面对AI安全工具的快速崛起，企业需将预算重心转向AI驱动的主动防御、合规适配与人才能力重塑，才能在降低传统支出同时构筑技术护城河。
替代人工漏洞扫描：AI工具（如Claude Code Security）已能自主完成80%的漏洞扫描与修复建议，企业可减少对传统安全厂商订阅服务的依赖，转而采购AI扫描工具，优化订阅成本。
升级威胁检测体系：投入预算部署AI红队测试工具、AI代理行为审计系统（如微软40+安全智能体），应对新型决策过程攻击和自动化攻击，传统防火墙难以拦截此类威胁。
适配新法规：2026年新版《网络安全法》将AI纳入监管，企业需预留预算构建合规体系，包括AI伦理审查、数据泄露防护（如加密验证、流量可视化），避免千万级罚款。
严防AI衍生风险：防范AI工具滥用（如Copilot被用作恶意软件代理）、深度伪造攻击，需增加数据隐私保护（如隔离式浏览器访问）、AI内容鉴伪技术投入。
缩减基础岗位，新增AI监督角色：传统安全工程师转向高风险决策审核，预算用于培养“AI安全运维官”，监督智能体行为、干预异常决策。
与头部厂商深度绑定：优先合作具备全栈AI安全能力的企业（如微软、三六零），其整合平台可降低多工具采购成本，快速满足合规要求。
迁移AI推理至边缘节点：为应对低延迟攻击，预算向边缘安全防护倾斜（如Cloudflare边缘云），同时满足数据本地化合规需求。
构建算力备份体系：地缘政治风险下，可探索跨境算力特区（如西部绿电数据中心），分散核心数据存储风险。
技术替代不可逆：AI扫描将覆盖全球大部分代码库，企业需在12-18个月内完成预算迁移，否则面临效率与成本双重劣势。
攻击门槛降低：低技能攻击者借助AI工具可规模化攻击，防御性AI投入需高于攻击技术迭代速度。 (以上内容均由AI生成)
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