在数字经济深度发展的背景下，全球商业环境已迈入高度云化与AI深度融合的新阶段，云服务的规模化应用与AI技术的商业化落地为企业带来了业务模式创新、运营效率提升的核心机遇，但同时也催生了新型云安全风险体系，风险的复杂性、隐蔽性、跨域性显著提升。

本文以SentinelOne《2025年云安全风险报告》为核心研究依据，系统剖析云AI时代下五大核心云安全风险的特征与演化规律，结合攻击者技术手段与思维模式的深度研究，挖掘云安全风险的底层诱发因素，并提出兼具实操性与前瞻性的防护策略体系。

研究结果表明，云配置错误、凭证攻陷仍是当前云安全的核心薄弱点，而AI技术的滥用则成为新型攻击的重要助推力；企业需构建全生命周期、主动防御型的云安全防护体系，才能在云化与AI融合的浪潮中实现业务发展与安全防护的协同推进。本文的研究为各行业企业优化云安全防护架构、提升安全态势感知能力提供了理论参考与实践路径。

引言

1.1 研究背景

数字化转型已成为全球企业发展的必然趋势，云计算作为数字基础设施的核心组成部分，其应用场景已从简单的资源托管延伸至核心业务系统、数据资产存储、AI模型训练与推理等关键领域。据行业研究数据显示，全球企业上云率已突破85%，超60%的企业实现了核心业务的云原生部署，而AI技术与云服务的深度融合，更是推动了"云AI一体化"的商业生态形成。在这一背景下，企业的业务运转、数据流转、技术创新均高度依赖云环境，云安全已从传统的网络安全细分领域，升级为企业整体安全战略的核心支撑。

但与此同时，云环境的分布式架构、多租户模式、动态弹性扩展特性，以及AI技术在攻击端的应用，使得云安全风险呈现出"全域化、智能化、链条化"的新特征。攻击者不再局限于单一的漏洞利用，而是围绕云凭证、云存储、供应链、AI服务等关键节点，实施多维度、持续性的攻击行为，云安全事件的发生率较传统网络安全时代提升超3倍，且单次安全事件造成的经济损失平均增幅达57%。云AI时代的安全挑战，已成为制约企业数字化转型深化的核心瓶颈，开展云安全风险体系分析与防护策略研究具有迫切的现实意义。

1.2 研究意义

1.2.1 理论意义

本文系统梳理了2025年云AI融合背景下的云安全风险体系，突破了传统云安全研究中"单点风险分析"的局限，构建了"风险特征-诱发因素-攻击链路"的三维分析框架，丰富了云安全领域的理论研究体系。同时，本文将AI技术对云安全的双向影响纳入研究范畴，分析了AI在攻击端与防御端的应用差异，为后续云安全与AI技术融合的相关研究提供了新的研究视角。

1.2.2 实践意义

本文以SentinelOne《2025年云安全风险报告》中的深度案例研究与攻击者行为洞察为基础，提炼出五大核心云安全风险的实际表现形式与防护要点，并提出了可落地、可迭代的前瞻性防护策略体系。研究成果能够为制造、科技、金融等各行业企业提供针对性的云安全防护指导，帮助企业识别自身云环境中的安全薄弱点，优化云安全防护架构，提升主动防御与态势感知能力，有效降低云安全事件的发生概率与损失程度。

1.3 研究方法与研究框架

1.3.1 研究方法

本文主要采用文献研究法、案例分析法与实证研究法相结合的研究方式：以SentinelOne《2025年云安全风险报告》为核心文献依据，梳理云安全风险的最新研究成果与行业态势；通过报告中的真实云安全攻击案例，复盘攻击链路，剖析攻击者的技术手段与思维模式；结合云安全领域的实际应用场景，实证分析核心风险的诱发因素与防护策略的实操性。

1.3.2 研究框架

本文共分为五个部分，第一部分为引言，阐述研究背景、意义、方法与框架；第二部分为云AI时代云安全风险的整体特征分析，总结当前云安全风险的演化规律与核心特征；第三部分为2025年五大核心云安全风险深度解析，逐一分析各风险的表现形式、诱发因素与危害程度；第四部分为基于攻击者视角的云安全风险成因挖掘，从攻击手段与思维模式出发，剖析风险产生的底层逻辑；第五部分为云安全风险的前瞻性防护策略体系构建，从技术、管理、生态三个维度提出防护策略；最后为结论，总结研究成果并展望云安全的未来发展趋势。

