CyberSN 網絡安全職位報告顯示招聘下跌 26%，AI 安全人才需求激增
CyberSN 記錄顯示，截至 2026 年 9 月，美國共有 235,786 個網絡安全職位招聘廣告，按年下跌 26.4%，但對 AI 安全工程師的需求則上升 268.3%。
這種反差定義了最新的 CyberSN 網絡安全職位報告。僱主整體刊登的安全職位較少，卻正迅速擴充一小批以 AI 為重點的職位。
這並非人工智能正在取代網絡安全工作的簡單故事，而是僱主希望安全團隊執行的工作出現更明顯的轉變。
傳統安全工程、分析、滲透測試及領導職位的招聘廣告，均較 2025 年異常偏高的水平下跌。同時，機構正尋找能夠評估模型、保障 AI 基礎設施安全，以及管理新型自動化風險的專家。
標題數字亦需要放在背景中理解。2025 年的比較期表現特別強勁，而招聘廣告總數僅較 2024 年同期低約 4%。
即使如此，需求的分布正在改變。市場愈來愈重視能夠把既有安全實務，與 AI 工程、管治及數據專業知識連結起來的專才。
這為求職者和僱主同樣帶來棘手挑戰：廣泛的網絡安全招聘需求，對上集中於複合型 AI 安全技能的需求。
CyberSN 網絡安全職位報告揭示分化市場
核心轉變並非網絡安全需求消失，而是需求集中於較少、亦更專門化的職位。
CyberSN 統計，2026 年 1 月至 9 月美國共有 235,786 個網絡安全招聘廣告，較 2025 年同期的 320,210 個下跌。
26.4% 的跌幅令這成為 CyberSN 四年比較中，1 月至 9 月總數最低的一年。2023 年及 2024 年同期總數分別為 273,498 個及 244,911 個。
這些數字來自該機構的 cybersecurity jobs report。CyberSN 匯集由 JobSpikr 提供的美國職位清單，並在來源端排除重複招聘廣告。
CyberSN 隨後按涵蓋十個類別、45 個職能角色的分類法，為職位清單進行對照。這種方法衡量僱主所要求的工作，而非完全依賴並不一致的職位名稱。
這項分別相當重要，因為「security engineer」這個職稱可描述多種不同工作。某僱主可能需要雲端存取專業知識，另一僱主則可能期望應徵者具備模型評估及自動化事故回應能力。
CyberSN 亦強調，其數字計算的是招聘廣告，並非在職人數或已完成招聘數目。一家公司可以刊登多個空缺、撤回招聘廣告，或讓職位一直懸空。
因此，該報告衡量的是僱主需求訊號，並不能確定有多少人失業，或每個刊登職位是否均代表已獲批准的招聘。
若與 2024 年比較，按年跌幅看來亦沒有那麼嚴重。2026 年總數較該年同期錄得的 244,911 個招聘廣告低約 3.7%。
2026 年首九個月中，有八個月的數字低於 2025 年同期。不過，到 9 月，提及 AI 或機器學習術語的招聘廣告佔比達到 20%。
整個九個月期間，14.6% 受追蹤招聘廣告提及這些術語，略低於一年前錄得的 15.1%。
兩種模式可以同時存在，因為整體市場收縮之際，AI 相關用語在期末開始升溫。即使佔比穩定，特定職位內部仍可能出現重大變化。
CyberSN 發現，AI 安全工程師招聘廣告有 2,409 個，較 2025 年可比期間增加 268.3%。網絡數據科學家招聘廣告則增加 203.5%，至 1,493 個。
與既有類別相比，這些職位規模仍然較小。安全工程師招聘廣告共有 44,083 個，安全分析師則有 24,095 個。
增長率仍具意義，因為它們顯示新投資的方向。僱主似乎正界定專門職位，而非只是為每個既有職位加入 AI 工作。
SecurityWeek 將有關發現形容為「mixed bag」，因為報告同時反映收縮與明顯的擴張領域。其 labor-market analysis 亦提醒，不應把招聘廣告視為確定的就業結果。
張力正由此開始。網絡安全仍具策略重要性，但僱主對哪些能力值得增加人手，正變得更有選擇性。
