如果說 2025 年是資安技術快速更迭的一年，那麼 2026 年將是轉型與重塑的關鍵期。Thales 專家團隊根據長期對網路環境的深度觀測與實戰經驗，針對未來 12 個月的資安產業趨勢提出了以下前瞻性預測。
預測內容將分為兩篇文章，本篇聚焦在 AI 安全、量子加密（Quantum Cryptography）及全方位威脅格局的演變。
AI 成為攻防戰場
「 2026 年，AI 安全（AI Security）將正式成為一門獨立學科，其重要性將等同於十年前興起的應用程式安全。」 — Thales 威脅研究資深總監 Nadav Avital
歷經三年的 AI 探索期，AI 安全終於迎來關鍵時刻。企業在 AI 領域運作已不能再毫無防備，必須從一開始就納入完善的安全機制。AI 系統所產生的攻擊面催生了新型態的威脅，包含：
- 提示詞注入（Prompt Injection）
- 資料投毒（Data Poisoning）
- 模型規避（Model Evasion）
- 不可預測或異常模型行為
這些挑戰極具特殊性，因此需要專門建立一套資安防護模式加以應對。2026 年，企業將轉向部署 Agent 治理層（Agent-governance Layers），針對 AI 模型進行監控、消毒（Sanitize）與沙箱化（Sandboxing），並同步落實身分存取管理（IAM）與資料完整性檢測，以防止模型偏移（Model Drift）與誤用。
零信任架構深入應用層
「 2026 年，企業將體認到內部網路不再被預設為可信，並開始在內網實施零信任原則。應用程式安全將超越傳統的邊界防禦，演變為在每個服務邊界內提供持續且具情境感知（Context-aware）的防護。」 — Thales 威脅研究資深總監 Nadav Avital
隨著越來越多企業採用進階代理型 AI 並將其深度整合至內部業務流程，系統間的 API 流量與橫向通訊量（Lateral Communication）也隨之激增，並出現新的運作模式。這些行為多在背景自動運作，容易成為傳統 WAF 與應用程式安全防護機制的監測盲區。
這項轉變將使零信任安全機制更深入至企業內部流程中，使零信任網路架構（ZTNA）部署範圍幾乎倍增，並涵蓋以下重點：
- 全面監控所有 API 流量
- 整合服務網格（Service-mesh）的 WAF
- 具 Agent 感知能力的分析系統，可從行為分析中偵測被入侵 Agent 所產生的惡意行為模式
掠奪型機器人與 AI 爬蟲重塑應用安全 (AppSec)
「由多雲環境、高度互連系統以及數以千計的動態入口點所構成的攻擊面，正成為『掠奪型機器人（Predator Bots）』的溫床。這些新型態的機器人具備自我學習與自適應能力，且能在每一次互動中不斷進化。」 — Thales 應用程式安全副總裁 Tim Chang
AI 武器化的下一個階段，是將 AI Agent 轉化為具備自我學習獵捕能力的「掠奪型機器人（Predator Bots）」，對現有的應用程式安全工具帶來前所未有的挑戰。
因此，應用程式防禦必須轉為更具主動性的型態。正如 Tim 所言：「2026 年，機器人防禦將從被動偵測轉為主動干擾，以識別攻擊意圖、建立行為指紋（Fingerprint Behavior），並在惡意自動化行為觸及應用層前先行攔阻。」
這意味著企業須增加以下項目的資安投資：
- Runtime 機器人分析
- 異常偵測（Anomaly Detection）
- 以 AI 對抗 AI 的對策（AI-against-AI Countermeasures）
Tim 總結，AI 驅動的機器人終於迫使 API 獲得其應有的嚴格審視。
AI 加速零日漏洞與供應鏈危機
零日漏洞（Zero-Days）
「Imperva 威脅研究團隊在 2025 年發現了多個高風險的零日漏洞，證明即使是防護成熟的系統，在 AI 加速的漏洞挖掘與利用下依然脆弱。2026 年，漏洞揭露到武器化（Weaponization）的時間差將縮短至數分鐘內，進而引發新一波針對應用程式框架、開源組件及 API 的零日攻擊潮。」 — Thales 威脅研究資深總監 Nadav Avital
過去，成熟且完善的資安態勢（Cybersecurity Posture）足以抵禦多數低層級威脅，但現在情況已完全改變。AI 賦予了低端攻擊者所需的技術槓桿，使其能以極低成本突破既有防線。即便缺乏深厚的技術背景，攻擊者現在也能利用大型語言模型（LLM）在極短時間內完成以下行動：
- 補丁逆向工程（Reverse-engineer Patches）：快速分析官方補丁以找出可利用的弱點
- 漏洞串接（Chain Exploits）：自動化串聯多個漏洞以發動複雜攻擊
- 尋找邏輯漏洞（Logic Flaws）：偵測程式碼中的深層邏輯缺陷
