BLOG
API 的使用在現代應用服務中非常普遍，因為它們可以讓服務整合、數據交換或資料更新變得更加容易方便，也因此預計到2031年，全球使用的 API 數量將超過10億個。然而，在保護這些 API 之前，首要任務是必須要把所有的 API 都盤點管控清楚，否則一但有未受管理的「影子 API」就會讓惡意攻擊者有可乘之機。而且，這些惡意攻擊者已經發現 API 通常比應用服務本身更容易成為攻擊的破口，根據的分析，90% 的基於 Web 的網路攻擊目標是 API 端點。未受管理的 API 更是曝露在高風險的環境中，因為你無法保護你看不到的東西。
許多機敏資訊都是經由圖片檔洩漏出去的，而現在我們可以透過OCR技術，有效識別和分類影像或掃描文件中的敏感資訊以防止外洩。
此外，企業也會開發許多的 API 或 AI 演算法，因應數位雲端化的潮流，這些程式碼大多含有企業智慧財產或商業秘密。現在，DLP也可以辨識出程式碼語言，阻止這些企業重要資產外流，保護企業免受潛在的資安風險。
隨著API安全漏洞變得普遍，企業需要重新審視他們的API安全策略，以應對不斷增加的自動化威脅，特別是針對行動應用程式和API的攻擊。數位轉型帶來的API激增也導致了架構的混亂，特別是在混合和多雲環境中，如何盤點出所有API並完善的保護，是眼下的當務之急。
應對AI應用趨勢，必須靈活應對雲端技術變化。透過自動化和即時監控，保障應用服務的安全性，並採用多層次的安全措施，如身份驗證和資料加密。整合技術可提高資訊安全管理效率，例如統一身份管理和安全事件監控。同時，定期執行風險評估，以確保符合合規要求並控制預算。持續學習和調整策略，是應對快速變化環境的關鍵。
透過大數據分析，我們可以從海量的數據中提煉出有價值的信息，進而指導決策、優化流程，甚至預測未來趨勢。其中，大語言模型 (LLM) 作為一種強大的人工智慧技術，已被廣泛應用於各個領域。
API在當今世界中扮演著關鍵的角色，隨著數位化轉型的加速，其發展也呈現出多樣性、開放性和智能化的趨勢。透過API，不同系統、平台和應用能夠無縫地互聯互通，但也增加了資訊安全的風險，來看看我們如何展現安全魔法，利用API Shield解決方案快速掌握API應用資安風險。