招聘廣告下跌不代表安全需求已消失
26.4% 的跌幅衡量的是由強勁年度回落的招聘調整，而非網絡安全基本需求下跌 26.4%。
最清晰的證據來自歷史比較。CyberSN 記錄顯示，截至 2025 年 9 月共有 320,210 個招聘廣告，遠高於 2023 年及 2024 年的總數。
以這個高點作為基準，2026 年的跌幅顯得格外戲劇化。若把 2026 年與 2024 年比較，差距則小得多。
CyberSN 並未聲稱知道市場改變的原因。其報告明確聚焦於僱主刊登了甚麼職位，而非這些招聘廣告背後的預算決策或組織策略。
多種解釋可同時成立。公司可以放慢招聘、整合職責、更倚賴承辦商，或圍繞新興技術需要重寫職位要求。
去除重複後的招聘廣告減少，亦可能反映員工留任時間較長，或替補招聘搜尋減少。這並不能自動證明安全團隊正以相同速度縮減。
長期政府預測提供另一個有用參考。美國勞工統計局預期，資訊安全分析師職位於 2024 年至 2034 年間將增長 29%。
該機構預測，這十年內每年約有 16,000 個職位空缺。其 occupational outlook 把需求部分歸因於網絡攻擊、AI 採用，以及數碼商務擴張。
BLS 的預測與 CyberSN 的招聘廣告計數衡量的是不同事物。BLS 建模的是長期職業就業情況，CyberSN 則分析涵蓋更廣泛安全分類法的現時招聘廣告。
綜合而言，它們描述了一個安全需求持續、招聘模式卻不穩定的市場。機構仍需要保護，但這種需要並不保證每個季度或每個職位都會有平穩需求。
收縮在既有職位中尤其明顯。安全工程師招聘廣告下跌 32.3%，安全分析師招聘廣告較 2025 年可比期間下跌 30.5%。
滲透測試員招聘廣告下跌 45.9%，至 3,063 個。威脅獵人招聘廣告下跌 40%，至 1,013 個；網絡安全項目經理職位清單則下跌 39.4%，至 783 個。
網絡內部威脅分析師招聘廣告錄得所列職位中最急劇的跌幅。九個月期間，數目下跌 55.6%，至 1,088 個。
領導層招聘亦轉弱。CyberSN 統計有 2,832 個帶有 Information Security Officer 職稱的招聘廣告，包括 Chief 及 Business Information Security Officer 職位。
這較截至 2025 年 9 月錄得的 4,632 個招聘廣告低 38.9%。不過，這與 2024 年同期錄得的 2,808 個招聘廣告相若。
季度變化令按年比較進一步複雜化。2026 年第二季至第三季，CISO 招聘廣告增加 19.5%。
安全架構師招聘廣告在同一季度區間增加 14%。應用程式安全工程師招聘廣告增加 9.9%，安全工程師職位清單則增加 7.9%。
這些回升並不能抹去按年跌幅，但顯示單一百分比無法描述整個網絡安全就業市場。
報告亦發現，22.9% 的招聘廣告標示為遙距職位。在具已識別工作類型的職位清單中，合約職位佔 9.2%，上升 1.4 個百分點。
合約招聘可讓公司在批准永久職位前，先測試某項能力。它亦可以在不增加穩定人手的情況下，把風險由僱主轉移至員工。
對求職者而言，實際訊息令人警醒。廣泛需求仍然存在，但僱主正設定更狹窄的要求，並在許多傳統職業路徑上顯得不那麼迫切。
對公司而言，較少招聘廣告可能營造效率提升的錯覺。當團隊合併職位或延後招聘時，尚未填補的職責依然存在。
AI 安全工程師需求正從小基數快速增長
AI 安全工程師需求正在迅速上升，但 2,409 個招聘廣告無法抵銷超過 235,000 個職位清單市場中的整體跌幅。
268.3% 的增幅是報告中最顯著的逆轉。這顯示僱主正從泛泛要求「AI 知識」，轉向專門負責保障 AI 系統安全的職位。
AI 安全工程師會把安全控制措施應用於模型、訓練數據、推論系統，以及使用人工智能的應用程式。這份工作亦可包括測試由 AI 支援的攻擊。
