在數字化轉型與AI技術快速發展的雙重驅動下，API已成為企業業務與外部世界連接的神經中樞。然而，隨著API的深度應用，針對API的攻擊規模與復雜性也在持續升級。
API為何頻頻成為黑客重點盯防的突破口？企業常見的API防護手段是否還能應對日益智能化的攻擊？生成式AI的快速滲透，又會給API安全帶來哪些新變量？面對層出不窮的API安全威脅，企業又該如何有效解決？
近日，瑞數信息正式發布《API安全趨勢報告》，聚焦API攻擊最新形態、主要風險點及企業防護對策，力求為各行業提供可落地的API安全防護思路和解決方案。
作為國內首批具備“云原生API安全能力”認證的專業廠商，近年來，瑞數信息持續輸出API安全相關觀點，為政企用戶做好API安全防護提供參考指南。
AI時代下，API安全生變
API安全，走至“刻不容緩”的檔口。
報告顯示，2024年，API攻擊流量同比增長超過162%。針對API的攻擊已占所有網絡攻擊的78%，較2023年的70%顯著上升。攻擊者正從傳統的Web應用轉向API接口，利用其標準化、高頻率交互等特性實施更高效的攻擊。
具體來看，報告揭示了當前API安全威脅的三大顯著特征：
1.攻擊規模化
自動化工具的普及使API攻擊實現了規模化效應。報告指出，目前單次自動化掃描工具即可覆蓋數千個API資產，平均每個企業API每月遭受23萬次惡意請求。
另外，攻擊復雜性也在持續升級，攻擊手段從簡單的憑證填充演變為針對業務邏輯漏洞的精準打擊。
技術智能化
AI技術的加持極大地提升了API攻擊的復雜性與隱蔽性。
報告數據顯示，42%的API攻擊已開始采用AI技術進行動態變異攻擊特征，通過持續學習和實時變化，繞過傳統WAF和API安全系統的靜態檢測規則，使攻擊更難以預測、難以防范。
生成式AI（LLM）應用的爆發式增長進一步放大了API安全挑戰，API安全防護步入智能攻防博弈新階段。
2024年LLM相關API調用量同比增長了450%，遠超業務本身的增速。這一新興場景下，企業API安全管控能力明顯滯后，超過八成組織尚未建立完善的安全防控機制，面臨身份授權、數據過度暴露和提示注入（Prompt Injection）等多重復雜安全風險。
影響鏈式化
供應鏈場景下的API接口已成為攻擊者的重要切入點，且風險呈現爆發態勢。
報告指出，攻擊者利用供應鏈API作為攻擊切入口，通過業務合作伙伴之間的API接口缺陷或配置錯誤，以較低成本快速突破企業內部防線。數據顯示，攻擊者通過單個API漏洞進行橫向移動的成功率已高達61%。
由于供應鏈API涉及多方合作，供應鏈上下游的API安全風險呈現明顯的“連鎖效應”，防護難度和響應速度成為了巨大的挑戰。
除此之外，報告還點出，2024年，API攻擊在各行業的分布呈現更加均衡的梯度，其中以金融行業、電信運營商和電子商務最為嚴峻。同時，不同行業面臨的主要攻擊場景也有所差異，金融服務行業最主要面臨的是資金盜取和欺詐交易威脅，而電信運營商主要面臨的是資源濫用和賬戶劫持威脅。
在此背景下，傳統基于簽名的防護方案對新型API攻擊的識別率不足40%，迫使企業轉向行為分析+AI檢測的復合防御模式。
對于企業而來，API安全防護正處在一個“從傳統技術防御向業務安全與智能防御轉型”的關鍵階段。
在API已成為企業數字化中樞的今天，單點式的防護已無法應對日益智能化、規模化和供應鏈化的API安全威脅。
那企業到底應該怎么做？
瑞數信息在報告中給出了明確的答案：構建覆蓋API全生命周期的安全治理框架，實施多層次的動態安全檢測與智能攔截機制，以系統化、全方位地應對新技術應用與新攻擊模式帶來的復雜威脅。
只有實現從根源上系統化、全面性地保護各類場景下的API，才能確保企業在AI時代下的業務發展與創新始終處于安全可控的狀態。
API全生命周期防護，做好這7點
如今，API已成為連接企業數字化與智能化生態的“關鍵通道”，也是攻防對抗最活躍的“前沿陣地”。
隨著生成式AI驅動下的自動化攻擊不斷演進，API攻擊呈現出多場景疊加、智能化升級、規模化擴散的顯著特征，而傳統的靜態防護與單點檢測手段已難以應對快速變化的攻防態勢。
報告指出，LLM大模型應用生態爆發式增長帶來相關API調用量激增，同時也帶來提示詞注入、數據過度暴露、上下文污染等新型安全挑戰。API供應鏈風險持續外溢，攻擊鏈條越來越復雜，單點失守可能引發多層面滲透，放大整個生態的安全敞口。企業如果依賴單一的API網關或傳統WAF，將難以對抗動態變異、鏈式擴散和高階協同攻擊。
在報告中，瑞數信息提出，構建真正有效的API安全體系，建議企業做好如下“7點”：
構建全生命周期API安全管理體系
