隨著AI大模型應(yīng)用的普及、云原生架構(gòu)的加速落地以及微服務(wù)重塑企業(yè)數(shù)字骨架，API接口已成為連接系統(tǒng)與數(shù)據(jù)的核心樞紐。然而，這一技術(shù)底座，正在悄然演變?yōu)榫W(wǎng)絡(luò)攻擊的主戰(zhàn)場。
從賬號接管、數(shù)據(jù)泄露，到系統(tǒng)癱瘓、越權(quán)調(diào)用，API已不再只是程序員眼中的“傳輸通道”，而是攻擊者眼中的“隱秘入口”。AI技術(shù)的快速演化不僅重塑了攻擊手段，也迫使企業(yè)重新定義系統(tǒng)架構(gòu)與安全治理邊界，API正逐漸成為企業(yè)數(shù)字神經(jīng)系統(tǒng)中最關(guān)鍵也最薄弱的一環(huán)。
API攻擊進入智能化、規(guī)�；码A段
如今，AI技術(shù)已廣泛滲透攻擊鏈路各階段，從目標(biāo)選擇、攻擊工具生成，到高并發(fā)流量壓制和精細(xì)化繞過授權(quán)機制，均顯著提升了攻擊的自動化與復(fù)雜性。
當(dāng)下，網(wǎng)絡(luò)攻擊早已突破傳統(tǒng)的單點滲透模式。攻擊者通過日益增大的互聯(lián)網(wǎng)暴露面作為初始入口，并結(jié)合了AI能力生成的社工釣魚攻擊、供應(yīng)鏈攻擊等手段突破Web應(yīng)用防線，進而利用辦公場景或業(yè)務(wù)應(yīng)用中的漏洞、實施身份憑證、集權(quán)系統(tǒng)攻擊等行為進行橫向滲透，最后實現(xiàn)攻陷目標(biāo)的目的，形成全鏈路攻擊閉環(huán)。
而這種攻擊方式，尤其是當(dāng)企業(yè)不斷的“上新”大模型應(yīng)用過程中，對企業(yè)網(wǎng)絡(luò)安全自然也造成了更多挑戰(zhàn)，特別是API安全已成為大模型安全不可忽視的問題。在大模型場景中，企業(yè)主要面臨用戶訪問模型、用戶訪問應(yīng)用、應(yīng)用訪問模型等多個流程上的API安全問題。
根據(jù)瑞數(shù)信息發(fā)布的《API安全趨勢報告》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(biāo)準(zhǔn)化、高頻率交互等特性實施更高效的攻擊。
相比Web攻擊更多集中在頁面層的可見區(qū)域，API攻擊往往發(fā)生在系統(tǒng)內(nèi)部的通信接口間，具有更隱蔽、更系統(tǒng)性的特點。尤其在AI服務(wù)、微服務(wù)架構(gòu)、上云趨勢驅(qū)動下，API數(shù)量爆炸性增長，企業(yè)卻往往難以維護一張完整的API清單，這就給攻擊者留下了巨大的灰色空間。
與此同時，AI也正成為關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施之一，企業(yè)部署生成式AI服務(wù)的速度與頻率，使得API這一連接接口迅速成為攻擊者眼中的黃金通道，特別是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，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)。2024年，LLM相關(guān)API調(diào)用量同比增長了450%，遠(yuǎn)超業(yè)務(wù)本身的增速。
具體來看，當(dāng)前API攻擊呈現(xiàn)三大新特征：
動態(tài)變異攻擊成主流：42%的API攻擊已采用AI技術(shù)形成動態(tài)變異攻擊特征，通過持續(xù)學(xué)習(xí)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，使攻擊更難預(yù)測與防范。
規(guī)�；舫B(tài)化：自動化工具普及讓API攻擊實現(xiàn)規(guī)�；�(yīng)，單次自動化掃描工具可覆蓋數(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。
攻擊手段精準(zhǔn)升級：攻擊從簡單憑證填充演變?yōu)獒槍I(yè)務(wù)邏輯漏洞的精準(zhǔn)打擊，出現(xiàn)API越權(quán)訪問、數(shù)據(jù)橫向滲透等難以用傳統(tǒng)技術(shù)識別的風(fēng)險。
面對上述攻擊態(tài)勢，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)過度暴露和提示詞注入（Prompt Injection）等多重復(fù)雜安全風(fēng)險。
供應(yīng)鏈場景下的API接口已成攻擊者重要切入點，且風(fēng)險呈爆發(fā)態(tài)勢。報告指出，攻擊者利用供應(yīng)鏈API的缺陷或配置錯誤，能以較低成本快速突破企業(yè)內(nèi)部防線，通過單個API漏洞橫向移動的成功率高達61%。
從行業(yè)分布看，2024年API攻擊在各行業(yè)呈現(xiàn)更均衡梯度，金融、電信運營商和電子商務(wù)領(lǐng)域最為嚴(yán)峻。不同行業(yè)面臨的核心威脅存在差異：金融服務(wù)行業(yè)主要面臨資金盜取和欺詐交易威脅，電信運營商則以資源濫用和賬戶劫持為主要風(fēng)險。