一、云AI时代云安全风险的整体特征分析

云化与AI的深度融合，使得云安全风险脱离了传统网络安全的"单点攻击、边界防御"模式，形成了与云AI生态相匹配的新型风险特征，其核心可概括为智能化、全域化、链条化、隐蔽化、跨域化五大特征，各特征相互关联、相互叠加，构成了复杂的云安全风险体系。

1.1 智能化：AI技术成为攻击端的核心助推力

AI技术在自然语言处理、计算机视觉、机器学习等领域的突破，不仅为企业云服务升级提供了技术支撑，也被攻击者广泛应用于攻击行为的实施与优化。攻击者利用AI模型实现漏洞的自动化挖掘、恶意代码的智能化变异、钓鱼邮件的个性化生成，甚至通过AI技术绕过云环境的智能检测系统，使得攻击行为的效率与成功率大幅提升。与传统攻击手段相比，AI驱动的云攻击具有"自适应、自进化、规模化"的特点，传统的被动防御手段难以实现有效应对。

1.2 全域化：风险覆盖云环境全生命周期与全场景

云环境的分布式架构与多租户模式，使得安全风险不再局限于单一的物理节点或网络边界，而是覆盖了云服务的全生命周期（规划、部署、运营、运维、下线）与全应用场景（IaaS、PaaS、SaaS）。从云基础设施的配置管理，到云数据的存储与传输，再到云AI服务的模型训练与推理，每一个环节都存在潜在的安全风险，且任一环节的风险爆发都可能引发全域性的安全危机。同时，多租户模式下的资源共享特性，使得单一租户的安全漏洞可能成为整个云平台的安全隐患，风险的传播范围被无限放大。

1.3 链条化：攻击行为形成完整的闭环链路

当前云安全攻击已不再是单一的行为动作，而是形成了"前期探测-漏洞挖掘-凭证窃取-横向移动-资产窃取-痕迹清除"的完整闭环链路。攻击者以云环境的薄弱点（如配置错误、弱口令）为切入点，通过横向移动实现云内资源的全方位渗透，最终窃取核心数据或破坏业务系统，且在攻击完成后会进行痕迹清除，增加攻击行为的发现难度。链条化的攻击行为使得云安全风险的危害程度呈指数级提升，单一环节的防护失效可能导致整个防护体系的崩溃。

1.4 隐蔽化：攻击行为的发现与溯源难度显著提升

云环境的动态弹性扩展特性与虚拟化为攻击行为提供了天然的隐蔽空间，攻击者可利用云资源的动态创建与销毁，实施临时性的攻击行为，攻击完成后即可销毁相关资源，实现"无痕攻击"。同时，AI技术的应用使得攻击者能够模拟正常的业务操作行为，将攻击流量隐藏在合法流量中，绕过云环境的流量检测与行为分析系统。此外，云服务的跨地域部署特性，使得攻击行为的溯源面临着法律、技术、数据等多方面的障碍，进一步提升了风险的隐蔽性。

1.5 跨域化：风险突破传统边界实现跨云、跨端、跨行业传播

随着企业混合云、多云架构的普及，以及云、边、端一体化的发展，云安全风险已突破了单一云平台、单一终端、单一行业的边界，实现了跨域传播。跨云架构下，企业不同云平台之间的安全防护体系存在差异，成为攻击者实施跨云攻击的重要突破口；云边端一体化下，终端设备的安全漏洞可能成为云环境的入口，云环境的风险也可能向边缘端传导；而各行业企业的云服务互联互通，使得单一行业的云安全事件可能引发产业链上下游的连锁反应，形成跨行业的安全危机。

二、2025年五大核心云安全风险深度解析

结合SentinelOne《2025年云安全风险报告》的研究成果，当前云AI时代下的五大核心云安全风险分别为云凭证窃取风险、云环境横向移动风险、易受攻击的云存储风险、云供应链安全风险、云AI服务漏洞风险。这五大风险涵盖了云环境的核心资产、核心链路、核心生态，是2025年企业云安全防护的重点与难点，其具体表现形式、诱发因素与危害程度如下。

