- 可见性是保障安全的先决条件。快速变化的 AI 环境正不断滋生可见性盲区，进而沦为攻击者的可乘之机；而持续的资产发现能够确保安全团队实时掌控每一次 API 与智能体的交互，从而彻底根除这一风险。
- 影子 AI（Shadow AI）和 MCP（模型上下文协议）服务器会创建不受管理的后门。开发人员通常会绕过流程以快速交付 AI 功能，但与敏感数据源之间未受监控的连接，会导致提示词注入欺骗智能体去删除记录或外泄数据库。
- 传统控制措施无法跟上机器速度的漏洞利用。AI 辅助开发往往会导致脆弱的 API 和不安全的授权；因此，需要一种分层的运行时保护模型，以防御攻击者利用 AI 在几分钟内将漏洞武器化。
- 智能体与智能体之间的交互导致攻击面呈指数级扩大。当内部代理连接到外部工具时，如果某个外部代理被攻破，就可能将恶意数据回传到企业网络中，从而导致整个链条上的数据未经授权被泄露。
- 安全必须发展成为一项战略性业务推动因素。与其阻碍 AI 创新，企业应部署自动化的 AI 网关与防护机制，对每一次提示词与响应进行检查，确保应用保持弹性、合规与安全。
要点汇总
常见问题
常见问题
研究发现，87% 的组织在过去一年中经历过 API 相关的安全事件，相较 2024 年的 76% 有显著增长。
氛围编程将快速交付和功能演示置于严谨的架构之上，这往往会导致脆弱的 API、不安全的授权以及错误信息的泄露，从而为攻击者提供了内部基础设施的路线图。
只有 18% 的组织认为自己‘准备充分’，能够应对涉及与 AI 关联的 API 的攻击。
它能自动发现并标记生成式 AI（GenAI）和大型语言模型（LLM）的 API 端点，基于流量和代码仓库构建一份全面的资产清单，通常能比已记录的文档多发现 30% 到 40% 的端点。
它提供提示词注入防护，用于拦截恶意输入；数据脱敏，用于屏蔽如个人身份信息（PII）等敏感数据；以及智能体/模型防护规则，用于过滤有害或带偏见的内容。
Gartner 预测，到 2026 年底，约 40% 的企业应用将嵌入面向特定任务的 AI 智能体，而这一比例在前一年仅为 5%。
2024 年，仅有 18% 的组织将 API 安全列为首要优先事项；而到 2026 年，已有 52% 的安全专业人士将其视为排名第一的安全风险。