Gartner：人工智能发展正在加剧API安全风险 - Apiiro

人工智能驱动开发对API安全的影响

随着人工智能技术的快速发展，特别是人工智能驱动的编码助手的普及，API的创建和部署速度大幅提升。然而，这种技术进步也带来了新的安全挑战。根据Gartner的最新研究《API安全领导人指南》，未记录和配置错误的API数量正在不断增加，这些“流氓”或“僵尸”API可能会暴露组织的数据，成为潜在的安全隐患。

人工智能驱动的开发虽然提高了效率，但也加剧了攻击面的扩展速度，远超安全团队的追踪能力。未监控的API和未检查的存储库更改可能引入传统工具难以检测的安全漏洞。

API安全的三大核心挑战

Gartner的报告指出，API安全面临以下三大挑战：

对暴露的API缺乏全面了解

组织通常无法准确掌握所有暴露的API，导致安全漏洞难以及时发现。
代码库的扫描与变更监控不足

未能及时检测代码库中的错误配置和未跟踪的更改，可能会引发安全问题。
业务逻辑攻击的兴起

传统安全控制难以有效防御针对业务逻辑的复杂攻击。

报告强调，被动的安全策略已经无法满足现代API安全的需求。企业需要采用持续监控和主动风险检测的方法，在漏洞被利用之前进行有效缓解。

人工智能加速开发带来的安全风险

人工智能工具的使用使得API的生成、修改和部署变得更加高效，但如果缺乏适当的安全控制，这种快速开发可能带来以下风险：

未受监控的API蔓延

人工智能生成的API可能绕过安全监督，导致无证暴露。
未检测到的更改

如果不进行持续跟踪，API的更新可能引入新的漏洞。
速度与安全的权衡

人工智能驱动的开发速度远超传统安全流程，亟需自动化的风险评估工具。

为应对这些挑战，组织需要实施持续的API发现、自动存储库扫描以及“左移”安全方法。在开发生命周期的早期嵌入安全性，能够有效降低API风险。

Apiiro的全面API安全解决方案

为应对API安全的日益严峻挑战，Apiiro提供了一套符合Gartner建议的全面解决方案，帮助企业实现持续的API安全态势。

1. API发现和清单的深度代码分析（DCA）

Apiiro的深度代码分析（DCA）通过与源代码管理（SCM）系统无缝集成，自动映射API、数据模型和敏感数据（如PII、PHI、PCI），并检测潜在的暴露风险。这种持续监控确保未跟踪或“流氓”API在成为安全责任之前被识别。

2. 基于风险的代码审查

通过分析开发人员行为和代码更改，Apiiro的平台能够检测业务逻辑变更并触发针对性的代码审查。这种方法根据潜在影响优先处理安全评估，确保与积极的安全策略保持一致。

3. 综合应用程序清单（XBOM）

Apiiro的扩展软件物料清单（XBOM）提供了应用程序组件的详细清单，包括API、代码模块、数据模型和基础设施。这种整体视图帮助组织全面了解其应用程序的攻击面，从而制定更有效的安全策略。

通过这些解决方案，Apiiro帮助企业在威胁出现之前实现持续的API安全态势，确保组织始终领先于潜在的攻击者。

结论

Gartner的研究表明，API安全需要持续监控和早期检测。依赖传统的定期审计和静态控制已无法满足现代API安全的需求。随着人工智能驱动的开发加速API的创建，安全团队必须采用实时可见性和风险检测的策略，以应对不断扩大的攻击面。

通过实施Apiiro的深度代码分析、自动存储库跟踪和基于风险的代码审查，企业可以有效降低API安全风险，构建更强大的安全防线。

原文链接: https://apiiro.com/blog/api-security-gartner-ai-development/