2.1 云凭证窃取风险：云安全的首要入口风险

云凭证作为云环境访问与操作的核心身份认证依据，是攻击者实施云攻击的首要目标，也是2025年云安全最核心的入口风险。云凭证窃取主要包括云账号、密码、Access Key、Token等各类身份认证信息的窃取，其诱发因素主要包括企业弱口令设置、凭证明文存储、权限过度授予、钓鱼攻击、恶意软件入侵等。据报告数据显示，2025年超70%的云安全事件均以云凭证窃取为初始入侵点，远高于其他漏洞利用方式。

云凭证窃取的危害在于，攻击者一旦获取合法的云凭证，即可绕过云环境的边界防御，以合法用户的身份访问云资源，实施数据窃取、业务破坏等行为。且由于攻击者使用的是合法凭证，其行为难以被传统的安全检测系统发现，攻击行为的持续时间平均可达28天，远超企业的安全检测周期，造成的核心数据泄露、资产损失等危害难以挽回。

2.2 云环境横向移动风险：风险扩散的核心传导路径

云环境横向移动风险是指攻击者在获取云环境某一节点的访问权限后，利用云环境的资源共享特性与权限配置漏洞，在云内不同实例、不同服务、不同租户之间进行横向渗透，实现对云环境全域资源的控制。其诱发因素主要包括企业云权限配置混乱、不同云资源之间的隔离措施不足、云安全组规则设置不合理、日志审计体系不完善等。

云环境横向移动是攻击行为链条化的核心环节，也是风险从单点向全域扩散的关键传导路径。攻击者通过横向移动，可从低权限节点渗透至高权限节点，从非核心业务资源渗透至核心业务资源，从单一租户渗透至其他租户，最终实现对整个云平台的全方位控制。2025年，超60%的严重云安全事件均存在攻击者横向移动的行为，且横向移动的范围与速度随企业云化程度的提升而显著增加。

2.3 易受攻击的云存储风险：核心数据资产的主要安全隐患

云存储作为企业核心数据资产的主要载体，是云安全风险的重要爆发点，易受攻击的云存储风险主要表现为云存储桶配置错误、数据未加密存储、访问权限过度开放、数据备份机制缺失等。其诱发因素主要包括企业运维人员的安全意识不足、云存储配置管理不规范、缺乏自动化的配置检测机制、数据安全管理制度不完善等。

云存储风险的核心危害在于数据资产的泄露、篡改与丢失，而数据作为企业数字化转型的核心资产，其安全问题直接关系到企业的生存与发展。2025年，因云存储配置错误引发的数据泄露事件占比达45%，其中不乏大量企业核心客户数据、商业机密、财务数据等敏感信息的泄露，不仅给企业带来了巨额的经济损失，还引发了品牌声誉受损、法律诉讼等一系列连锁反应。同时，云存储的多租户特性使得单一存储桶的安全漏洞可能引发多个租户的数据泄露，造成群体性的安全事件。

2.4 云供应链安全风险：云生态的系统性安全隐患

随着云服务生态的不断完善，企业的云环境已不再是单一的云平台，而是由云服务商、云安全厂商、第三方应用开发商、供应链合作伙伴等多个主体构成的复杂生态体系，云供应链安全风险也因此成为2025年云安全的核心系统性风险。云供应链安全风险主要包括第三方云应用漏洞、供应链合作伙伴的安全防护能力不足、云服务提供商的基础设施漏洞、供应链恶意代码植入等，其诱发因素主要包括企业对供应链合作伙伴的安全评估不足、缺乏供应链全生命周期的安全管理、云生态的安全标准不统一等。

云供应链安全风险的特点在于牵一发而动全身，供应链中任一主体的安全薄弱点都可能成为整个云生态的安全隐患，且风险的传播速度快、影响范围广。2025年，因第三方云应用漏洞引发的企业云安全事件占比达35%，部分大型云供应链安全事件甚至影响了超千家企业的云环境，成为云安全领域的"黑天鹅"事件。云供应链安全风险已从单一企业的安全问题，升级为整个云生态的系统性安全问题。

