董事会议题转向如何保障数据泄露后系统正常运行

• 随着网络边界的消融，2026 年的安全战略必须从绝对的边界防御转向保障数据泄露后系统正常运行能力。

• 智能体 AI 带来了更大的新型漏洞，使得成功突破外部防火墙的攻击者能够在内部毫无阻碍地进行横向移动。

• 由 AI 驱动的微分段技术能够自动完成依赖关系映射与行为发现，从而以机器级速度隔离勒索软件威胁。

• 将高度敏感的 AI 训练集群与面向公众的推理环境进行隔离，可保护企业的核心数据集免遭破坏。

• 将无代理的 Zero Trust 控制措施直接集成到下一代硬件基础架构中，能够简化整个安全堆栈。

尽管许多安全负责人早已习惯了与董事会进行棘手的对话，但最近这些对话出现了新的转变。安全负责人所面临的问题已不再是“你们采取了什么措施来防止数据泄露？”，而是转变为“一旦发生数据泄露，你们将如何应对？”

智能体 AI 的爆发式增长，加之新一代大语言模型 (LLM) 所带来的威胁，已使传统的网络边界防御体系变得脆弱，而当下的安全团队才刚刚开始意识到这一点。董事会成员如今希望了解风险接受度、缓解策略以及损害控制。并非所有首席信息安全官 (CISO) 都已做好准备。

根据 IANS Research、Artico Search 和 The CAP Group 联合发布的 2026 年 CISO 与董事会沟通报告，超过半数的董事会成员认为，他们的 CISO 未能充分协助了解快速演进的威胁（尤其是 AI 驱动的威胁）如何改变企业的风险轨迹。如果董事会尚未从其 CISO 处获悉这些最新动态，那么他们是在未掌握完整信息的情况下作出监督决策的。

对于其他企业而言，与董事会级别的沟通汇报仍缺乏规范性，并且未能与企业的战略保持一致。根据 IDC 的数据，在欧洲金融服务机构中，面向客户的网络安全 (59%) 与内部网络安全 (57%) 是风险管理投资的两大主要驱动因素。然而，在英国的大型企业中，仅有 43% 的 CISO 表示每月会与董事会进行沟通，而高达 48% 的 CISO 只有在遇到特殊情况时才与董事会进行沟通。

在最近一期的 ISMG 播客节目中，Akamai 安全技术组执行副总裁兼总经理 Mani Sundaram 向 ISMG 编辑部高级副总裁 Tom Field 说明了造成这种脱节现象背后的原因。本篇博文系统回顾了 Mani 的关键见解，并概述了他在协同配合方面的战略性建议。

多年来，企业一直依赖复杂的 VLAN 和静态防火墙规则来实现企业资产隔离。作为 Akamai 的前任首席信息官，Mani 对这种传统方法的操作复杂性有着切身体会。安全团队经常为了适配新应用程序而在防火墙上设置相关规则，但在这些应用程序停用时却忘记了删除这些规则。

传统的微分段项目曾被寄予厚望，但往往难以推进。其根本原因在于，这些项目要求在多个孤立的团队之间进行高强度且复杂的协同工作。如今，AI 驱动的勒索软件可以在网络中以机器级速度进行传播。

首例完全自主的 AI 勒索软件攻击活动已被记录在案。在 AI 智能体能够无需人工干预即可攻破网络、进行横向移动并执行攻击的当下，现今的安全团队已无法再依赖人类操作者在危机爆发前手动配置基于规则的工具。

为了阻止自动化威胁，防御者必须利用自身的机器智能来对抗机器级速度。真正的弹性离不开能够实时理解应用程序间通信方式的 AI 驱动型分段能力。AI 不再依赖静态的人工输入，而是能够自动发现应用程序行为、映射依赖关系并生成安全策略。

这种自动化方法构筑了同心圆式的内部防御体系。当不可避免的数据泄露发生时，微分段技术能够立即限制影响范围。这道内部屏障在保障合法业务活动平稳运行的同时，能够阻止恶意的横向移动。

借助微分段技术，首席信息官和首席信息安全官现在可以从容地回答“发生数据泄露时该如何应对”这一问题。

此外，由于影子 AI 工具和商业浏览器的使用，企业的攻击面正在迅速扩大。员工经常将敏感财务数据、个人身份信息以及专有源代码输入到外部聊天机器人中以简化日常工作。安全团队根本无法保护他们看不到的东西。

通过部署诸如 Akamai Workforce Protector（原 LayerX）之类的现代浏览器安全解决方案，安全负责人能够直接获得对使用点的关键监测能力。该解决方案以轻量级浏览器插件的形式运行，能够精准识别使用模式并阻止数据渗漏。此部署模式可以避免传统解密代理导致应用程序崩溃的痛点。

此外，企业必须将这些完全相同的分段原则应用于其核心 AI 基础架构中。这意味着，必须严格地将数据密集型的训练环境与面向用户的推理环境隔离开来。对这些平台进行隔离，能够确保推理层级的 API 漏洞不会危及底层的模型权重或原始数据集。

对于企业安全团队而言，发现软件漏洞已不再是运营瓶颈。现在，生成式模型识别软件漏洞的速度已远远超过了人类团队修补这些漏洞的速度。因此，现代企业必须摒弃无休止的补丁修复周期，转而重点关注自动化运行时保护。

为了精简这一防御架构，Akamai 近期宣布与 NVIDIA 达成了一项重大技术合作。通过此次合作，我们将 Zero Trust 微分段技术直接嵌入下一代 AI 工厂中。

通过利用 NVIDIA BlueField DPU 和 DOCA 软件框架，企业能够以完全无代理的方式定义分段规则。这可确保关键的安全控制措施不会占用密集型 AI 训练工作负载所需的宝贵算力资源。未来的安全架构必须具备统一性、自动化和深度嵌入性，才能得以生存下去。

随着企业董事会逐渐放弃绝对边界防御的幻想，CISO 们必须用一套截然不同的解决方案来武装自己。企业必须做好准备，采用自动化微分段、无代理 Zero Trust 控制措施以及针对 AI 工厂的新方法来限制影响范围，避免数据泄露导致业务瘫痪。

收听完整的播客节目，聆听 Mani 阐述现代安全负责人如何重写应对策略以打造真正的运营弹性。

（注意：本期播客是在 Akamai 完成对 LayerX 的收购前录制的。）