行业新闻与博客

分析过去一年发生的网络安全事件的后果显示，数据泄露的平均成本已上升至近 500 万美元。

该数据发表于 2026 年7 月 29 日发布的 IBM 年度数据泄露成本报告，数据来源为 2025 年 3 月至 2026 年 2 月期间全球 602 个组织遭遇的数据泄露事件。

据 IBM 称，去年全球平均数据泄露成本上升了 12%，达到创纪录的 499 万美元（375 万英镑）。

数据泄露或网络攻击造成的经济损失的一个关键因素是业务损失，这既包括因事件发生而导致的业务立即损失（意味着组织无法销售产品或服务），也包括因客户对受影响组织失去信任而导致的长期客户流失。

网络犯罪分子知道这对组织来说是一个重大风险，并将此因素纳入他们的策略中，尤其是在勒索软件和敲诈勒索攻击方面。

虽然通过加密手段扰乱运营仍然是一项关键策略，但攻击者正在转向其他方式向受害者施压，例如威胁受害者，如果事件公开，品牌声誉可能会受到损害，以此勒索赎金。

在遭受勒索软件攻击的组织中，41% 的组织表示，攻击者利用无法提供服务或客户数据泄露会损害品牌声誉的威胁，向受害者施压，迫使其支付赎金。

报告称：“这种转变反映出，企业正从纯粹的技术性破坏转向多层次的勒索策略，目标是信任、公众认知和长期业务影响。”

遭受网络攻击的组织也会因调查和应对事件的相关成本增加而遭受经济损失。

各行业数据泄露成本

网络安全事件和数据泄露给医疗保健行业造成的损失最大，该行业连续第 13^年记录了最高的平均泄露成本（660 万美元）。

报告警告说：“攻击者继续重视并瞄准该行业的患者个人身份信息 (PII)，这些信息可用于身份盗窃、保险欺诈和其他金融犯罪。”

金融业（630 万美元）、工业业（550 万美元）、科技业（550 万美元）和娱乐业（540 万美元）位列该时期数据泄露损失最严重的前五大行业。

人工智能攻击造成的高昂代价

IBM数据泄露成本报告还指出，人工智能和前沿 LLM 的使用日益增多，无论是企业组织还是针对它们的网络犯罪活动，都对报告期内的攻击形势产生了影响。

超过四分之一遭受恶意攻击的组织表示，攻击是由人工智能驱动的，与上一年相比增加了 56%。

受害者报告称，在此期间，人工智能深度伪造冒充攻击和人工智能恶意软件事件是最常见的人工智能攻击形式。人工智能驱动的攻击被证明是造成事件经济损失的重要因素。据 IBM 称，人工智能驱动的攻击平均每次数据泄露事件会造成 100 万美元的额外损失。

IBM 网络安全服务全球管理合伙人马克·休斯表示：“人工智能极大地降低了网络犯罪分子的门槛。借助先进的前沿模型，攻击者现在可以在几分钟内而非几天内发起攻击。如果企业想要跟上时代的步伐，就必须加快从被动安全转向持续自主防御的步伐。 ”

根据这项研究，人工智能网络威胁的风险正促使各组织加大对网络安全战略的投资，85% 的组织表示，他们计划增加安全支出，以应对前沿人工智能模型带来的威胁。

为了帮助防止数据泄露发生，IBM 建议监控数据如何进入、在系统内转换和离开系统，这可以帮助他们主动识别敏感数据泄露风险，同时还能加强治理和合规性。

组织还应部署零信任网络安全方法，对用户、数据和机器代理强制执行可信身份控制，以监控潜在的恶意行为，特别是基于身份的攻击。