2.5 云AI服务漏洞风险：云AI融合的新型特有风险

云AI服务漏洞风险是云AI时代下的新型特有风险，也是2025年云安全防护的新兴重点，主要表现为云AI模型的漏洞、训练数据的污染、推理过程的攻击、AI服务接口的未授权访问等。其诱发因素主要包括云AI模型的设计缺陷、训练数据的安全管理不足、AI服务的权限配置不规范、缺乏针对AI攻击的检测与防御机制等。

云AI服务漏洞风险的危害具有独特性，攻击者可通过污染训练数据使AI模型产生错误的推理结果，影响企业的业务决策；可利用AI模型的漏洞实现对AI服务的控制，进而渗透至云环境的核心资源；还可通过未授权访问AI服务接口，窃取训练数据或AI模型本身，造成企业核心技术资产的泄露。同时，AI模型的复杂性与黑箱特性，使得云AI服务漏洞的挖掘与修复难度显著高于传统云服务漏洞，成为云安全防护的新难点。

三、基于攻击者视角的云安全风险成因挖掘

要实现云安全风险的有效防护，不仅需要分析风险的表现形式，更需要从攻击者的视角出发，挖掘风险产生的底层逻辑。SentinelOne《2025年云安全风险报告》通过对大量云安全攻击案例的复盘，深入剖析了攻击者的技术手段与思维模式，发现云安全风险的产生并非单一因素导致，而是企业安全防护体系的缺陷、云环境自身的特性、攻击者技术手段的升级三者共同作用的结果，其中企业自身的安全防护缺陷是核心内因。

3.1 攻击者的核心技术手段演化

2025年，云安全攻击者的技术手段已实现从"人工化、单一化"向"智能化、多元化"的升级，核心技术手段主要包括AI驱动的自动化攻击、云原生漏洞的精准挖掘、凭证的自动化破解与窃取、横向移动的智能化规划、攻击痕迹的AI化清除等。攻击者利用AI技术构建了自动化的攻击平台，能够实现从漏洞挖掘到攻击实施的全流程自动化操作，大幅提升了攻击效率；同时，攻击者对云原生架构的理解不断深入，能够精准挖掘云平台、云应用的原生漏洞，实施针对性的攻击行为。

此外，攻击者还注重攻击手段的隐蔽性与多样性，将钓鱼攻击、恶意软件入侵、供应链攻击等多种手段相结合，针对企业云环境的薄弱点实施多维度攻击，使得企业的安全检测系统难以实现全面识别。

3.2 攻击者的核心思维模式特征

2025年云安全攻击者的思维模式已呈现出精准化、持续性、生态化的核心特征。精准化体现在攻击者不再实施无差别的泛化攻击，而是通过前期的精准探测，挖掘企业云环境的具体安全薄弱点，实施针对性的攻击行为，大幅提升攻击的成功率；持续性体现在攻击者将云攻击视为一个长期的过程，通过持续性的探测与渗透，逐步获取企业云环境的高权限访问，而非追求短期的攻击效果；生态化体现在攻击者注重利用云生态的关联性，从供应链、第三方应用等薄弱环节切入，实现对企业云环境的间接渗透，降低攻击的难度与成本。

3.3 云安全风险产生的底层成因

从攻击者的视角出发，结合其技术手段与思维模式，云安全风险产生的底层成因可归纳为三个层面：
一是企业安全防护理念的滞后，多数企业仍秉持传统的"边界防御"理念，未适应云环境的无边界特性，缺乏全生命周期、全场景的安全防护意识，对云凭证、云配置、云供应链等核心环节的防护重视不足；
二是企业安全防护体系的不完善，企业的云安全防护体系存在明显的短板，如权限管理混乱、日志审计体系不完善、自动化检测与响应能力不足、针对AI攻击的防护手段缺失等，难以应对攻击者智能化、链条化的攻击行为；
三是云生态的安全协同机制缺失，云服务提供商、企业、第三方合作伙伴之间缺乏统一的安全标准与协同防护机制，安全责任划分不清晰，形成了大量的安全防护盲区，成为攻击者实施跨域攻击的重要突破口。

