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　　尽管中国API安全事件发生率低于亚太平均水平，但报告认为，这一结果更多源于工程实践积累与安全体系前置，而非风险本身的下降。

　　刘烨进一步解释，中国企业在API安全领域形成了一定的“工程化优势”。一方面，移动互联网与超级应用生态较早成熟，使得API调用在高并发业务中长期运行，安全问题在实践中被持续暴露与修复；另一方面，企业普遍较早将安全测试纳入开发流程，使API安全从“事后补救”逐步前移至“开发阶段控制”。此外，基于OWASP（开放式Web应用程序安全项目）API安全标准、红蓝对抗测试以及模拟攻击流量等机制在国内企业中逐渐常态化，也在一定程度上降低了大规模攻击事件的发生概率。

　　不过，报告同时指出，中国企业在“API可视性”层面仍存在明显短板。调研显示，仅约20%的企业能够完整掌握自身API资产及数据流向，仍有大量接口处于已上线但未完全纳管的状态，这也意味着潜在风险并未真正消失，而是被分散在复杂系统中。

　　这一变化的关键不在攻击手段，而在于调用结构正在被重构——在传统架构中，API调用主要发生在人与系统之间；而在AI Agent逐步进入企业流程后，调用路径正在演变为“用户—AI智能体—多系统API”的链式结构。攻击边界被拉长之后，身份认证和权限控制的复杂度同步上升，AI场景下的API风险随之呈现指数级放大趋势。

　　当前企业API安全能力的核心问题，并不只是“有没有防护工具”，而是是否具备贯穿全生命周期的治理能力。这一体系通常可概括为四个阶段：API资产持续发现、开发阶段安全审计、运行阶段行为监测，以及安全事件后的溯源与复盘。传统安全工具（如WAF或基础API网关）更多解决流量攻击与已知特征问题，但对于业务逻辑漏洞、权限滥用以及数据泄露等深层风险，覆盖能力有限，单一工具体系难以支撑AI时代的复杂API环境。

　　“AI确实能够显著提升企业的生产效率，因此其加速落地是必然趋势。但与此同时，业务上线节奏加快与API资产可见性不足之间的结构性矛盾也客观存在。企业需要同步推进两项能力建设：一是提升API资产与数据流动的可视化能力，二是建立面向AI智能体的权限与行为管控机制。”刘烨说。