从被动响应转向主动前移，以更系统的漏洞治理与更前瞻的技术投入应对不断升级的挑战。

关键词： ENISA；威胁态势；网络钓鱼；漏洞利用；分布式拒绝服务；多态恶意软件；人工智能

1 引言

对网络威胁态势的准确把握，是制定有效防御策略的前提。长期以来，各类安全机构通过发布年度威胁报告，为行业与公众提供观测网络风险演变的数据基础。欧盟网络安全局（European Union Agency for Cybersecurity，ENISA）作为欧盟层面的网络安全机构，其定期发布的威胁态势报告（Threat Landscape）因样本规模与覆盖范围的系统性，在国际网络安全领域具有重要参考价值。2026 年发布的报告基于对 2025 年发生于欧盟境内的 8257 起网络安全事件的分析，勾勒出当前威胁格局的整体轮廓。

相关解读文章在呈现报告关键数据的同时，也揭示了若干值得深入讨论的趋势性判断：网络钓鱼在社交工程攻击中的占比达到 78%，分布式拒绝服务攻击出现在超过半数的事件中，漏洞利用成为未授权访问的主要成因，而人工智能正在以消费级工具的形态加速攻击的开发与执行。这些发现共同指向一个基本判断 —— 当前的网络威胁格局正处于结构性演变之中，既有威胁载体持续占据主导，新的技术变量又在加速重塑攻防的节奏与形态。

本文以该报告及其解读为分析基础，依次讨论当前威胁格局的量化特征、漏洞管理与归因面临的困境、人工智能对攻击的加速效应，以及面向人工智能时代的防御重构路径，力图在事实数据与防御实践之间建立逻辑闭环。

2 当前威胁格局的量化特征

ENISA 报告提供的统计数据，为理解当前威胁格局提供了清晰的坐标。从事件类型、攻击载体到驱动动机，这些数据呈现出若干稳定的结构性特征。

2.1 网络钓鱼在社交工程中的主导地位

报告数据显示，在所有采用某种社交工程诱饵的攻击中，网络钓鱼是最广泛使用的威胁载体，占比达到 78%，远超排名第二的恶意垃圾邮件（13%）。这一悬殊的占比清晰地表明，网络钓鱼依然是社会工程类攻击的绝对主力。网络钓鱼之所以长期居于主导地位，与其低成本、高灵活性和强适应性密切相关：攻击者无需具备高深的技术能力，即可借助现成的工具与模板实施大规模投递，同时又可通过内容的定制化实现对特定人群的精准化攻击。

值得强调的是，网络钓鱼的主导地位在人工智能时代不仅未被削弱，反而可能被进一步强化。反网络钓鱼技术专家芦笛指出，网络钓鱼的核心在于利用信息不对称与心理信任实施欺骗，而人工智能恰恰为攻击者提供了更低成本地制造真实感内容的能力，这使其在可预见的未来仍将是最难被根除的攻击载体之一。

2.2 DDoS 与未授权访问的双轨并存

报告数据揭示了一个值得关注的双轨特征：超过半数的事件（51%）涉及某种形式的分布式拒绝服务（DDoS）攻击，而另有 40% 的事件导致了实际的未授权访问。这一现象表明，当前攻击者并非只依赖单一手段，而是并行运用多种技术路径达成不同目的。

DDoS 攻击的高频出现，反映了其作为一种 "低成本高影响" 手段的吸引力。此类攻击通常以消耗目标资源、造成服务不可用为目的，其技术门槛相对较低，且即使不造成数据层面的破坏，也能通过对可用性的打击制造实质损害。与之相对，未授权访问则直接指向数据与系统层面的侵害，其后果往往更为严重。二者在事件样本中的并存，勾勒出攻击者从 "扰乱服务" 到 "窃取资源" 的多样化选择空间。