四、云安全风险的前瞻性防护策略体系构建

针对云AI时代下五大核心云安全风险的特征与成因，结合攻击者的技术手段与思维模式，本文从技术防护、管理防护、生态防护三个维度，构建兼具实操性与前瞻性的云安全风险防护策略体系，实现从"被动防御"向"主动防御、态势感知、智能防护"的转变，全面提升企业的云安全防护能力。

4.1 技术防护维度：构建全场景、智能化的技术防护体系

技术防护是云安全防护的核心支撑，企业需围绕云环境的核心风险点，构建覆盖云全生命周期、全应用场景的智能化技术防护体系，实现对云安全风险的精准检测、快速响应、有效处置。

1. 强化云凭证全生命周期安全管理：实施云凭证的强密码策略与多因素认证，杜绝明文存储与弱口令设置；采用动态凭证技术，实现凭证的自动生成与销毁，降低凭证泄露的风险；建立凭证权限的最小化授予机制，根据员工的工作需求配置精准的云凭证权限，避免权限过度授予。
2. 构建云环境横向移动防护体系：强化云资源之间的隔离措施，采用微服务架构与网络分段技术，将不同业务、不同权限的云资源进行有效隔离；优化云安全组规则，严格控制云内资源的访问权限；建立云环境横向移动的实时检测系统，通过对云内流量、行为的分析，及时发现并阻断攻击者的横向移动行为。
3. 实现云存储的自动化安全配置与防护：部署云存储配置的自动化检测工具，实时监控云存储桶的配置状态，及时发现并修复配置错误；对云存储中的敏感数据进行端到端加密存储与传输，实现数据的加密保护；建立云数据的多副本备份与容灾机制，防止数据的丢失与篡改。
4. 搭建云AI服务的专属安全防护体系：在云AI模型的设计阶段引入安全开发生命周期理念，实现模型的安全设计与漏洞检测；对云AI训练数据进行严格的安全审核与污染检测，防止训练数据被篡改；强化云AI服务接口的权限管理与访问控制，部署针对AI攻击的检测系统，有效应对数据污染、模型规避等新型AI攻击行为。
5. 提升云安全检测与响应的智能化水平：利用AI技术构建智能化的云安全检测平台，实现对攻击行为的自动化识别、精准预警；建立云安全事件的快速响应机制，实现对安全事件的实时处置、溯源分析；部署云安全编排与自动化响应工具，实现安全防护的自动化操作，提升响应效率。

4.2 管理防护维度：建立标准化、体系化的安全管理体系

管理防护是云安全防护的重要保障，企业需从安全制度、人员管理、流程管控等方面，建立标准化、体系化的云安全管理体系，弥补技术防护的短板，从根源上降低云安全风险的发生概率。

1. 完善云安全管理制度体系：结合企业自身的云化程度与业务特点，制定覆盖云安全规划、部署、运营、运维、下线全生命周期的管理制度，明确各部门、各岗位的云安全责任；建立云安全风险的定期评估与整改机制，及时发现并修复企业云环境中的安全薄弱点。
2. 强化企业全员云安全意识培训：针对企业管理层、运维人员、普通员工等不同群体，开展针对性的云安全意识培训与技能考核，提升全员对云安全风险的认知能力与防范能力；重点加强运维人员的云安全技能培训，提升其云配置管理、漏洞修复、安全事件处置的专业能力。
3. 建立云安全全流程管控机制：在企业云服务的规划阶段，引入安全评估机制，确保云架构的安全性；在云服务的部署阶段，实施严格的安全测试与验收，杜绝安全漏洞的存在；在云服务的运营与运维阶段，建立7×24小时的安全监控与日志审计机制，实现对云环境的全方位管控；在云服务的下线阶段，实施严格的资源清理与数据销毁机制，防止数据泄露。
4. 加强云安全事件的应急管理：制定完善的云安全事件应急预案，明确应急处置的流程、责任与措施；定期组织云安全事件的应急演练，提升企业的应急处置能力；建立云安全事件的溯源与复盘机制，总结事件发生的原因与处置经验，持续优化企业的云安全防护体系。

