IBM 2025数据泄露成本报告：API与AI安全的关键启示
IBM《2025年数据泄露成本报告》清晰展现了AI应用如何重塑安全格局。虽然涉及AI模型或应用的泄露事件仅占13%，但报告揭示了一个严峻模式：API和集成点往往成为实际攻击入口，且普遍存在安全防护不足的问题。
薄弱API访问控制成AI系统最大漏洞
在AI相关泄露事件中，97%存在访问控制缺陷。最常见的攻击向量是通过AI供应链（受感染的应用程序、API或插件），导致60%的数据泄露和31%的业务中断。
这与Wallarm《2025威胁统计报告》的发现高度吻合：
- 追踪的AI相关漏洞中98.9%与API相关
- 89%使用静态密钥等薄弱认证方式
暴露的API可能成为入侵AI环境的最短路径。若访问控制薄弱，攻击者无需直接针对AI模型，即可通过数据输入或输出接口实现入侵。缺乏充分测试和监控的API部署会形成严重安全缺口。
治理缺失导致AI部署处于无保护状态
63%的遭入侵企业没有AI治理政策或仍在制定中。即便已有政策的企业，仅不到半数具备AI部署审批流程，61%缺乏AI治理技术。
治理机制能准确追踪AI系统涉及的API、集成点和数据集，而缺乏治理的企业往往在无安全基线、威胁模型或生命周期管理计划的情况下部署AI。AI与API治理应紧密结合，每个AI部署上线前都需完成API清单审查流程。
影子AI显著推高泄露成本
20%的企业因未经验证部署的AI模型（影子AI）遭遇泄露，平均损失增加67万美元，客户数据泄露比例达65%（对比正常部署的53%）。影子AI常涉及无文档记录、未经测试的API，这些接口可从互联网访问且缺乏认证监控。
供应链攻击解决周期长达267天
30%的AI泄露源于供应链漏洞（常通过第三方API），从识别到控制平均需要267天。AI系统依赖外部API获取训练数据或业务集成，合作伙伴API一旦受损将传导风险，且检测修复过程漫长。
自动化技术可降低190万美元损失
尽管平均泄露处理周期仍达241天，但广泛使用AI和自动化技术的企业处理时间缩短80天，平均节省190万美元成本。自动化API发现、持续流量监控和实时拦截已成为必要防护手段。
安全团队五大关键措施
- 实施强API访问控制（几乎全部API相关泄露都存在控制缺陷）
- 部署前建立治理框架（上线前审查AI系统及API安全性）
- 识别并保护所有资产（维护准确清单以应对影子AI/API）
- 评估第三方集成（将API安全测试纳入供应链风险管理）
- 自动化监控响应（通过持续监控和自动拦截缩短泄露处置时间）
核心结论：AI安全本质是API安全。当前AI相关泄露数量虽少，但若安全团队不立即行动，形势将急剧恶化。通过集成化平台可同步实施上述防护措施。