這些職責不同於只使用助理工具概述警報內容。它們需要了解 AI 系統的運作方式、如何連接數據，以及如何在生產環境中作出決策。
較小的起點是重要背景。一個職位即使增長三倍，仍可能只佔市場一小部分。
AI 安全工程師招聘廣告約佔 CyberSN 追蹤職位總數的 1%。這令該職位在策略上值得注意，但尚未成為可取代被淘汰分析師或經理的市場。
網絡數據科學家需求呈現相似模式。其 203.5% 的增長帶來 1,493 個招聘廣告，仍遠低於規模最大的傳統類別。
更廣泛的分布為技能轉型提供更有力證據。32.7% 的研究類招聘廣告提及 AI，增加 11.7 個百分點。
23.3% 的攻擊類招聘廣告及 19.8% 的管治、風險與合規職位清單提及 AI，分別增加 4.8 個及 2.1 個百分點。
研究職位可涉及研究新的攻擊技術或評估模型行為。攻擊團隊會在對手之前測試系統，包括透過紅隊演練及對抗性練習。
管治、風險與合規團隊會把技術風險轉化為政策、控制措施及可問責的決策。AI 擴大了這類工作，因為模型行為可能難以預測或審計。
Cisco 主導的 AI Workforce Consortium 所作獨立研究，亦印證了這個方向。該研究使用 Indeed、Cornerstone 及 Lightcast 數據，檢視 G7 經濟體的網絡安全職位需求。
該聯盟發現，2025 年 10 月至 2026 年 3 月期間，要求 AI 技能的網絡安全招聘廣告佔比平均為 28.5%，是上一年可比期間佔比的兩倍。
其 AI security study 指出五個反覆出現的能力範疇：Python、context engineering、AI security、agent orchestration 及 machine-learning operations。
這些類別解釋了為何轉型會帶來摩擦。很少有專業人士在職業生涯起步時，已同時具備安全架構、軟件工程、數據系統及模型行為方面的同等深度。
僱主可以透過聘請罕見的複合型專才作出回應，也可以重新培訓現有員工、結合多人的專業知識，或圍繞跨學科團隊重新設計職位。
該聯盟發現，市場明顯偏好職銜較資深的候選人。在其 G7 比較中，資深職銜的網絡安全職位招聘增長速度遠高於初級職銜職位。
這造成了一個經驗悖論。僱主希望員工已熟悉新興系統，然而這些系統太新，未足以支撐傳統的經驗要求。
根據 JobSpikr 推斷的分類，CyberSN 自身的報告僅將 9.5% 的招聘職位識別為入門級。這個數字應審慎解讀，因為僱主經常會描述資深要求，卻不使用資深職銜。
儘管如此，市場訊號是一致的。企業希望求職者能即時勝任實務工作，並不願為漫長的學習曲線投入資金。
這種壓力同樣影響既有從業者。滲透測試員不能只把既有工作重新命名為 AI 紅隊測試，而不學習模型特有的失效模式。
同樣地，AI 工程師也不會自動理解身分控制、威脅建模、事故應變或受監管風險。這些新增職位正處於兩門高要求專業的交匯點。
專業人士可透過記錄實際應用工作，而非收集互不相連的關鍵字來作好準備。一份實務作品集可在同一項目中串連模型評估、資料存取、日誌記錄及事故應變。
工程團隊亦需要可搜尋的設計決策、測試結果及已知限制紀錄。共享的技術知識庫有助於在安全及 AI 團隊之間保留這些證據。
目標並非追逐每一種新工具，而是證明當模型和自主代理進入架構時，既有的安全判斷仍然有效。
傳統職位正吸納 AI 工作，即使職銜維持不變
更大的勞動力轉變正在熟悉的職位內發生，AI 職責正成為日常安全工作的其中一環。
CyberSN 發現，所有追蹤職位中有 14.6% 提及 AI 或機器學習相關術語。這個比例與 2025 年同期相比幾乎沒有變化。
乍看之下，這個穩定數字似乎與專才需求急升並不一致。原因在於職責與職銜之間存在重疊。
CyberSN 將 AI 安全工程師視為更廣泛安全工程師職能中的一個職位。它展示這個系列供參考，但不會將其另行加入整體總數。
