2025 API安全趋势报告

供应链攻击风险上升推动安全协作网络兴起34息息RIVERSECURITY应用程序接口（应用程序接口（ApplicationProgrammingInterface，API）是预先定义的接口或协议，用于实现软件组件之间的交互。APIs已成为现代应用架支撑着各类数字生态系统的运行。从移动APP、小程序、智能设备，到政务平台、金融系统、数据交换中心、大模型应用，API已经深入到几乎所2024年，全球API调用量同比增长超过75%，API经济规模已接近2000亿美元。企业平均管理的API数量从2023年的350种增加到较去年增长3个百分点。这一趋势表明，API已经从技术工具转变为业务API可公开获取、标准化、高效且易于使用的特性，为开发者带来诸多便利的同时，也给应用系统带来了新的安全风险。2024年，API安全风险已经超越传统Web攻击，成为数据泄露的主要途径。根据Gartner的最新报告预测：”到2025年底，API滥用将导致75%的企业数据泄露事件，相关的经济损失将超过2023年的两倍。“API安全已成为2024年网络安全领域的焦点议题，企业需要建立更加全面、主动的API安全战略，构建覆盖全生命周期的API安全管理体系，以应对不断演变的威胁形势，特别是围绕LLM应用而产生的新型API安全本报告旨在为安全决策者提供全面的趋势洞察和实用的防护建议，助力企*报告中数据来源为瑞数信息防护案例及第三方公开数据采样，数据仅供参考。安全趋势报告安全趋势报告API攻击规模与复杂性持续升级2024年API攻击量同比增长超过162%，攻击手段从简单的凭证填充演变为针对业务逻辑漏洞的精准打击。攻击者利用自动化工具进行从漏洞扫描到数据窃取的全流程攻击，平均入侵驻留时间延长至14天以上。传统基于签名的防护方案对新02LLM02LLM应用引爆API流量与安全新挑战LLM应用生态在2024年爆发式增关的API调用量同比增长450%，但83%的组织承认其安全控制措施未能跟上这一增长速度。大语言模型(LLM)的快速普及使得相关API接口面临传统与新型安全风险的双重夹击。一方面，LLM应用API仍然存在传统API安全得42%的LLM系统存在越权访问隐患。更严峻的是，传统API安全方案对LLM特有风险的检测率不足35%，企业需要同时构建针对传统漏洞和LLM瑞数信息技术（上海）有限公司3瑞数信息RIVERSECURITY4瑞数信息技术（上海）有限公司AI技术的加持导致API攻击升级，攻防博弈进入新阶段AI驱动的API攻击手段实现质的飞跃，自动化、智能化的攻击工具使攻击者能够在更短时间内识别API漏洞并发起精确攻击。数据显示，AI辅助的API特别值得警惕的是AI赋能的"多模态大模型的API攻击"，这类攻击能够自适应地改变特征以规避防御措施，成功绕过传统API网关的比率高达78%。与此同时，防御方也在加速采用AI技术，65%的大型企业已部署基于机器学在AI技术的赋能下，攻防双方的对抗格局发生了深刻变革，API安全领域的对抗复杂度呈指数级增长，传统安全防线已难以满足当前需求。API供应链风险呈爆发态势APIAPI供应链风险呈爆发态势API供应链攻击成为最具破坏性的网络威胁之一。攻击者越来越多地将目标的安全事件，平均每起事件影响23家下游企业。特别严重的是开源API组件遭遇的供应链投毒攻击，此类事件增长了276%，其中受害企业平均需要37天才能完全修复影响。我们还观察到"API信任链劫持"这一新型攻击模式，攻击者通过获取合法API提供商的访问凭证，利用既有的信任关系向下游客户发起攻击，此类攻击的成功率高达83%。为应对这一挑战，API供应链风险评估工具的采用率增长了217%，但仍有64%的企业缺乏瑞数信息技术（上海）有限公司瑞数信息技术（上海）有限公司5安全趋势报告安全趋势报告API威胁态势分析行业分布缺陷分析瑞数信息RIVERSECURITY6瑞数信息技术（上海）有限公司API已成为企业数字化转型的核心基础设施，承载着数据交互、服务集成和业务创新的关键职能。