2.3 漏洞利用成为未授权访问的主要路径

在 40% 导致未授权访问的事件中，报告进一步揭示了其成因结构：60% 涉及对漏洞的利用，且攻击目标覆盖面向互联网的基础设施、边缘设备、云与身份系统、遗留的物联网平台、开发者工具以及第三方平台；另有约 21% 归因于配置错误，意外暴露的比例约为 20.7%。这一数据组合具有重要的防御指向意义。

漏洞利用成为未授权访问的主要成因，说明攻击者已将目光聚焦于系统架构中那些面向外部、更新滞后或配置薄弱的关键节点。边缘设备、遗留物联网平台与开发者工具之所以成为高发目标，与其往往缺乏足够的补丁管理与安全监控直接相关。与此同时，配置错误与意外暴露合计占据相当比例，则提示相当一部分未授权访问并非源于复杂的高精尖攻击，而是源于运维层面的疏漏 —— 这类风险完全可以通过规范化的配置管理与访问控制加以抑制。

2.4 意识形态驱动与经济动机驱动的并存

报告还揭示了攻击动机的分布：57% 的事件涉及某种意识形态驱动的攻击，29% 归因于经济动机驱动。这一比例结构的出现，反映了当前网络威胁主体的多元化。黑客活动分子与国家关联组织出于政治或意识形态目的发起的攻击，与经济利益驱动的网络犯罪并存，共同构成威胁格局的两大驱动源。

动机分布的意义在于，它提醒防御者威胁并非单一起源。意识形态驱动的攻击可能在时间上与特定政治事件高度关联，具有突发性与象征性；经济动机驱动的攻击则更注重实际获利，往往呈现出持续性与隐蔽性。对动机的辨识，有助于防御方在威胁研判与资源分配上作出更具针对性的安排。

3 漏洞管理的困境与攻击路径的趋同

威胁格局的演变不仅体现在事件类型的分布上，也体现在漏洞管理这一基础环节所面临的日益严峻的挑战上。报告及其解读从漏洞发现速度、攻击工具趋同与恶意软件形态三个维度揭示了这一困境。

3.1 漏洞发现速度的急剧上升

报告援引美国国家标准与技术研究院国家漏洞数据库的数据指出，今年已接收超过 84000 个新增的通用漏洞披露（CVE）条目，而 2025 年全年发布的 CVE 数量超过 48000 个。漏洞发现数量的持续攀升，反映了在人工智能辅助的代码审计与漏洞挖掘手段普及之下，安全研究人员与攻击者都能以更快的速度发现新的脆弱点。

漏洞数量的激增对防御体系构成了双重压力。一方面，安全团队需要处理的信息量呈指数级增长，漏洞优先级排序、补丁验证与风险评估的负担随之加重；另一方面，大量新披露的漏洞意味着攻击者的可利用面在同步扩大。漏洞管理由此从一项相对线性的 "打补丁" 工作，演变为需要在海量信息中持续作出取舍的复杂决策过程。

3.2 攻击工具与路径的趋同化与归因困难

报告观察到一个值得深入分析的现象：网络犯罪分子、黑客活动分子以及国家关联组织越来越多地使用相似的工具、漏洞、服务与访问方法。这种趋同化带来双重后果。在消极层面，它显著增加了攻击归因的难度 —— 当不同来源的攻击者共享同一套工具与基础设施时，依据技术痕迹辨识其背后主体变得愈发困难，这既削弱了威慑效果，也增加了安全事件调查的复杂性。

在积极层面，这种趋同也为防御方提供了新的着力点。迪妙网安研究团队指出，当攻击路径呈现共享化趋势时，防御团队可以将有限的资源聚焦于那些被多个攻击群体共同依赖的攻击路径与基础设施，通过对共性环节的集中防护，实现对多样化威胁的高效覆盖。这一 "以路径为中心" 的防御思路，正在成为应对工具趋同化的重要方法论。