僱主可能招聘安全工程師，同時期望候選人審核模型存取權限、監察代理活動及保護檢索管道。另一名僱主則可能明確使用 AI 安全職銜。
職銜差異未必代表能力不同。它可能反映組織成熟度、薪酬架構，或招聘人員所理解的用語。
這令廣泛的網絡安全招聘與專業化需求形成競爭。團隊不能假設每名傳統候選人都具備 AI 知識，但也不能為每一項新風險各自配置一名專才。
這種壓力在安全營運中心尤其明顯。AI 可概述警報、充實調查內容、提出查詢建議，以及自動化重複的應變步驟。
自動化可減少例行工作，卻不會減少整體責任。更快的分析往往讓團隊能檢視更多事件、整合更多資料，並應對更廣泛的攻擊面。
AI 系統亦帶來自身的安全工作。團隊必須控制模型存取、檢視提示及輸出、保護已連接的資料，並監察自動化操作。
獲授權搜尋電郵或修改基礎設施的代理，與沒有外部存取權限的聊天機械人相比，風險截然不同。其錯誤可能跨越系統邊界。
因此，安全專業人士需要理解對抗性濫用與意外失效。他們必須評估 AI 系統能夠存取、保留、披露或修改甚麼。
網絡安全招聘趨勢亦顯示管理職位承壓。董事職位招聘按年下跌 32.5%，主管職位下跌 41%，經理職位則下跌 24.4%。
這些數字顯示，僱主不只是於維持不變的組織層級之上增設 AI 專才。有些僱主正重新考慮所需的領導職位及協調職位數量。
然而，管治責任並未消失。CyberSN 發現，管治、風險及合規職位在整體招聘中的佔比，自 2023 年起增加了 5.4 個百分點。
網絡安全及私隱律師職位招聘亦按年增加 9.1% 至 24,193 個。該職位已成為報告中規模最大的類別之一。
隨着機構面對無法單靠自動化解決的問題，這種轉變是合理的。必須有人決定可接受的風險、分配問責責任，以及記錄合規情況。
技術 AI 安全工作與管治工作因而相互強化。工程師識別系統行為，而法律及風險專家則決定機構可以接受哪些行為。
壓力最大的，是其職位被視為狹窄、可重複任務集合的工作者。最具競爭力的職位結合技術執行、判斷力、溝通及承擔責任。
這並不代表每名分析師都必須成為機器學習工程師。這意味着分析師需要具備足夠的 AI 素養，以調查使用模型的系統，並評估聲稱能自動化安全工作的工具。
僱主亦有相應責任。把一長串 AI 要求加入現有招聘職位，並不會憑空創造合資格候選人。
團隊需要務實的職位界線、培訓機會，以及在監督下累積經驗的機會。否則，招聘市場獎勵的將是誇大的履歷，而非可靠的能力。
這些數字無法證明 AI 與網絡安全招聘之間的甚麼關係
報告顯示市場收縮與專才增長之間存在關聯，但未能證明 AI 導致整體下跌。
CyberSN 將其分析形容為一份「是甚麼」而非「為甚麼」的報告。這項方法上的限制，應影響從其數字得出的每一項結論。
該數據集未能揭示僱主是否因自動化取代工作而取消職位。它亦沒有衡量內部調職、晉升、留任員工或未公開招聘。
招聘廣告消失，可能因為職位已被填補；亦可能因為預算被凍結，或僱主轉用了其他招聘平台。
該報告使用 JobSpikr 的美國招聘網站及《財富》500 強數據集中的職位列表。其去重及分類方法提升了一致性，但無法涵蓋每一個招聘渠道。
招聘人員愈來愈常透過私人網絡、內部推薦及直接招募來填補專業職位。當候選人稀缺時，這些渠道可能極為重要。
職位層面的比較亦取決於職銜查詢及職位描述篩選。CyberSN 指出，部分系列與較廣泛的查詢重疊，而某些通用職銜則必須包含網絡安全相關術語才會被納入。
這些選擇是合理的，然而它們帶來分類上的不確定性。職位描述經常包含員工受聘後很少實際使用的理想化技能。
AI 術語尤其容易出現這個問題。企業可在招聘廣告中加入「生成式 AI」或「LLM」，卻未有界定具實質意義的營運職責。
年度比較亦以一個異常的基準開始。2025 年的招聘總數高於 2023 年及 2024 年，因此 2026 年部分跌幅反映的是正常化。
領導職位數據證明了這種影響。CISO 職位招聘較 2025 年大幅下跌，但幾乎完全回到 2024 年的水平。
