在数字化转型与人工智能高速融合的当下，API已成为现代企业系统的神经中枢，它连接前后端，串联微服务，驱动AI模型与业务系统的交互，然而，这条贯穿数据与逻辑的通道，正在成为攻击者的新战场。
据统计，2025上半年发生的API安全事件已超数万起，金融、通信、互联网服务等行业受冲击大。攻击者目标转向“接口层渗透”，不再依赖复杂漏洞利用，而是通过参数绕过、凭证复用等手段“合法滥用”API，直击数据核心。如今API已成为攻击者的重要入口，缺乏防护会导致敏感数据泄露、业务中断等后果，更严峻的是，大量“幽灵API”在企业系统中运行，安全团队缺乏监控，为攻击者提供了可乘之机。
主要攻击类型分布
数据泄露与远程代码执行是API攻击中常见的攻击形式，攻击者通过合法“读取”或利用已知漏洞进行攻击，业务逻辑与配置层缺陷方面的安全风险同样是攻击者的主要关注点。
攻击集中目标与端点类型
攻击流量主要聚焦于数据访问、结算以及认证等关键端点，这些端点因其能够直接接触到资金与身份等极具价值的信息，成为攻击者的重点目标。攻击者试图通过突破这些高价值接口，非法获取敏感信息，进而实现资金盗取、身份冒用等恶意目的。
攻击行业分布
金融服务业
金融服务业是API攻击重灾区，攻击频率居首。应用层DDoS攻击模拟大量合法请求耗尽服务器资源，致业务中断；账户劫持让攻击者非法控户，进行资金转移等操作，损失巨大。
电商行业
促销滥用与用户数据窃取是两大主要威胁，促销时攻击者利用漏洞批量注册、恶意刷单，扰乱市场，还常窃取用户信息用于非法活动，侵犯隐私财产安全。
医疗行业
医疗行业API因关联个人健康信息成泄露高危目标，攻击者获取信息后用于非法交易等，给患者和机构带来极大风险。
金融API DDoS 攻击
合法请求引发的“自我窒息”
某金融企业API遭到史无前例的1500万次/秒（RPS）应用层DDoS，该规模远超以往的攻击峰值，API流量武器化趋势明显。与传统的以耗尽网络带宽为目的的DDoS不同，此次攻击是一种“低带宽、高杀伤”的应用层DDoS。攻击者利用庞大的僵尸网络和无头浏览器来模仿合法的API请求，这使得防御者更难区分恶意流量与真实用户，这类攻击极具隐蔽性，在日志中，每一次调用看起来都是正常、合规、格式正确的，但当这些调用被放大到百万级时，业务连续性则会受到严重影响。
AI Agent
接口安全盲点的放大镜
越来越多的企业尝试搭建Agent自动调用内部接口执行任务，但往往忽略了接口权限边界。为提升效率，许多企业给Agent过高的系统访问权限，无形中打开了新的攻击入口。攻击者可通过提示注入或上下文污染的方式，诱导Agent调用敏感接口，一旦成功，后果往往比传统入侵更严重：AI Agent会“主动”帮攻击者完成越权调用、数据修改或操作执行。
从安全视角来看，AI Agent的攻击面不再局限于模型本身，而是延伸到了其背后的API调用链与集成生态。这意味着每一个插件、连接器、工具函数，甚至外部API，都可能成为攻击者入侵系统的跳板。
以下为AI Agent场景下常见的API安全风险类型：
从金融API被1500万次/秒合法请求“淹没”的事件，到AI Agent在提示词注入下误触敏感接口的风险，我们看到API已从“系统连接点”演变为“攻击放大器”。
当API同时承担业务执行与智能代理调用的双重角色时，任何越权、滥用或性能失衡都可能演变为业务中断或数据泄露。这意味着从根本上重构API的可见性与安全治理能力，不仅要“防止攻击”，更要“识别行为、理解意图、追溯风险”，因此，构建一套覆盖发现、监测、分析与响应全流程的API安全监测体系至关重要。
API风险监测系统，以API接口为核心枢纽，深度覆盖全业务场景，为业务提供智能化安全防护。系统依托动态特征协议识别技术、基于深度学习的API自动识别、基于自然语言分析的数据内容识别、基于行为学习的API风险分析四大核心关键技术，通过对全域业务访问流量的实时采集与多维解析，构建API接口 “动态可感、风险可知、态势可视、溯源可溯” 的全生命周期安全管控体系，集成 “自动化接口发现、智能化风险识别、精准化追踪溯源” 三大核心能力于一体的API安全解决方案。
01
API资产发现及管理
通过自动化测绘API接口资产，系统助力客户快速梳理汇总API资产，充分覆盖REStful、JSON-RPC、XML-RPC、Dubbo、gRPC等各类接口类型，全面统计应用资产、API接口资产、账号资产等多维度资产数据。
02
API安全风险监测
系统内置丰富的风险识别库，对API接口的合规漏洞、入侵、行为风险进行持续监测与发现，并支持自定义的风险识别策略，耦合业务场景，帮助用户更加全面地了解API接口风险情况。
03
API行为风险监测
系统以数据安全行为五元组为基础，检测API威胁行为，同时结合用户真实业务场景进行风险行为自定义，基于用户日常行为、用户属性抽象成特征训练用户行为模型，再结合实际流量进行模型调优，形成泛化误差较理想的用户行为画像。
04
API线索追踪溯源
基于大数据技术，系统结合API历史访问行为使用事件同源分析、多种关联分析等自动化分析方法（线索、可疑账号、源IP、条件溯源等多种方式），进行精准追踪溯源。
API不仅是系统的连接点，更是业务的命脉。每一次调用都意味着一次信任传递，接口的安全决定了数据流动的边界，也决定了业务运行的秩序。 如果缺乏对调用行为的识别、约束与追踪，系统就会在“看似正常”的交互中失去控制。
迪普科技API风险监测解决方案，以可见、可控、可追溯的安全能力，全面保障数据与接口安全，确保业务稳健、可信、可持续 。