4.3 生态防护维度：打造协同化、一体化的云安全生态体系

云AI时代的云安全防护已不再是单一企业的事情，而是需要云服务提供商、企业、第三方安全厂商、供应链合作伙伴等云生态各主体的协同配合，打造协同化、一体化的云安全生态体系，消除安全防护盲区，实现云安全的全域防护。

1. 建立云生态安全责任共担机制：云服务提供商与企业之间应明确安全责任划分，云服务提供商负责云基础设施的安全，企业负责自身云资源与数据的安全；同时，云生态各主体之间应建立安全责任共担机制，共同应对云供应链、跨云架构等系统性安全风险。
2. 推行云生态统一的安全标准与规范：由行业协会或云服务龙头企业牵头，制定云生态统一的安全标准与规范，涵盖云服务、云安全、云供应链等各个领域；推动云安全认证体系的建设，实现对云服务提供商、第三方安全厂商的安全能力认证，提升云生态整体的安全水平。
3. 构建云生态安全信息共享与协同响应机制：建立云安全信息共享平台，实现云生态各主体之间安全漏洞、攻击手段、安全事件等信息的实时共享；构建云安全事件的协同响应机制，当发生跨企业、跨行业的云安全事件时，各主体能够快速联动、协同处置，有效遏制风险的跨域传播。
4. 加强云供应链全生命周期的安全管理：企业应对供应链合作伙伴进行严格的安全评估，选择安全能力达标的合作伙伴；建立供应链全生命周期的安全监控机制，实时监控合作伙伴的安全状态；推动供应链上下游企业的安全协同，实现供应链安全的一体化防护。

结论与展望

5.1 研究结论

本文以SentinelOne《2025年云安全风险报告》为核心依据，对云AI时代下的云安全风险体系进行了系统分析，并构建了前瞻性的防护策略体系。研究得出以下核心结论：

1. 云化与AI的深度融合催生了新型云安全风险体系，其核心特征为智能化、全域化、链条化、隐蔽化、跨域化，风险的复杂性与危害程度显著提升，传统的被动防御手段已难以适应新的安全形势。
2. 2025年五大核心云安全风险为云凭证窃取、云环境横向移动、易受攻击的云存储、云供应链安全、云AI服务漏洞，其中云凭证窃取是首要入口风险，云AI服务漏洞是新型特有风险，二者均为企业云安全防护的重点。
3. 云安全风险的产生是企业安全防护体系缺陷、云环境自身特性、攻击者技术手段升级三者共同作用的结果，其中企业自身的安全防护理念滞后、防护体系不完善是核心内因，而攻击者技术手段的智能化、思维模式的精准化则进一步加剧了风险的爆发概率。
4. 应对云AI时代的云安全风险，企业需构建"技术防护、管理防护、生态防护"三位一体的前瞻性防护策略体系，实现从被动防御向主动防御、态势感知、智能防护的转变，同时需要云生态各主体的协同配合，打造协同化、一体化的云安全生态。

5.2 未来展望

随着云计算与AI技术的持续发展，云AI融合的深度与广度将不断提升，云安全风险也将呈现出更智能化、更隐蔽化、更跨域化的发展趋势，AI技术在防御端的应用将成为云安全发展的核心方向。未来，云安全防护将朝着智能自主防御、全域态势感知、云边端一体防护、生态协同防护的方向发展，零信任架构、零知识证明、同态加密等新技术将在云安全领域得到广泛应用，成为云安全防护的核心技术支撑。

同时，云安全的监管体系也将不断完善，各国将出台更严格的云安全监管政策，推动云生态安全标准的统一与落地。企业作为云安全的核心责任主体，需持续提升云安全防护意识与能力，紧跟云安全技术的发展趋势，不断优化云安全防护体系，才能在云AI时代的发展中筑牢安全屏障，实现业务发展与安全防护的协同推进。

云安全是数字经济发展的重要保障，云AI时代的云安全挑战与机遇并存。只有云生态各主体携手合作，共同构建全方位、多层次、智能化的云安全防护体系，才能有效应对云安全风险，推动云计算与AI技术的健康发展，为数字经济的高质量发展提供坚实的安全支撑。