在數(shù)字化轉(zhuǎn)型與AI技術(shù)快速發(fā)展的雙重驅(qū)動下，API已成為企業(yè)業(yè)務(wù)與外部世界連接的神經(jīng)中樞。然而，隨著API的深度應(yīng)用，針對API的攻擊規(guī)模與復(fù)雜性也在持續(xù)升級。

API為何頻頻成為黑客重點盯防的突破口？企業(yè)常見的API防護手段是否還能應(yīng)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(yè)又該如何有效解決？

近日，瑞數(shù)信息正式發(fā)布《API安全趨勢報告》，聚焦API攻擊最新形態(tài)、主要風險點及企業(yè)防護對策，力求為各行業(yè)提供可落地的API安全防護思路和解決方案。

作為國內(nèi)首批具備“云原生API安全能力”認證的專業(yè)廠商，近年來，瑞數(shù)信息持續(xù)輸出API安全相關(guān)觀點，為政企用戶做好API安全防護提供參考指南。

一、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(wǎng)絡(luò)攻擊的78%，較2023年的70%顯著上升。攻擊者正從傳統(tǒng)的Web應(yīng)用轉(zhuǎn)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(guī)模化

自動化工具的普及使API攻擊實現(xiàn)了規(guī)?；?yīng)。報告指出，目前單次自動化掃描工具即可覆蓋數(shù)千個API資產(chǎn)，平均每個企業(yè)API每月遭受23萬次惡意請求。

另外，攻擊復(fù)雜性也在持續(xù)升級，攻擊手段從簡單的憑證填充演變?yōu)獒槍I(yè)務(wù)邏輯漏洞的精準打擊。

2.技術(shù)智能化

AI技術(shù)的加持極大地提升了API攻擊的復(fù)雜性與隱蔽性。

報告數(shù)據(jù)顯示，42%的API攻擊已開始采用AI技術(shù)進行動態(tài)變異攻擊特征，通過持續(xù)學習和實時變化，繞過傳統(tǒng)WAF和API安全系統(tǒng)的靜態(tài)檢測規(guī)則，使攻擊更難以預(yù)測、難以防范。

生成式AI（LLM）應(yīng)用的爆發(fā)式增長進一步放大了API安全挑戰(zhàn)，API安全防護步入智能攻防博弈新階段。

2024年LLM相關(guān)API調(diào)用量同比增長了450%，遠超業(yè)務(wù)本身的增速。這一新興場景下，企業(yè)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(quán)、數(shù)據(jù)過度暴露和提示注入（Prompt Injection）等多重復(fù)雜安全風險。

3. 影響鏈式化

供應(yīng)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(xiàn)爆發(fā)態(tài)勢。報告指出，攻擊者利用供應(yīng)鏈API作為攻擊切入口，通過業(yè)務(wù)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(yè)內(nèi)部防線。數(shù)據(jù)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(yīng)鏈API涉及多方合作，供應(yīng)鏈上下游的API安全風險呈現(xiàn)明顯的“連鎖效應(yīng)”，防護難度和響應(yīng)速度成為了巨大的挑戰(zhàn)。

除此之外，報告還點出，2024年，API攻擊在各行業(yè)的分布呈現(xiàn)更加均衡的梯度，其中以金融行業(yè)、電信運營商和電子商務(wù)最為嚴峻。同時，不同行業(yè)面臨的主要攻擊場景也有所差異，金融服務(wù)行業(yè)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(tǒng)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(yè)轉(zhuǎn)向行為分析+AI檢測的復(fù)合防御模式。

對于企業(yè)而來，API安全防護正處在一個“從傳統(tǒng)技術(shù)防御向業(yè)務(wù)安全與智能防御轉(zhuǎn)型”的關(guān)鍵階段。

在API已成為企業(yè)數(shù)字化中樞的今天，單點式的防護已無法應(yīng)對日益智能化、規(guī)?；凸?yīng)鏈化的API安全威脅。

那企業(yè)到底應(yīng)該怎么做？

瑞數(shù)信息在報告中給出了明確的答案：構(gòu)建覆蓋API全生命周期的安全治理框架，實施多層次的動態(tài)安全檢測與智能攔截機制，以系統(tǒng)化、全方位地應(yīng)對新技術(shù)應(yīng)用與新攻擊模式帶來的復(fù)雜威脅。