2024年，LLM应用的爆发式增长成为API生态系统扩张的主要驱动力，企业API数量同比增长43%，API调用总量激增189%。特别是LLM相关API的调用量增长超过450%，开发者基于这些API构建的形成了前所未有的API流量洪峰。然而，API安全2024年最新数据显示，针对API的攻击已占所有网络攻击的78%，较2023年的70%显著上升，凸显API安全形势持续恶化。攻击者正从传统Web应用转向API接口，利用其标准化、高频率交互等特性实施更高效APIAPI22%针对传统web攻击78%针对API攻击攻击规模化自动化工具使单次攻击可扫描数千攻击规模化自动化工具使单次攻击可扫描数千API资产，平均每个影响链式化通过一个API漏洞横向移动的成功率达61%，供应链技术智能化42%的API攻击采用AI技术动态变异攻击特征，绕过传统WAF和API安全系统瑞数信息技术（上海）有限公司7安全趋势报告安全趋势报告2024年，API攻击呈现爆发式增长，无论是攻击频率、复杂度还是影响范围都达到历史新高。数据显示，API攻击数量同比增长显著，月均攻击量达483亿次，远超2023年的184亿次。更令人担忧的是，Web攻击中2023年攻击量2024年攻击量1月320295398435480205520465530555235260680年平均483攻击复杂度的质变是2024年的主要特征，简单单一攻击占比从去年的65%下降至42%，而高复杂度、多阶均攻击驻留时间从9.3天延长至17.2天，许多在攻击类型分布上，业务逻辑漏洞滥用已成为主流，占比高达65%，相较2023年增长了22个百分点。这一转变标志着攻击者不再满足于利用技术缺陷，而是深入分析业务流程，找出设计和实现中的逻辑弱点。身份认证绕过(27.3%)和业务逻辑滥用(24.6%)攻击占据了半数以上的攻击类型，反映出攻击者倾向于直接寻求访问LLM相关API成为2024年的新兴攻击热点。随着企业LLM应用的普及，针对这类API的攻击同比增长392%，在API攻击总量中的占比已达16%。提示词注入攻击从几乎可以忽略的0.7API威胁的代表。这类攻击能够绕过传统安全控制，直接操纵AI模型生成恶意内容或泄露敏感信息。瑞数信息RIVERSECURITY8瑞数信息技术（上海）有限公司2023年攻击量2024年攻击量1月3.22.85.322.46.828.67.533.88.339.543.720.5%50.058.322.9%68.922.9%23.0%年平均8.441.3+392%16.0%Injection)已成为主导性攻击手段，占LLMAPI攻击的54.2%，其次是模型越狱(占比26.5%)和敏感信息提从季度数据来看，攻击量呈持续上升趋势，特别是在第三季度开源模型大规模发布后，攻击量出现显著跃升。数据显示，2024年第四季度的月均攻击量达到68.4亿次，较第一季度（14.8亿次）增长了362%。攻击者画像也发生显著变化。有组织的网络犯罪集团主导了2024年的API攻击(占比68%)，相比2023年提高了13%。这些组织在供应链攻击、多阶段持久作战和隐蔽渗透等方面表现出高度专业化，其攻击工具和战术也日益精进。网络犯罪即服务(CaaS)模式在API攻击领域的普及使得技术门槛大幅降低，导致攻击者群体总体而言，2024年的API攻击态势可以概括为"精确制导、持久隐蔽、链式渗透"，攻击者从过去的广泛扫描转向精心策划的针对性打击，从单点突破转向多点协同的链式攻击，从快速得手转向长期驻留的持久战。