當前API安全挑戰已超出現有安全邊界，企業需在設計、開發、測試到運行的整個生命周期實施安全管控：在設計階段實施“安全左移”，提前嵌入安全評估；在開發階段把API安全掃描集成到CI/CD流水線，自動化檢測漏洞；在測試階段設置差異化測試方案，聚焦業務邏輯缺陷和數據過度暴露；在運行階段，結合持續監測、業務分析與異常檢測，防御業務邏輯濫用和低頻長期攻擊等新型威脅。
全面的API資產梳理
API安全的基礎是全面、精準的資產管理。2024年數據顯示，未記錄API（“影子API”）是78%安全事件的入口點，微服務架構下API資產平均增長率高達67%。企業需通過多維度API發現、自動化分類與標記、API依賴關系映射和持續資產監控，建立完整API清單，防止遺留API、權限漂移帶來的安全風險。
實施深度業務安全防護
2024年數據顯示，業務邏輯攻擊已占API攻擊總量的65%，而傳統技術防護對此類攻擊的檢出率不足40%。企業需要通過業務流程風險建模、行為異常檢測、領域特定安全規則和API調用序列分析等手段，識別多步驟操作、狀態轉換和授權邊界中的潛在漏洞，預防交易狀態操縱、條件競爭等高階攻擊，并有效發現跨請求關聯中的不符合邏輯的API調用，提升業務安全防護能力。
加強API訪問控制與身份驗證
身份認證繞過和越權訪問仍是主要攻擊手段，分別占攻擊總量的17.8%和13.5%，且在微服務架構中尤為突出。報告建議通過多因素上下文認證、細粒度授權控制、令牌安全管理和最小化權限原則，結合用戶行為、設備特征、地理位置等信息動態評估風險，防止橫向移動和濫用授權，從而降低API安全風險面。
建立LLM API專用安全防護
隨著LLM應用的爆發式增長，LLM API安全已成為新的關鍵領域。2024年數據顯示，傳統API安全工具對LLM特有風險的檢測率僅為35%。報告建議通過提示詞安全審計、敏感信息防泄漏、模型行為邊界控制和資源消耗管理，實時檢測并過濾提示詞注入、阻止敏感信息外泄、限制模型執行范圍、防止濫用計算資源，保障核心業務在高峰期的可用性和安全性。
構建API安全檢測與響應能力
面對平均持續26.7天的低頻長期攻擊和復雜多階段攻擊鏈，企業需建立強大的API安全檢測與響應能力，包括部署全流量深度檢測、實施長期行為分析、利用攻擊鏈路關聯分析（可識別多場景協同攻擊，占高價值目標攻擊47.3%），并配置自動化響應機制，按風險級別觸發阻斷、降權、延遲和告警。
實施供應鏈安全管控
隨著API生態擴張和供應鏈攻擊激增（增長276%），企業需加強對第三方API的安全管控，包括對第三方API進行風險評估（認證機制、數據保護、更新策略）、部署依賴監控工具、在集成點實施輸入驗證和異常處理，并通過嚴格的憑證和密鑰管理防止泄露與濫用，從而有效防范“API信任鏈劫持”攻擊，保障業務連續性和數據安全。
在實踐部署中，瑞數也給出了一套解決方案。以電信運營商為例。2024年初，某綜合電信運營商推出全新數字化服務平臺，涵蓋用戶信息查詢、套餐辦理、賬單支付和號碼資源管理等多類核心功能，API調用量超過20億次。
但平臺上線僅兩個月后，就被發現出現API頻繁被異常流量掃描和惡意調用，尤其在營銷活動期間，API調用量短時間內激增，導致短信驗證碼異常發送、套餐變更和高價值業務訂單被套用，部分企業客戶的號碼資源被異常調配，造成用戶隱私和服務可用性風險。
對此，瑞數信息協助運營商對平臺API安全問題進行治理，部署瑞數API安全管控平臺，分四方面實施針對性防護。
一是API資產管理，對網絡流量和數據鏈路進行分析建模，發現230個未記錄API，其中73個傳輸敏感用戶數據，建立了資產全生命周期管理機制。
二是敏感信息監測，對傳輸中的敏感信息進行分級監測與標識，如手機號、身份證號、位置信息等，防止外泄和被濫用。
三是API缺陷識別，發現41%的業務API存在認證和授權環節設計缺陷，部分API使用低權限賬號可繞過權限校驗，運營商通過建立API設計安全評審機制，在開發階段就消除潛在風險。
四是攻擊行為檢測，結合多層次檢測手段，針對傳統Web攻擊和業務邏輯異常，建立API調用行為基線與部署定制化的檢測規則，及時識別異常批量調用和不符合業務邏輯的操作行為。
部署瑞數API安全管控平臺三個月內，該電信運營商API安全能力顯著提升，同時也為后續業務安全穩定運行提供了保障。
結語
API正成為企業數字化與AI智能化背景下，最易被忽視卻風險最高的新一代安全焦點。安全能力不再是可選項，而是企業數字化和AI應用能否穩健落地的前提保障。
面對攻擊規模化、智能化與供應鏈化疊加，單點式、靜態化的傳統安全思路已難以為繼，如何在業務高速發展的同時，持續提升API可視、可控和可防御能力，已成為企業構建數字化“免疫力”的核心課題。
唯有在持續演進中建立起動態、智能、分層的API安全防線，企業才能在多場景、多云環境與開放生態下，有效抵御日益復雜的網絡威脅，守住關鍵業務與核心數據的安全底線。未來，API安全將不僅是技術防護，更是保障企業創新活力與行業韌性的關鍵基石。