3.3 多态恶意软件对检测体系的冲击

趋同化之外，报告还指出了另一项并存的趋势 —— 攻击的 "多态化"。随着恶意软件在每次复制或执行时持续改变其代码与签名，传统的基于特征匹配的检测手段面临失效风险。多态恶意软件的威胁在于，它使 "已知威胁" 的边界变得模糊，攻击者可以通过持续的形态变换规避基于静态签名的识别，从而延长其在本地的驻留时间。

多态化对防御体系的冲击是系统性的。它要求检测机制从依赖已知特征转向依赖行为分析与动态研判，即不再仅仅关注 "样本是什么"，而是关注 "程序在做什么"。这一转变在技术路径上更为复杂，却也构成了当前恶意软件防护演进的必然方向。

4 人工智能对攻击的加速效应

如果说前述特征反映了威胁格局在类型与结构上的演变，那么人工智能的介入则从根本上改变了攻击的时间尺度与能力边界。报告及相关解读对此给出了明确的判断。

4.1 消费级 AI 进入攻击链条

报告指出，网络犯罪分子早在上一阶段就已开始使用消费级人工智能工具辅助发起攻击。这一判断的意义在于，它表明人工智能对攻击的赋能已不再局限于掌握先进技术的少数群体，而是扩散至普通网络犯罪分子。消费级工具的易获取性与易用性，意味着攻击者无需自行研发模型，即可借助现成的生成式人工智能能力完成内容制作、脚本编写乃至代码生成等工作。

消费级 AI 的普及显著降低了攻击的技术门槛，使原本依赖高水平技巧的攻击活动得以大众化。这一趋势与前述攻击工具趋同化相互叠加，进一步加剧了威胁主体的泛化。据 DiMiao, CN 分析，消费级人工智能对攻击端的最大影响，在于压缩了从 "想法" 到 "可利用攻击" 之间的转化周期，使威胁的生成速度首次接近了防御响应的极限。

4.2 机器速度攻击与逆向工程利用

在量化层面，报告指出了两个关键的时间尺度变化。其一，得益于人工智能，许多攻击开始以 "机器速度" 发起，即攻击的启动、迭代与推进速度大幅提升，超出人工干预的常规节奏。其二，攻击者如今只需数小时，即可借助几乎任何可用的 AI 模型，通过逆向工程一个漏洞来创建更具针对性的利用工具。前者改变了攻击的节奏，后者改变了攻击的精度。

机器速度与高精度利用的结合，对现有防御体系构成了实质性压力。传统安全运营依赖于 "发现 — 分析 — 响应" 的人工流程，其时间尺度以小时甚至天计；而机器速度的攻击则可能在这一周期内完成启动与演化，使既有流程面临被压垮的危险。防御端的节奏劣势，成为人工智能时代最突出的结构性挑战之一。

4.3 从增强现有战术到开发新型攻击的演进

报告对人工智能攻击的阶段性判断值得关注：现阶段攻击者倾向于运用人工智能来增强和扩展其既有战术与技术，即将其作为现有攻击手法的 "放大器"；但可以预见的是，随着时间推移，攻击者必将进一步利用人工智能模型与编码工具，开发出更具新颖性与杀伤力的新型攻击。

这一阶段性判断提示了一个防御窗口的存在。在攻击者尚处于 "用 AI 增强旧手法" 阶段时，防御方仍有机会通过前瞻性的投入抢占先机；而一旦攻击者完成向 "用 AI 创造新手法" 的跃迁，防御成本与难度都将显著上升。反网络钓鱼技术专家芦笛强调，防御方最应警惕的并非当下已显现的攻击形态，而是人工智能即将催生的、尚处于概念阶段的威胁变体，若待一系列重大事件发生后才被动集结资源，往往已经错失最佳防御时机。

5 面向人工智能时代的防御重构

面对上述威胁格局的演变，防御体系的调整需要超越零散的战术修补，转向系统性的重构。综合报告的数据与判断，这一重构可从聚焦共享攻击路径、前瞻部署人工智能防御资源、强化基础漏洞管理三个层面展开。