这种转变对传统API安全防护手段提出了严峻挑战，迫使企业重新评估瑞数信息技术（上海）有限公司9安全趋势报告安全趋势报告2024年，API攻击在各行业的分布呈现更加均衡的梯度，下表详细展示了十大行业的API攻击分布情况、常--l医疗健康_____'社交媒体_____'身份认证绕过、业务逻辑滥用、交易操纵、API服务滥用、API资源耗尽、计费系统攻击、用户服务滥用、未授权访问、用户数据窃取、话刷社交媒体社交账户劫持、信息泄露、内容操纵、信息流算击教育机构数据暴露、身份验证缺陷、功能滥用、业务知识产权盗窃、服务中断、品牌声誉损害、瑞数信息RIVERSECURITY 10瑞数信息技术（上海）有限公司24.6% 行业特点分析金融行业：作为API攻击的首要目标，金融行业占比24.6%，API调用量年增长率达172%。支付处理API和交易系统API是最受攻击者青睐的目标，平均每起成功攻击造成的损失达到673万美元。值得注意的是，金融机构API攻击的平均检测时间为7.3天，虽然在所有行业中最短，但对于处理敏感金融数6.9% 电信运营商：占比16.9%，成为API攻击的第二大目标，主要因其掌握海量用户身份和通信数据。订阅管理API(占比38.2%)和用户身份验证API(占比34.7%)成为主要靶点。特别值得警惕的是，运营商API攻击往往成为多阶段攻击的第一环，攻击者利用获取的通信数据发起后续的精准钓鱼或社会工程学2.7% 电子商务：该行业占API攻击的12.7%，其攻击模式明显转向功能性攻击，如价格操纵(增长173%)和库存欺诈(增长158%)。特别显著的是供应链集成的API攻击成功率为18.7%，高于行业平0.3% 社交媒体社交媒体：内容平台API攻击呈现稳定增长，占业不同，此类攻击更多针对平台信息流算法和内容分发机制，目的在于操纵内容可见性或进行舆论干预。LLM内容生成API滥用成为该9.1% 而医疗数据的黑市价值则上升至单条记录478美元，使其成为高回报目标。各行业间的差距正在缩小。这种变化反映了攻击者策略的多元化，以及API安全威胁在各行业的普遍存在。企业需要基于行业特点和风险场景制定针对性的防护策略，同时关注跨行业的通用防护最佳实践。瑞数信息技术（上海）有限公司11安全趋势报告安全趋势报告通过对全年API攻击数据的系统分析，我们发现2024年API攻击已从传统的技术漏洞利用转向更加精准的业务场景攻击。攻击者不再盲目扫描漏洞，而是针对企业核心业务流程中的关键API发起精准打击。下表展示了1数据查询接口22.6%信息泄露、数据爬虫、资源消耗参数篡改、授权绕过、遍历攻击2金融交易接口状态管理漏洞3身份认证服务账号被盗、身份冒用、越权访问凭证填充、会话劫持、OAuth流程滥用4用户注册接口批量注册、垃圾账号、资源滥用验证码破解、机器人自动化、防护绕过5订单处理系统订单篡改、交易欺诈、数据窃取6第三方集成接口信任链破坏依赖劫持7短信验证接口8提示注入、数据泄露、决策干扰提示词注入、上下文操纵、模型越狱9内容篡改、信息操纵、声誉损害未授权访问、内容注入、工作流绕过业务滥用、规则绕过、服务异常流程绕过、规则漏洞利用、内外勾结22.6% 数据查询接口主要攻击场景深度分析数据查询接口(22.6%)：作为攻击占比最高的场景，数据查询API已成为敏感模爬取，而是精确查询高价值数据，攻击持续时间从4.2天增至17.6天。医疗行业中，患者数据（38.7%）和医保API（29.3%）是主要目标；金融行业则集中在客户信息（36.8%）和交易记录API（31.2%）。77%的攻击因请求频率低，能绕过传统流量检测，尽管单次流量下降63%，但持续时间和总体影瑞数信息RIVERSECURITY 12瑞数信息技术（上海）有限公司18.0% 金融交易接口15.0% 身份认证服务身份认证服务(15.0%)：尽管排名第三，但身份认证类API攻击的复杂度显著提升，传统的暴力破解已被更精细的技术所取代。凭证填充攻击（37.2%）利常见手法包括会话劫持和中间人攻击。43%以上攻击通过多个API协同进行，先攻破弱保护接口，再入侵核心认证系统。