此外，全球合規(guī)環(huán)境同步收緊也加劇了企業(yè)壓力。2025年，美國將實施CIRCIA法案，歐洲全面推行NIS2和DORA指令，亞太地區(qū)日本新版網(wǎng)絡(luò)安全法、印度數(shù)據(jù)保護法和新加坡拓展后的網(wǎng)絡(luò)安全法案也將落地。全球主要市場均已將API安全納入監(jiān)管重點，對出海企業(yè)而言，合規(guī)不僅是風(fēng)險管控需求，更是市場準(zhǔn)入門檻。
構(gòu)建新一代全生命周期智能防線
當(dāng)前最嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)是攻擊已延伸至數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)層。例如水平越權(quán)看似正常訪問，實則用戶A可窺探用戶B數(shù)據(jù)；業(yè)務(wù)邏輯濫用中，攻擊者利用注冊短信接口發(fā)送大量垃圾信息，這些風(fēng)險無法單靠傳統(tǒng)防火墻識別。對此，“用 AI 打敗 AI”已成為業(yè)內(nèi)公認(rèn)的應(yīng)對策略。
從短期看，結(jié)合AI能力的網(wǎng)絡(luò)安全，已在自動化威脅分析、實時攻擊特征提取、智能誤報過濾等場景落地，提升了傳統(tǒng)防御組件的響應(yīng)速度，實現(xiàn)防御效率的“量變”積累。從長期看，AI將驅(qū)動防御體系突破“人工預(yù)設(shè)規(guī)則”的剛性框架，通過持續(xù)學(xué)習(xí)業(yè)務(wù)流量、用戶行為、漏洞特征等多維度數(shù)據(jù)流，幫助企業(yè)形成具備自主進化能力的防御智能體，實現(xiàn)從威脅響應(yīng)到風(fēng)險預(yù)測的“質(zhì)變”跨越。
隨著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，企業(yè)該如何建立堅固的智能防線？
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。
對于當(dāng)前API安全挑戰(zhàn)已超出現(xiàn)有安全邊界的現(xiàn)實，企業(yè)亟需構(gòu)建全生命周期API安全管理體系。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。
API安全的基礎(chǔ)是全面、精準(zhǔn)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(biāo)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(fēng)險。
在管理好API的同時，還要實施深度業(yè)務(wù)安全防護。企業(yè)需要通過業(yè)務(wù)流程風(fēng)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。
加強API訪問控制與身份驗證也至關(guān)重要。身份認(rèn)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(rèn)證、細(xì)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(fēng)險，防止橫向移動和濫用授權(quán)，從而降低API安全風(fēng)險面。
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。數(shù)據(jù)顯示，傳統(tǒng)API安全工具對LLM特有風(fēng)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。
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)還需要建立強大的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(biāo)攻擊47.3%），并配置自動化響應(yīng)機制，按風(fēng)險級別觸發(fā)阻斷、降權(quán)、延遲和告警。
隨著API生態(tài)擴張和供應(yīng)鏈攻擊激增（增長276%），企業(yè)需要加強對第三方API的安全管控，包括對第三方API進行風(fēng)險評估（認(rèn)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(yán)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。
真正安全的系統(tǒng)，不是沒有漏洞，而是有能力第一時間發(fā)現(xiàn)并及時應(yīng)對。在AI無所不在的今天，唯有建立可持續(xù)、可視、可智能響應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)安全防護體系，會用AI、善用AI，企業(yè)才能在AI主導(dǎo)的網(wǎng)絡(luò)安全戰(zhàn)場上立于不敗之地。
