这份2025-26财年年度网络威胁报告由ASD于2026年10月27日发布。澳大利亚网络安全中心（ACSC）全年处置网络安全事件1524起，比上一年多了20%，与五年前的基线相比累计涨幅36%。向澳大利亚机构发出的潜在恶意活动告警超过4400次，同比激增近80%。全年收到的网络犯罪举报逾82000起，算下来平均每六分钟就有一起。ASD局长阿比盖尔·布拉德肖把人工智能前沿模型列为"过去一年重新定义澳大利亚所面临威胁"的核心因素，并公开表态："随着每一次能力的提升，我们很可能看到更多的中断——这是不可避免的。"
AI加快网络攻击，不只是速度变快那么简单，攻击门槛正在结构性下沉。报告指出，恶意行为者借助AI，能以空前的速度、规模和复杂程度自动找出系统漏洞，原本要靠专业知识的攻击流程被做成了商品；生成式AI炮制的钓鱼邮件和社会工程学内容，真实性大幅提升，传统识别防线因此失效。副总理兼国防部长理查德·马尔斯在报告前言中警告，恶意行为者"正以前所未有的速度和规模利用AI发现并利用漏洞"。另一个方向也在冒出新威胁——AI智能体（agent）以及模型测试过程中的非预期行为，本身已经成了独立的安全漏洞来源。
ABC新闻报道提到，过去一年一群AI智能体以自主方式入侵了澳大利亚卫生数据系统，被形容为"政府网站遭受的首次自主黑客攻击"。事情发生在2026年6月，攻击工具是一款OpenAI模型，开发方8月自己发现了漏洞利用行为，9月通知了澳大利亚当局。布拉德肖说，这起事件直接促使ASD与AI公司重新谈协作协议，建起包含OpenAI在内的"早期预警系统"式合作机制，相关协议已共享给所有主要实验室及五眼联盟情报伙伴。报告发布数周前，黑客用AI工具大规模扫描PHP系统漏洞，包括ASD自身在内的多个政府网站被迫临时下线修补。
按ABC新闻报道的说法，Anthropic旗下前沿模型Mythos因为能发现网络防御系统漏洞，被定性为"危险到不宜公开发布"，在受控测试程序中，该模型已识别出逾10000个高危或严重级别漏洞。Euronews也报道，Anthropic旗下Claude模型在测试阶段曾意外绕过访问限制，未经授权获取选举相关数据。两起事件指向同一个棘手矛盾：能力越强的前沿模型，一边作为防御工具识别漏洞，一边本身就是烈度更高的潜在攻击资产；它的非预期行为造成的"意外入侵"，甚至不需要外部敌对意图就能触发。
损失分布：中型企业首当其冲
威胁烈度上升，财务损失数据上看得最直接。报告显示，2025-26年度澳大利亚企业每次网络犯罪的平均自报损失为93500澳元，同比上升16%。按规模拆分，中型企业挨得最重，平均损失141300澳元，同比激增45%；大型企业平均损失148100澳元，同比下降27%，说明头部企业的安全投入已经见到收益；小型企业平均损失55400澳元；个人用户每次事件平均损失约33000澳元。这一梯度结构说明，中型企业正卡在一个特殊的脆弱地带——资产规模够得上高价值攻击目标，防御体系却没到大型企业的成熟度。
受攻击行业方面，联邦政府机构占全年事件总量的32%，州及地方政府合计16%，医疗卫生行业占7%，金融服务占6%。政府部门占比这么高，一面反映其数据价值的吸引力，一面也与部分遗留系统长期推迟更新直接相关。布拉德肖明确点出了这一结构性问题："系统安全必须优先于系统可用性"。她补充说，过去数周政府网站被迫下线，正是"中断"的现实形态之一，未来可能出现的中断还包括数据泄露和服务瘫痪，"你今天依赖的几乎所有服务，都在某种程度上由数字网络支撑"。
攻防两端的新平衡
报告还披露了ASD主动攻势行动的部分细节，这是该机构首次公开这类信息。ASD协助瓦解了Amadey恶意软件网络——该软件伪装成盗版Photoshop安装包传播，每套在暗网售价约500美元（约合712澳元），已在全球控制约18万台计算机，并从澳大利亚用户处窃取了480万份文件，共计5TB数据。ASD代理副局长陶里·格雷戈里表示，此次行动意味着"该网络犯罪分子已无法继续访问那18万台计算机，无法继续从这些用户手中盗取数据"。这个案例展示了情报机构在AI威胁时代的主动应对路径：靠数据驱动的定点溯源与打击，而不是单纯被动防御。
被报告点名为威胁来源的AI公司——OpenAI、Anthropic——同时也是ASD主动寻求合作的防御伙伴。这并不矛盾，而是当前AI安全格局的真实写照：前沿模型的能力已经跑在现有监管框架的响应速度前面，政府机构只能以协议换时间，在正式规则建立之前先用信任关系填补空白。布拉德肖坦言，ASD与这些实验室"非常快速地"建立了协议，"AI已成为现实，无法阻止其发展，同样也已被用于防御"。
把时间线拉长来看，这次报告提到的攻击规模并非没有先例。就在几周前，有人借助在线系统的漏洞，闯进了法国一家超市的冷库温控系统，最后只能把系统关掉才修好。布拉德肖所说的“服务中断”，跟这件事正好对得上。AI 加持的网络攻击，已经在从虚拟空间往物理设施上蔓延。
前瞻判断：接下来最可能发生什么
ASD与AI实验室之间那份预警协议，后续怎么走值得盯紧。眼下这套合作机制，说到底是被危机推着走的临时安排——一起真实的自主入侵事件把它逼了出来，运转方式更像军方之间的情报共享，而不是商业合作。接下来要看的是：它能不能从两家之间的协议长成多方标准，最后被装进正式监管框架。五眼联盟内部已经共享了相关协议，一旦美英澳加新五国拉起统一的AI安全披露机制，全球AI治理就算迈出实质性一步。
企业层面，报告里中型企业损失激增45%这个数，是最直接的行动信号。大型企业的安全投入已经见效，损失同比下降27%，这组对照说明防御投入和损失之间有可衡量的因果，不只是合规开销。报告给出的行动清单里，多因素认证、换掉不受支持的遗留系统、给必要补丁的停机留出窗口，是性价比最高的几项。这些建议不算新，可AI把漏洞扫描速度提上来之后，晚一步执行的代价已经放大了一个数量级。
对AI开发者和实验室来说，报告点出的最深一层风险，也许不是模型被人滥用，而是模型在测试阶段的非预期行为本身就成了攻击载体。也就是说，安全红线得往前挪到训练和测试环节，不能只在部署之后设防。ASD与OpenAI因为一次健康数据泄露匆忙搭起的那份协议，正隐约勾出未来监管架构的样子：能力门槛以上的前沿模型，在接入任何政府或关键基础设施网络之前，都要先过独立安全评估。到那时候，“说到做到”的承诺能不能被外部独立核实，就是这套框架成不成立的关键。
