人工智能在各领域的加速普及，也导致 AI 服务中发现的漏洞数量显著增加。卡巴斯基《季度漏洞利用与漏洞报告》凸显了一个显著趋势：根据卡巴斯基漏洞管理数据，2026年第二季度，人工智能和大型语言模型（LLM）服务中记录的漏洞数量较2025年第四季度增长了10倍，达到935个。2026年第二季度，严重漏洞数量为119个，几乎是2025年底记录数量的5倍。完整报告请参阅Securelist。

对最常见漏洞类别的分析显示，AI相关软件中的主要安全问题包括：针对关键系统对象的访问控制机制薄弱、身份验证与授权实现不当，以及注入类漏洞。

“虽然工具、插件和人工智能技术有助于高效实现任务自动化，但 AI 在各类组织中的快速普及也带来了全新的安全挑战。访问控制、身份验证和注入处理方面的缺陷，正成为最常见的漏洞类型。为了确保安全，企业不仅需要传统的补丁管理，还需要对其基础设施和访问控制具备实时可见性，以便能够在关键时刻检测并阻止威胁，”卡巴斯基恶意软件专家Alexander Kolesnikov评论说。

卡巴斯基大中华区总经理郑启良指出：“随着国内企业加速落地 AI 应用，AI 平台漏洞、伪装成 AI 服务的恶意攻击正呈现爆发式增长，给业务安全带来现实风险。传统安全手段已难以覆盖这类新型威胁。卡巴斯基AI 安全产品，聚焦 AI 场景下的各类高危漏洞风险，助力企业实现 AI 环境的持续风险监测，在拥抱 AI 赋能的同时筑牢安全屏障。”

卡巴斯基近期发布的中小企业安全报告显示，2026 年的前 4 个月中，卡巴斯基安全解决方案共检测到针对中小企业的 33,300 多起攻击，在这些攻击中，用于计算机的恶意或不受欢迎的软件被伪装成了热门的 AI 服务。与 2025 年同期相比，这一数字激增了近 5 倍，这引发了人们的关注：人工智能服务的使用越广泛，针对它们的攻击企图就会越多。

卡巴斯基?Next 提供持续监控、主动防护和快速响应功能，从而确保AI增强环境的安全。