在过去的几年中，API已成为数字基础设施的支柱。它们支持软件间通信、提升集成与互操作性、支撑模块化架构等。但随着API使用的爆炸式增长，其流量规模和复杂性也急剧上升，使得安全防护变得愈发困难。而AI代理和自动化技术的兴起更是让情况雪上加霜。
结果如何？API已成为网络犯罪分子的首选攻击载体。在《2025年Wallarm威胁数据报告》中我们揭示：在这些挑战面前，一个事实已非常清晰——传统的API安全方法已不再适用。让我们探究其原因。
API流量的复杂性与规模增长
如今的API生态系统与几年前相比已面目全非。少数REST端点连接单体系统的时代一去不复返。现代API涵盖：
- 仍在运行的遗留SOAP服务
- 支撑移动应用和网页门户的REST与GraphQL接口
- 实时物联网数据的事件驱动API
- 金融、医疗和AI领域的专用连接器
每种类型都增加了运营开销、需要保护更多代码路径，以及服务间更复杂的依赖关系。
仅2025年第二季度，Wallarm就追踪到639个API相关漏洞，较第一季度增长10%。这些并非轻微配置错误，而是直接导致未授权数据访问、账户泄露或高负载下API中断的严重问题。
推动这一增长的主要因素包括：
- 微服务架构：每个新微服务都带来新API，通常由不同团队创建，跨不同云环境并使用不同协议
- 第三方集成：业务关键API常依赖外部供应商，意味着他人代码中的安全漏洞可能导致你的系统被入侵
- 多云部署：许多组织在AWS、Azure、GCP和私有数据中心同时运行服务，形成具有不同安全模型的架构拼凑
核心结论是：架构越复杂，清点、监控和保护每个API端点就越困难。然而，复杂性只是问题的一半。
AI代理与自动化带来的新挑战
问题的另一半是流量规模，而在2025年，AI代理是主要贡献者之一。能够自主工作的智能AI系统依赖API进行数据检索、操作执行和工作流编排。每次代理与客户体验管理交互、处理支付、获取外部数据或执行任何其他任务时，至少会发起一次API调用。
2025年第一季度，我们分析了公共AI代理GitHub仓库中的2,869个安全问题。发现1,858个（65%）与API相关。风险范围包括：
- 提示注入攻击
- 不安全的API集成
- 代码中的硬编码凭证
- 依赖未维护的第三方组件
最令人担忧的是这些问题持续存在的时间：
- 平均需要42天才能关闭安全问题
- 有些问题保持开放超过1200天
- 25%的问题完全未解决
这意味着AI代理代码中已知的API漏洞有足够时间进入生产环境，被攻击者大规模利用。
传统API安全的失效点
当现代API生态系统的蔓延复杂性与AI系统中未解决的漏洞相结合时，攻击者获得了前所未有的机会，而防御者则面临日益严峻的运营挑战。
面对这些挑战，组织在保护API时面临四个关键痛点：
- 复杂架构：多协议、多云和第三方集成使得完整的API清单和一致策略执行变得困难
- 延迟与可靠性问题：API生态系统扩展时，性能压力成为安全隐患
- 有限可见性：影子API、僵尸端点和未文档化连接常被忽略监控
- 工作流错位：开发周期快于安全流程，导致漏洞在生产环境中长期存在
这些挑战解释了为何为简单架构和可预测流量模式构建的当前代API安全工具在AI时代举步维艰。
边缘安全：复杂环境中的简洁方案
应对当今API安全挑战需要符合现代架构的保护方案。为此我们开发了Security Edge——一个托管式解决方案，旨在最重要的边缘位置捕获和保护API流量。
该方案具备业界首创能力，包括实时API流量可见性、多云高可用性和双向TLS加密，以更快的速度、更高的可靠性和安全性提供保护，同时不增加复杂性或成本。组织可在几分钟内部署API保护，无需复杂设置或持续维护。
Security Edge通过以下方式应对现代威胁环境中的核心挑战：
- 复杂架构：通过托管式基础设施简化多云和混合环境的安全部署
- 延迟问题：将执行节点靠近API部署，最小化往返时间
- 可见性不足：提供实时遥测门户，即时洞察API调用和异常
- 工作流错位：确保持续保护的多云高可用性和mTLS安全