I Estadísticas de Seguridad 2026
Comprehensive collection of AI/LLM security research data, vulnerability statistics, and threat intelligence. Updated August 2026.
Fuentes de datos
Statistics compiled from OWASP, CrowdStrike, Gartner, McKinsey, MITRE, NIST, CodeWall Research, and independent security research. All claims include citations.
Prevalencia de vulnerabilidad
Ciberataques impulsados por IA
Seguridad MCP (Protocolo de contexto modelo)
Adopción y riesgos de la IA empresarial
Defensa y Mercado
Incidentes del mundo real
c Kinsey Lilli Breach (2025)
46.5 million internal messages exposed within 2 hours due to misconfiguration in internal AI assistant deployment.
Panorama regulatorio
Investigación de vulnerabilidades y CVE
Uso y capacidades de herramientas
Cómo utilizar estos datos
- o Evaluación de Riesgos: Use vulnerability prevalence stats to prioritize your security testing efforts
- o Casos de Negocios: ite los costos de incidentes y las estadísticas de ataques para justificar las inversiones en seguridad
- o Cumplimiento: Calendario regulatorio de referencia para la planificación de la preparación para la Ley de IA de la UE
- o Formación: Vea ejemplos de incidentes reales para crear conciencia en su organización.
Fuentes y referencias
Fuentes rimarias:
- WASP GenAI e iniciativas de seguridad agentes
- Informe de amenazas globales de RowdStrike 2026
- ITRE ATLAS (Paisaje de amenazas adversas)
- Marco de gestión de riesgos de IA de IST
- Publicación oficial de la Ley U AI
Informes de la industria:
- artner Encuestas de seguridad y adopción de IA
- Informes sobre el estado de la IA de Kinsey
- Informes de BM sobre el costo de las violaciones de datos
- Estudios de Seguridad del Instituto Onemon
- Encuestas de seguridad de IA de ANS
Investigación de seguridad:
- Programa VE / Base de datos nacional de vulnerabilidad
- RowdStrike, Sophos, Palo Alto Unidad 42
- investigadores de seguridad independientes
Last updated: August 2026 | Guía de seguridad CP | WASP LLM Top 10 | Seguridad genética de IA