9 月份的加速情況同樣值得審慎看待。提及 AI 的招聘職位月度佔比達 20% 固然值得注意，但單一月份不足以確立持久趨勢。
CyberSN 在其他多個類別中識別出單月高峰，並將之與趨勢分開處理。與 AI 相關的動力也需要同樣嚴謹的觀察。
其他數據集可能得出不同結果，因為它們涵蓋不同地區、平台及定義。Cisco 的 G7 研究發現，在較早前的六個月期間，整體網絡安全需求正在上升。
這並不會否定 CyberSN 所顯示的美國跌幅。它說明地理範圍、時間點及分類方法如何改變市場表面上的走向。
工作者調查提供另一個視角。ISC2 勞動力研究發現，使用 AI 的專業人士普遍看到新職位及技能發展機會。
調查中的樂觀情緒並不能證明僱主將保留人手編制。招聘職位減少亦不能證明 AI 會消滅這個專業。
最站得住腳的解讀介乎兩者之間。AI 改變需求構成的速度，快於它解決對安全專業知識根本需求的速度。
這種轉型仍可能損害工作者。市場可維持長期需求，同時形成較短的職業階梯及較少可進入的入門機會。
它亦可能令機構承壓。把責任集中於經驗豐富的跨領域專才，會造成瓶頸，並令繼任規劃更困難。
因此，讀者應避免兩種簡化敘事。網絡安全既不會因 AI 而崩潰，也不會因長期人才短缺而永遠免受自動化影響。
現有證據描述的是重新分配。不確定的是其規模、持續性，以及對進入這個領域人士的影響。
三個訊號將顯示這項轉變是否持久
接下來三個訊號是專才職位數量、更廣泛的 AI 要求，以及基礎安全職位的復甦。
首先，觀察 AI 安全工程師職位的絕對數量，直至 2026 年底及 2027 年初。
另一個三位數增長率會引起關注，但基數更重要。若職位數由 2,409 個增長至持續的五位數需求，將更有力支持專業化的論點。
若出現平台期，可能表示僱主只需要初步的一層專家，而非一個全新的就業類別。若職位數下降，則會削弱長期招聘重新調整的說法。
第二，追蹤 AI 技能在一般安全工程、管治、攻防及研究職位中出現的頻率。
9 月份的 20% 佔比提供了一個有用基準。若這個比例在數個月內持續增長，將顯示 AI 要求正在擴展至專才職銜以外。
細節將比籠統提及更重要。涉及模型安全、代理編排、評估、資料控制或 AI 事故應變的要求，顯示營運層面的採用。
對「熟悉 AI」的模糊提述證據較弱。它們可能反映招聘潮流，而非工作實質改變。
第三，比較專才職位增長與安全分析師、滲透測試員、威脅獵手、經理及入門級工作者的招聘情況。
若這些職位在 AI 招聘持續的同時復甦，便表示市場正在擴張。僱主會在不掏空更廣泛專業領域的情況下，增添新的能力。
若跌勢持續，則支持一個更艱難的結論。機構正把預算集中於資深專才，同時減少進入網絡安全的傳統途徑。
季度變動已提供一個暫時的正面訊號。安全工程師、應用程式安全工程師、安全架構師及 CISO 職位招聘均較第二季改善。
這種改善需要持續，才可抵銷年度跌幅。季節性招聘模式及孤立的高峰，很容易扭曲短期觀察窗口。
求職者應在不放棄核心安全實務的前提下，建立相鄰技能。威脅建模、存取控制、軟件安全、事故應變及管治仍然至關重要。
AI 知識在延伸這些基礎時才有價值。若只由工具熟悉程度或提示詞撰寫術語構成，便會變得脆弱。
招聘經理應測試實際判斷力，而非列出不可能達成的要求清單。他們應區分入職時必須具備的技能，以及員工可在安全情況下培養的能力。
管理層亦應問：職位刊登總數下降，反映的是否真正生產力提升，還是風險被延後處理？沒有空缺職位，並不代表相關工作已經消失。
CyberSN 網絡安全職位報告最終呈現的是一個正在轉型的勞動市場，而非已塵埃落定的結果。它最鮮明的啟示，來自規模與方向之間的對比。
傳統職位仍佔大部分空缺，而對 AI 安全工程師的需求則顯示，僱主預期新風險將出現在哪裏。兩項事實同樣重要。
專才招聘會擴大這個專業，還是會把網絡安全收窄成一小批資深混合型職位？未來數個報告期應能提供答案。
