這個占所有Web攻擊15%的龐大數字背后，折射出兩個關鍵現實：API已成為現代數字經濟的核心動脈之一，同時也成為網絡攻擊者的重要突破點。
特別是當API攻擊進入“AI工業化”時代，安全防御已演變為持續進化的生態系統。
劉燁 Akamai北亞區技術總監
正如Akamai北亞區技術總監劉燁所預言：“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，唯有構建“感知-決策-響應”的智能閉環，方能守護數字時代的安全防線。
數據背后的安全危局
報告顯示，中國市場的表現尤為引人注目。在受訪的亞太四國中，85%的企業在過去一年遭遇API安全事件，而中國零售業竟達到100%的全行業淪陷率。這種“無一幸免”的現狀，與中國27.6%企業將API防護列為網絡安全最高優先級的現象形成強烈反差。
數據顯示，中國安全專業人員預估的API事件成本高達92萬美元。這種“高投入、高損失”的悖論，暴露出傳統安全體系在應對新型攻擊時的系統性失效。
深入分析財務影響數據，我們發現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，與一線技術人員78%的認知差距形成危險的“管理層盲區”。
行業層面的分化更凸顯危機復雜性，中國保險業72%的事件發生率與零售業100%的淪陷率形成鮮明對比，揭示出行業數字化程度的差異如何影響安全態勢。而能源、政府機構對生成式AI漏洞的擔憂，也與居高不下的安全事件發生率，共同勾勒出技術應用與安全防護失衡的產業圖景。
三重矛盾撕裂企業安全防線
在API安全危機的表象之下，隱藏著更深層的結構性矛盾。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人員92萬美元估值的56%，這種認知鴻溝在組織內部形成危險的決策真空。當44%的高管自稱掌握敏感API數據流向，而技術人員中該比例驟降至28%時，企業實質上已處于“系統性誤判”的風險之中。
技術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%的網關失守，這三組數據映射出傳統安全架構的全面失靈。更令人擔憂的是，號稱防護嚴密的系統往往存在最基礎的漏洞：70%企業聲稱擁有完整API清單，但僅有37%能識別敏感數據接口。這種“知道存在，不知要害”的狀態，使企業防御體系形同虛設。
測試能力的滯后更凸顯攻防節奏的失衡，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。當攻擊者利用自動化工具實施每秒數萬次的探測時，傳統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要求與實際操作的割裂，盡管90%企業聲稱在合規中考慮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據泄露方法。
構建智能時代的API安全新范式
面對多重危機，Akamai指出企業首先需要在API安全事件的原因、影響和優先級上達成共識以實現有效的API安全方法來保護關鍵數據、客戶關系和內部團隊成員。
技術架構的革新需要遵循“發現-防護-進化”的閉環邏輯。企業需要使用能夠用自動化方法發現API及其支持的微服務的工具。同時企業還可以通過將 API 安全解決方案與現有的安全產品組合（例如 WAF 或 Web 應用程序和 API 保 護）進行集成以發現高風險行為并在可疑流量抵達關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發現和監測能力入手，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分正常和異常的 API 活動，通過這種方式監控 API 交互，來實時檢測威脅行為并采取行動 ；最后企業在在 API 安全防護更為成熟的階段，就能夠對過往的威脅數據進行取證分析，了解系統是否正確識別不同的威脅并觸發相應的告警，并確認是否出現了新型攻擊模式，然后可以使用將先進工具與人類智慧相結合的主動威脅搜尋功能。
值得關注的是，生成式AI正在重塑攻防格局。企業部署的 AI 應用程序和 LLM，往往需要依賴 API 來實現缺失的功能、集成以及交換數據，同時也會遭受提示注入攻擊和數據外泄和模型竊取的威脅。企業需要妥善利用AI來為自己的API安全防護網添磚加瓦。
這場圍繞API安全的攻防戰，本質上是數字化時代信任體系的重構過程。當5G、物聯網、元宇宙等新技術的攻擊面持續擴大之時，唯有建立“持續進化、全員參與、智能驅動”的新型安全范式，才能守護數字經濟的核心命脈。