供應鏈安全（Supply Chains）
「2026 年將是供應商與 OEM 廠商的『清算之年』，因為他們必須趕在期限前符合《歐盟網路韌性法案》（CRA）的漏洞管理要求。最大的挑戰不在於法規要求，而在於供應鏈合規準備的程度參差不齊。CISO 與產品負責人將意識到：企業的合規程度，取決於供應鏈中最薄弱的環節。」 — Thales 資安長 Bob Burns
如果連高度成熟的防護系統都難逃 AI 驅動攻擊的威脅，那麼對於多數資安成熟度參差不齊、防護機制尚在發展中的供應鏈而言，風險將更為嚴峻。當 AI 自動化攻擊直接鎖定第三方體系中最薄弱的環節時，『不合規（Non-compliance）』將迅速成為一個代價高昂且後果嚴重的企業危機。
Bob 進一步指出：「這波新型威脅與法規環境的轉變，將使安全開發生命週期（SDL）從『最佳實務』升格為法律義務，並全面重塑產品的開發、測試與支援流程。2026 年，資安工程將正式轉化為『合規工程（Regulatory Engineering）』。」
AI 驅動的因應之道：以效率提升韌性
「 2026 年，『效率』將成為定義資安韌性（Cyber Resilience）的核心指標。」 — Thales 全球系統整合商通路銷售副總裁 Romain Deslorieux
對於具擴充性與智慧化的防禦需求日益增加，突顯出另一個前瞻趨勢：「以效率驅動韌性」。
Romain 觀察到：「隨著資安工具持續整合至單一平台，人員專業將從繁瑣的告警初判（Triage）轉向策略制定，進而將資安從單純的成本中心，轉化為建立在信任與創新之上的競爭優勢。」AI 的導入使企業得以實現這一轉型；透過 AI 賦能的平台整合與效率提升，團隊對 AI 驅動威脅的反應速度與防護規模將獲得顯著增強。
量子準備：從「可選」成為「必須」
- 「量子運算與 AI 發展速度已超越多數企業的適應能力。金融、醫療及關鍵基礎設施面臨最迫切的期限：既有加密演算法預計從 2030 年起逐步淘汰，並於 2035 年全面禁用。」 — Thales PKI & PQC 聯盟總監 Blair Canavan
- 「量子運算的進展速度遠超乎預期，時程正迅速壓縮。2026 年，『量子準備』將不再是可選項目，而是企業必須落實的政策規範。」 — Thales 加密技術全球副總裁 Todd Moore
- 「量子倒數計時已經啟動。尚未針對後量子時代（PQC）進行規劃的企業，實際上已處於落後態勢。」 — Thales IAM 總監 Haider Iqbal
多位專家觀察均指向同一個結論：2026 年，量子技術將開啟新一波熱潮。這並不是因為量子運算技術有多新穎，而是因為我們正處於關鍵的轉折點 —「後量子準備」已從理論探討，成為企業生存的實務挑戰。
企業應立即著手後量子準備，因為攻擊者已經開始行動。Thales IAM 總監 Haider Iqbal 指出，即便目前尚未出現商用級量子電腦，攻擊者仍採取「先竊取，後解密（Harvest-now, Decrypt-later）」策略，使後量子驗證成為當務之急，而非未來式議題。
各國政府、標準組織與企業正積極準備，因應量子運算可能帶來的影響：
- 從試行計畫轉向規範：Thales 加密技術全球副總裁 Todd Moore 指出：「各國政府與關鍵產業雖已著手進行後量子加密（PQC）試行計畫，但 2026 年將是這些計畫轉化為『強制要求』的關鍵一年。」他強調，明年起，遷移至量子安全架構（Quantum-Safe Migration）將不再是可選項目，而是必須落實的政策。
- 標準化奠基： Thales 資安長 Bob Burns 表示：「NIST 等標準組織正針對公開金鑰基礎建設（PKI）進行後量子演算法建議，以奠定全球大規模採用的基礎。」
- 加密敏捷性的實戰應用：Thales IAM 總監 Haider Iqbal 預測：「2026 年，前瞻企業將推動後量子驗證框架試行，並將其納入更廣泛的加密敏捷性（Crypto-agility）計畫。這些行動將從實驗室階段轉向實際場域，提前鞏固身分識別系統安全，為下一代加密威脅做好準備。」
結語：2026 年將重新定義資安格局
本文整理了 Thales 專家團隊的一些前瞻性預測。憑藉多年追蹤資安趨勢的深厚經驗，專家們預期 2026 年將出現多項重大轉變。當企業積極為後量子轉型做好準備、強化 API 防護以抵禦 AI 攻擊、導入 AI 對抗 AI（AI-against-AI）的反制技術，並全面將零信任架構落實到各個層面時，將能有效確保企業在這波資安變革中的維持領先地位。
在下篇文章中，Thales 將進一步探討這些趨勢對企業營運的具體影響，並為企業提供能超前部署、有效因應相關風險的實務建議。
資料來源：Thales
進一步了解