当前软件安全形势严峻，主要面临以下几类风险：
- 恶意程序与权限滥用：恶意程序风险不断升级，权限索取不透明、用户管控难是隐私泄露的主要源头。尽管有法规要求应用需动态申请权限、同步告知使用目的，但实际执行中，“一揽子授权”、“模糊说明”等违规现象仍然存在。
- 供应链攻击常态化：软件供应链的相互依赖性带来了显著风险。超过100款Visual Studio Code（VS Code）扩展的发布者曾泄露访问令牌，恶意攻击者可利用这些令牌更新扩展，构成严重的软件供应链风险。典型的案例是TigerJack威胁组织通过恶意VS Code扩展进行攻击，其中两款扩展在被下架前已获得超过1.7万次下载。
- 网络钓鱼与社会工程学：微软警告称，自2024年初起，基于ClickFix的攻击数量急剧上升。这种攻击通常伪造系统弹窗、技术支持信息或安全警告，诱骗用户执行特定代码，一旦执行，恶意程序便会直接注入用户内存，传统杀毒软件极难检测。
- AI新兴生态的安全隐患：随着生成式人工智能的兴起，AI生态中的关键基础设施如MCP（模型上下文协议）也面临着新型安全风险。例如，间接提示词注入是一种针对大模型的隐蔽攻击方式，攻击者通过在模型可能接触到的外部数据源中植入隐藏的恶意指令，干扰模型的行为。
🛡️ 关键技术防护方案
面对复杂多变的安全威胁，行业需要从技术和管理两个维度构建多层次、纵深的防御体系。
- 构建全链路防护体系：以“源头防控+数据用户可控+端侧AI鉴伪”为核心逻辑的全链路防护体系能有效应对风险。具体措施包括：
- 零信任架构的落地实践：零信任架构的核心逻辑是默认不信任内/外网任何用户、设备，每次访问需动态验证身份、环境、行为。2025年的解决方案包括AI无感认证（结合生物识别、行为分析，实现“无密码登录”）和微隔离技术（将网络细分为数千个区域，即使入侵也无法横向移动）。
- 云原生安全防护 (CNAPP) ：云原生应用防护平台（CNAPP）提供了全方位的云原生防护基础，整合了云端工作负载防护、云端风险态势管理、漏洞优先次序判断、执行时期防护以及延伸式侦测及回应（XDR）等功能。它能与DevOps及现有工具链无缝整合，将安全防护直接融入开发流程。
- 多层次身份验证与数据加密：多因素验证（MFA） 能降低资安风险，因为它要求使用者在存取资源之前，必须经过多重验证步骤。同时，端对端加密对于保护传输中的敏感资料至关重要，企业今后必须将端对端加密纳为标准做法。
📋 软件安全最佳实践
- 安全开发流程与规范：英国政府推出的《软件安全实践准则》强调了安全地设计开发、构建环境防护、安全部署和维护以及与客户沟通四大主题。在开发过程中，应遵循“安全设计”和“默认安全”的原则，并在分发之前，设立明确的流程对软件及其更新进行测试。
- 持续进行弱点扫描与监控：企业应部署能够持续扫描的工具，以最大化弱点扫描的效果。这意味着，每当有新的IT资产进入公司IT环境，或既有资源状态发生变化时，都会进行扫描，以确认是否存在风险。
- 定期资料备份与恢复计划：虽然资料备份无法防止网络攻击，但在面对勒索软件攻击时，却能在复原上发挥关键作用。最佳实践是将备份资料存放在隔离区域，或使用与网络断开连接的隔离备份式（air-gapped） 存储装置。
- 员工安全意识培训：员工资安训练是降低安全风险的重要一环。随着网络犯罪者愈来愈多地通过网络钓鱼与社交工程来锁定个人，资安训练应定期进行，且训练内容要随着威胁型态或风险的变化而更新。
🔮 未来软件安全趋势
- AI驱动的攻防对抗白热化：攻击者利用AI自动化生成钓鱼邮件、绕过验证码、模拟人类行为进行攻击；防御方则利用AI实时分析日志、预测0day漏洞、自动隔离威胁。应对之道包括部署“AI验证AI”系统，交叉检测异常行为，以及建立AI攻防沙盒，模拟对抗以提升防御模型的鲁棒性。
- 机器身份管理重要性凸显：随着生成式AI、云计算、自动化技术的广泛应用，机器账号和凭证在物理设备与软件工作负载中的使用大幅增长。如果不加以控制和管理，机器身份可能会显著扩大企业的被攻击面。企业必须制定强有力的机器身份与访问管理策略，以防范潜在攻击。
- 供应链安全与SBOM的普及：应对供应链攻击需要构建软件物料清单（SBOM），强制供应商披露代码成分，扫描每一行依赖。同时，建立硬件可信根（Root of Trust），从芯片层验证固件完整性。
- 隐私增强技术的广泛应用：为应对全球化的数据隐私立法和不断飙升的合规成本，企业需要部署隐私增强技术（PETs），如联邦学习、同态加密等，实现“数据可用不可见”。