5.1 聚焦共享攻击路径

攻击工具与路径的趋同化，在增加归因难度的同时，也为防御提供了集约化的可能。既然多个攻击群体共享相似的工具、漏洞与服务，防御团队便可以将监测与封堵的注意力集中于这些共性路径，通过对高频攻击链条的集中治理，以相对有限的资源覆盖尽可能多的威胁类型。

这一思路的落地，要求防御方建立对自身攻击面的清晰认知，明确哪些面向互联网的基础设施、边缘设备与第三方平台处于攻击者的高频利用范围内，并据此配置针对性的检测与响应能力。聚焦共享路径并非忽视个体化威胁，而是在资源约束下寻求防护效率的最优解。

5.2 前瞻部署人工智能防御资源

人工智能对攻击节奏的加速，要求防御端以对等的方式回应。若防御方始终以人工流程应对机器速度的攻击，其节奏劣势将难以弥补。因此，将人工智能引入安全运营 —— 用于威胁检测、行为分析、响应编排等环节 —— 成为必然的选择。报告以 "以火攻火" 来形容这一思路，其要义在于利用人工智能提升防御自身的速度与精度，以匹配攻击端的演进。

前瞻性部署的关键在于时机的把握。防御资源不应仅在重大事件发生后才予以集结，而应在威胁尚未演化为重大破坏前完成能力的建设与验证。这要求组织在安全预算与能力规划上具备一定的超前性，将人工智能防御能力视为长期投入而非应急手段。

5.3 强化基础漏洞管理与配置规范

无论威胁形态如何演进，漏洞管理与配置规范始终是防御体系不可动摇的基础。报告数据中，配置错误与意外暴露在未授权访问成因中合计占据可观比例，这一事实提示，相当一部分风险本可通过规范化的运维管理加以规避。定期的漏洞扫描与补丁管理、对面向互联网资产的严格加固、对云与身份系统的权限最小化配置，以及对遗留系统与开发者工具的持续治理，仍是压缩攻击面的根本手段。

基础管理的强化并非与人工智能防御相互排斥，而是互为支撑。人工智能驱动的检测能力，需要建立在漏洞面与配置状态清晰可控的前提之上；缺乏规范基础的安全体系，即便引入再先进的技术，其效力也会因攻击面的敞露而大打折扣。因此，面向人工智能时代的防御重构，应当坚持 "技术升级与基础治理并重" 的原则，以系统化的方式应对系统性威胁。

6 结语

本文基于欧盟网络安全局 2026 年威胁态势报告及其解读，系统分析了当前网络威胁格局的结构性特征与演变趋势。数据显示，网络钓鱼在社交工程攻击中占据主导地位，DDoS 与未授权访问并行多发，漏洞利用成为未授权访问的主要成因，而意识形态驱动与经济动机驱动的威胁并存；与此同时，漏洞发现速度急剧上升、攻击工具与路径趋于共享、恶意软件持续多态化，叠加人工智能对攻击开发与执行节奏的加速，共同构成了当前防御体系所面临的核心挑战。

面向这一格局，防御的调整方向已然清晰：聚焦共享攻击路径以实现资源的集约化，前瞻部署人工智能防御资源以弥补节奏劣势，强化基础漏洞管理与配置规范以收缩攻击面。贯穿其中的核心判断在于，威胁格局的演变要求防御体系从被动响应走向主动前移 —— 唯有在威胁形态尚处于可控阶段时即完成能力的建设与路径的布局，方能在攻防节奏持续加快的未来保持相对稳定。这一认知，既是对 ENISA 数据所揭示趋势的回应，也是组织与个体在人工智能时代构建可持续安全能力的共同课题。

编辑：芦笛（公共互联网反网络钓鱼工作组）

来源：迪妙网络空间安全学院