只有實現(xiàn)從根源上系統(tǒng)化、全面性地保護各類場景下的API，才能確保企業(yè)在AI時代下的業(yè)務(wù)發(fā)展與創(chuàng)新始終處于安全可控的狀態(tài)。

二、API全生命周期防護，做好這7點

如今，API已成為連接企業(yè)數(shù)字化與智能化生態(tài)的“關(guān)鍵通道”，也是攻防對抗最活躍的“前沿陣地”。

隨著生成式AI驅(qū)動下的自動化攻擊不斷演進，API攻擊呈現(xiàn)出多場景疊加、智能化升級、規(guī)?；瘮U散的顯著特征，而傳統(tǒng)的靜態(tài)防護與單點檢測手段已難以應(yīng)對快速變化的攻防態(tài)勢。

報告指出，LLM大模型應(yīng)用生態(tài)爆發(fā)式增長帶來相關(guān)API調(diào)用量激增，同時也帶來提示詞注入、數(shù)據(jù)過度暴露、上下文污染等新型安全挑戰(zhàn)。API供應(yīng)鏈風險持續(xù)外溢，攻擊鏈條越來越復(fù)雜，單點失守可能引發(fā)多層面滲透，放大整個生態(tài)的安全敞口。企業(yè)如果依賴單一的API網(wǎng)關(guān)或傳統(tǒng)WAF，將難以對抗動態(tài)變異、鏈式擴散和高階協(xié)同攻擊。

在報告中，瑞數(shù)信息提出，構(gòu)建真正有效的API安全體系，建議企業(yè)做好如下“7點”：

1.構(gòu)建全生命周期API安全管理體系

當前API安全挑戰(zhàn)已超出現(xiàn)有安全邊界，企業(yè)需在設(shè)計、開發(fā)、測試到運行的整個生命周期實施安全管控：在設(shè)計階段實施“安全左移”，提前嵌入安全評估；在開發(fā)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(shè)置差異化測試方案，聚焦業(yè)務(wù)邏輯缺陷和數(shù)據(jù)過度暴露；在運行階段，結(jié)合持續(xù)監(jiān)測、業(yè)務(wù)分析與異常檢測，防御業(yè)務(wù)邏輯濫用和低頻長期攻擊等新型威脅。

2.全面的API資產(chǎn)梳理

API安全的基礎(chǔ)是全面、精準的資產(chǎn)管理。2024年數(shù)據(jù)顯示，未記錄API（“影子API”）是78%安全事件的入口點，微服務(wù)架構(gòu)下API資產(chǎn)平均增長率高達67%。企業(yè)需通過多維度API發(fā)現(xiàn)、自動化分類與標記、API依賴關(guān)系映射和持續(xù)資產(chǎn)監(jiān)控，建立完整API清單，防止遺留API、權(quán)限漂移帶來的安全風險。

3.實施深度業(yè)務(wù)安全防護

2024年數(shù)據(jù)顯示，業(yè)務(wù)邏輯攻擊已占API攻擊總量的65%，而傳統(tǒng)技術(shù)防護對此類攻擊的檢出率不足40%。企業(yè)需要通過業(yè)務(wù)流程風險建模、行為異常檢測、領(lǐng)域特定安全規(guī)則和API調(diào)用序列分析等手段，識別多步驟操作、狀態(tài)轉(zhuǎn)換和授權(quán)邊界中的潛在漏洞，預(yù)防交易狀態(tài)操縱、條件競爭等高階攻擊，并有效發(fā)現(xiàn)跨請求關(guān)聯(lián)中的不符合邏輯的API調(diào)用，提升業(yè)務(wù)安全防護能力。

4.加強API訪問控制與身份驗證

身份認證繞過和越權(quán)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(wù)架構(gòu)中尤為突出。報告建議通過多因素上下文認證、細粒度授權(quán)控制、令牌安全管理和最小化權(quán)限原則，結(jié)合用戶行為、設(shè)備特征、地理位置等信息動態(tài)評估風險，防止橫向移動和濫用授權(quán)，從而降低API安全風險面。

