IBM与Ponemon研究所合作的调查分析显示,AI驱动的攻击占整体恶意数据泄露事件的四分之一,同比增长56%。这类攻击平均每起造成600万美元损失,比整体数据泄露事件的平均成本高出20%。62%的AI驱动型网络攻击以关键基础设施为目标,金融服务和能源机构遭受的攻击最为集中,增加了对经济、供应链和基本服务产生连锁影响的可能性。
在安全运营中应用AI与自动化技术平均可为企业节省近200万美元的泄露成本,但仍有四分之一企业未这样做。仅有18%受访企业将智能体部署到漏洞修复与管理环节中,不过已有超半数企业将智能体用于威胁检测与遏制。超20%企业曾遭遇针对AI模型或应用系统的入侵攻击,最常见的诱因是周边系统薄弱和云平台配置不当。IBM安全软件副总裁Suja Viswesan指出,AI让攻击变得更快、更便宜,而数据泄露的代价却越来越高昂。
