這個占所有Web攻擊15%的龐大數(shù)字背后，折射出兩個關(guān)鍵現(xiàn)實：API已成為現(xiàn)代數(shù)字經(jīng)濟的核心動脈之一，同時也成為網(wǎng)絡攻擊者的重要突破點。
特別是當API攻擊進入“AI工業(yè)化”時代，安全防御已演變?yōu)槌掷m(xù)進化的生態(tài)系統(tǒng)。
劉燁 Akamai北亞區(qū)技術(shù)總監(jiān)
正如Akamai北亞區(qū)技術(shù)總監(jiān)劉燁所預言：“2025年后，API安全的核心競爭力不再取決于防護設備的數(shù)量，而在于對攻擊意圖的預判與自適應能力。”在這場沒有終點的攻防博弈中，唯有構(gòu)建“感知-決策-響應”的智能閉環(huán)，方能守護數(shù)字時代的安全防線。
數(shù)據(jù)背后的安全危局
報告顯示，中國市場的表現(xiàn)尤為引人注目。在受訪的亞太四國中，85%的企業(yè)在過去一年遭遇API安全事件，而中國零售業(yè)竟達到100%的全行業(yè)淪陷率。這種“無一幸免”的現(xiàn)狀，與中國27.6%企業(yè)將API防護列為網(wǎng)絡安全最高優(yōu)先級的現(xiàn)象形成強烈反差。
數(shù)據(jù)顯示，中國安全專業(yè)人員預估的API事件成本高達92萬美元。這種“高投入、高損失”的悖論，暴露出傳統(tǒng)安全體系在應對新型攻擊時的系統(tǒng)性失效。
深入分析財務影響數(shù)據(jù)，我們發(fā)現(xiàn)三個維度的損失形成疊加效應：直接解決成本（29.5%）、組織壓力激增（29.2%）、客戶信任流失（28.8%）。特別是中國,有高達778,271美元的平均處置成本。這種經(jīng)濟壓力傳至管理層面，導致97%的高管承認遭遇安全事件，與一線技術(shù)人員78%的認知差距形成危險的“管理層盲區(qū)”。
行業(yè)層面的分化更凸顯危機復雜性，中國保險業(yè)72%的事件發(fā)生率與零售業(yè)100%的淪陷率形成鮮明對比，揭示出行業(yè)數(shù)字化程度的差異如何影響安全態(tài)勢。而能源、政府機構(gòu)對生成式AI漏洞的擔憂，也與居高不下的安全事件發(fā)生率，共同勾勒出技術(shù)應用與安全防護失衡的產(chǎn)業(yè)圖景。
三重矛盾撕裂企業(yè)安全防線
在API安全危機的表象之下，隱藏著更深層的結(jié)構(gòu)性矛盾。首當其沖的是“認知斷層”，中國高管層51.7萬美元的成本預估僅為技術(shù)人員92萬美元估值的56%，這種認知鴻溝在組織內(nèi)部形成危險的決策真空。當44%的高管自稱掌握敏感API數(shù)據(jù)流向，而技術(shù)人員中該比例驟降至28%時，企業(yè)實質(zhì)上已處于“系統(tǒng)性誤判”的風險之中。
技術(shù)層面的矛盾同樣尖銳。22.3%的錯誤配置、20.8%的防火墻失效、20.7%的網(wǎng)關(guān)失守，這三組數(shù)據(jù)映射出傳統(tǒng)安全架構(gòu)的全面失靈。更令人擔憂的是，號稱防護嚴密的系統(tǒng)往往存在最基礎的漏洞：70%企業(yè)聲稱擁有完整API清單，但僅有37%能識別敏感數(shù)據(jù)接口。這種“知道存在，不知要害”的狀態(tài)，使企業(yè)防御體系形同虛設。
測試能力的滯后更凸顯攻防節(jié)奏的失衡，中國22%的實時測試率已是亞太最高水平，卻仍意味著78%的API處于危險狀態(tài)。當攻擊者利用自動化工具實施每秒數(shù)萬次的探測時，傳統(tǒng)人工測試流程已完全跟不上攻擊演進速度，這種錯配直接導致防護工具與攻擊手段的代際差。
更深層的矛盾在于合規(guī)要求與實際操作的割裂，盡管90%企業(yè)聲稱在合規(guī)中考慮API安全，但僅有40%將其納入風險評估體系，這使得攻擊者可以直接以保護措施不到位的 API 為目標就可以簡化數(shù)據(jù)泄露方法。
構(gòu)建智能時代的API安全新范式
面對多重危機，Akamai指出企業(yè)首先需要在API安全事件的原因、影響和優(yōu)先級上達成共識以實現(xiàn)有效的API安全方法來保護關(guān)鍵數(shù)據(jù)、客戶關(guān)系和內(nèi)部團隊成員。
技術(shù)架構(gòu)的革新需要遵循“發(fā)現(xiàn)-防護-進化”的閉環(huán)邏輯。企業(yè)需要使用能夠用自動化方法發(fā)現(xiàn)API及其支持的微服務的工具。同時企業(yè)還可以通過將 API 安全解決方案與現(xiàn)有的安全產(chǎn)品組合（例如 WAF 或 Web 應用程序和 API 保 護）進行集成以發(fā)現(xiàn)高風險行為并在可疑流量抵達關(guān)鍵資源之前進行攔截。
在防護策略層面，需要建立“四維防御體系”：從API發(fā)現(xiàn)和監(jiān)測能力入手，不斷地完善API測試并且對API進行充分記錄；運行時使用實時監(jiān)測工具，利用 API 安全解決方案的自動運行時檢測功能從而區(qū)分正常和異常的 API 活動，通過這種方式監(jiān)控 API 交互，來實時檢測威脅行為并采取行動 ；最后企業(yè)在在 API 安全防護更為成熟的階段，就能夠?qū)^往的威脅數(shù)據(jù)進行取證分析，了解系統(tǒng)是否正確識別不同的威脅并觸發(fā)相應的告警，并確認是否出現(xiàn)了新型攻擊模式，然后可以使用將先進工具與人類智慧相結(jié)合的主動威脅搜尋功能。
值得關(guān)注的是，生成式AI正在重塑攻防格局。企業(yè)部署的 AI 應用程序和 LLM，往往需要依賴 API 來實現(xiàn)缺失的功能、集成以及交換數(shù)據(jù)，同時也會遭受提示注入攻擊和數(shù)據(jù)外泄和模型竊取的威脅。企業(yè)需要妥善利用AI來為自己的API安全防護網(wǎng)添磚加瓦。
這場圍繞API安全的攻防戰(zhàn)，本質(zhì)上是數(shù)字化時代信任體系的重構(gòu)過程。當5G、物聯(lián)網(wǎng)、元宇宙等新技術(shù)的攻擊面持續(xù)擴大之時，唯有建立“持續(xù)進化、全員參與、智能驅(qū)動”的新型安全范式，才能守護數(shù)字經(jīng)濟的核心命脈。