5.建立LLM API專用安全防護

隨著LLM應(yīng)用的爆發(fā)式增長，LLM API安全已成為新的關(guān)鍵領(lǐng)域。2024年數(shù)據(jù)顯示，傳統(tǒng)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(zhí)行范圍、防止濫用計算資源，保障核心業(yè)務(wù)在高峰期的可用性和安全性。

6.構(gòu)建API安全檢測與響應(yīng)能力

面對平均持續(xù)26.7天的低頻長期攻擊和復(fù)雜多階段攻擊鏈，企業(yè)需建立強大的API安全檢測與響應(yīng)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(guān)聯(lián)分析（可識別多場景協(xié)同攻擊，占高價值目標攻擊47.3%），并配置自動化響應(yīng)機制，按風險級別觸發(fā)阻斷、降權(quán)、延遲和告警。

7.實施供應(yīng)鏈安全管控

隨著API生態(tài)擴張和供應(yīng)鏈攻擊激增（增長276%），企業(yè)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(shù)據(jù)保護、更新策略）、部署依賴監(jiān)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(yè)務(wù)連續(xù)性和數(shù)據(jù)安全。

在實踐部署中，瑞數(shù)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(shù)字化服務(wù)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(diào)用量超過20億次。

但平臺上線僅兩個月后，就被發(fā)現(xiàn)出現(xiàn)API頻繁被異常流量掃描和惡意調(diào)用，尤其在營銷活動期間，API調(diào)用量短時間內(nèi)激增，導致短信驗證碼異常發(fā)送、套餐變更和高價值業(yè)務(wù)訂單被套用，部分企業(yè)客戶的號碼資源被異常調(diào)配，造成用戶隱私和服務(wù)可用性風險。

對此，瑞數(shù)信息協(xié)助運營商對平臺API安全問題進行治理，部署瑞數(shù)API安全管控平臺，分四方面實施針對性防護。

一是API資產(chǎn)管理，對網(wǎng)絡(luò)流量和數(shù)據(jù)鏈路進行分析建模，發(fā)現(xiàn)230個未記錄API，其中73個傳輸敏感用戶數(shù)據(jù)，建立了資產(chǎn)全生命周期管理機制。

二是敏感信息監(jiān)測，對傳輸中的敏感信息進行分級監(jiān)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(fā)現(xiàn)41%的業(yè)務(wù)API存在認證和授權(quán)環(huán)節(jié)設(shè)計缺陷，部分API使用低權(quán)限賬號可繞過權(quán)限校驗，運營商通過建立API設(shè)計安全評審機制，在開發(fā)階段就消除潛在風險。

四是攻擊行為檢測，結(jié)合多層次檢測手段，針對傳統(tǒng)Web攻擊和業(yè)務(wù)邏輯異常，建立API調(diào)用行為基線與部署定制化的檢測規(guī)則，及時識別異常批量調(diào)用和不符合業(yè)務(wù)邏輯的操作行為。

部署瑞數(shù)API安全管控平臺三個月內(nèi)，該電信運營商API安全能力顯著提升，同時也為后續(xù)業(yè)務(wù)安全穩(wěn)定運行提供了保障。

三、結(jié)語

API正成為企業(yè)數(shù)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(yè)數(shù)字化和AI應(yīng)用能否穩(wěn)健落地的前提保障。

面對攻擊規(guī)模化、智能化與供應(yīng)鏈化疊加，單點式、靜態(tài)化的傳統(tǒng)安全思路已難以為繼，如何在業(yè)務(wù)高速發(fā)展的同時，持續(xù)提升API可視、可控和可防御能力，已成為企業(yè)構(gòu)建數(shù)字化“免疫力”的核心課題。

唯有在持續(xù)演進中建立起動態(tài)、智能、分層的API安全防線，企業(yè)才能在多場景、多云環(huán)境與開放生態(tài)下，有效抵御日益復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)威脅，守住關(guān)鍵業(yè)務(wù)與核心數(shù)據(jù)的安全底線。未來，API安全將不僅是技術(shù)防護，更是保障企業(yè)創(chuàng)新活力與行業(yè)韌性的關(guān)鍵基石。