AI 风险即应用程序风险，因为 AI 模型并不是孤立存在的，而是深度嵌入在复杂的应用程序生态系统中。
核心要点
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AI 风险即应用程序风险。
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AI 智能体现在可以查询数据库并触发工作流，从而引发各种问题，从未经授权的折扣到生产数据库被清空。
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AI 应用程序面临四大威胁。
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提示注入、有害内容输出、敏感数据泄露和 AI 拒绝服务攻击，均会对企业的收入、声誉和数据安全构成威胁。
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对话式攻击可绕过传统的数据泄露防护措施。
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低速缓慢的查询以自然语言形式提取专有数据，而不会触发流量警报。
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分层 AI 应用程序安全策略能够实现全面的应用程序资产保护。
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Akamai 将 AI 运行时保护功能整合到现有的 WAAP、API 和爬虫程序管理中，从而避免代价高昂的淘汰和更换周期。
常见问题
常见问题
四大关键威胁包括：提示注入和越狱攻击、有害内容输出和品牌声誉风险、数据渗漏和敏感数据泄露，以及资源耗尽和 AI 拒绝服务。
提示注入是一种通过将恶意自然语言指令注入到提示中来操纵 AI 应用程序的技术，它会诱骗模型忽略安全防护措施，并改变其预期用途。
传统的数据泄露防护工具失效的原因是泄露的数据被转化为对话式自然语言响应，而非结构化的文件传输。
2026 年 API Security 影响研究报告显示，与 API 相关的事件给企业机构造成的平均损失为 70 万美元。
传统的拒绝服务通过原始流量对网络管道进行泛洪攻击，而针对 AI 的拒绝服务攻击则利用模型推理过程中计算强度的不对称性，通过构建复杂提示来耗尽 GPU 内存和计算资源。
自动爬虫程序占总 Web 流量的 42%，其中近三分之二被归类为恶意内容抓取、滥用或攻击流量。
这四个防护层包括 WAAP (App & API Protector)、API Security、爬虫程序和滥用防范（爬虫程序和智能体控制）以及 AI 运行时保护 (Firewall for AI)。