金融行业受影响最大，单次攻击平12.3% 用户注册接口用户注册接口(12.3%)：此类攻击主要用于批量创建垃圾账号，常见于社交媒 10.0%订单处理系统(10.0%)：2024年首次进入TOP5，反映电商场景威胁加剧。此类攻击的典型特征是"状态操纵"和"订单注入"，攻击者通过篡改订单状 态参数获取商品但规避付款，或者利用价格计算漏洞获取异常折扣。在大型电订单处理系统商平台中，平均每次促销活动期间检测到的订单处理API攻击量增长523%，主要集中在价格计算(占比32.7%)、库存管理(占比28.3%)和折扣应用(占8.3%第三方集成接口(8.3%)：2024年API供应链攻击激增，攻击者通过入侵防护薄弱的第三方服务实现"跳板渗透"，平均每次影响21.3个下游系统（增长 24%）。零售（32.7%）和金融（26.8%）行业最受影响，73%的攻击利用过第三方集成接口度授权漏洞，平均检测时间达28.6天，隐蔽性极强。6.3% 短信验证接口短信验证接口(6.3%)：2024年资源消耗类攻击占比下降但仍集中爆发，94%发生在账号安全事件前24小时内，常作为攻击前兆。电信运营商年损失超21.7亿元，促销期间短信轰炸攻击激增317%。攻击者已转向其他验证渠道，包括邮件(23.5%)和推送通知(17.2%)验证瑞数信息技术（上海）有限公司135.6% LLM交互接口0.7%飙升至5.6%。主要攻击方式包模型越狱（27.3%）突破限制、敏感信息提取（19.0%）获取私密数据。随着企业加速部署大语言模型，此类攻击将持续激增。行业攻击差异分析金融交易接口(32.7%)、身份认证服务(26.8%)和数据查询接口(19.3%)是主要目标，面临的主要风险是资金盗取和欺诈交易。短信验证接口(38.2%)、用户注册接口(27.3%)和身份认证服务(19.7%)是主要攻击场景，资源滥用和账户劫持是核心威胁。订单处理系统(31.8%)、金融交易接口(24.7%)和数据查询接口(18.3%)最为脆社交媒体社交媒体数据查询接口(43.7%)、身份认证服务(21.8%)和安全趋势报告安全趋势报告总体而言，2024年API攻击场景呈现出精准、复杂和链式的特征。攻击者正从简单的技术漏洞利用转向对业务流程的深入理解与精准攻击，构建跨场景的协同攻击链路。企业需要突破传统的单点防护思维，构建覆盖全部关键业务场景的API安全防线，特别关注新兴攻击场景和跨场景协同攻击的防护策略。只有系统化、全面性地保护各类业务场景中的API，企业才能有瑞数信息RIVERSECURITY 14瑞数信息技术（上海）有限公司API攻击手段呈现出更加多样化和智能化的特点。特别是在AI技术的加持下，攻击者能够更精准地识别和利用主要特征与风险123.7%业务规则绕过、流程操纵、状态混淆、条件竞争2身份认证绕过凭证填充、令牌伪造、认证流程漏洞、多因素认证绕过3数据枚举与批量获取45速率限制绕过、资源耗尽、APIflooding、验证码轰炸6参数操纵参数篡改、参数污染、参数注入、类型混淆7提示词注入、模型越狱、上下文操纵、敏感信息提取8注入类攻击SQL注入、NoSQL注入、命令注入、Grap9依赖组件漏洞利用、第三方API凭证滥用、中间件攻击规范不一致、隐藏功能暴露、文档滞后、验证绕过23.7% 主要攻击手段分析攻击者利用API业务逻辑缺陷，而非技术漏洞，传统防护难以检测。造成业务规则绕过、流程操纵、状态混淆、数据篡改等风险的主要技术原因包括：交易状态操纵技术（28.3%）、权限校验绕过（26.7%）、业务流程劫持17.8% 身份认证绕过和会话固定（23.8%）。自适应认证绕过成功率31.715.2% 数据枚举与批量获取结合AI技术智能抽样，71%攻击采用低频分布式方式，平均持续23.5天，规瑞数信息技术（上海）有限公司15安全趋势报告安全趋势报告13.5% 越权访问微服务架构中授权缺陷突出，分布式系统漏洞占比38.7%，医疗和政府行业水平越权问题严重（57.8%）。新兴攻击手段深度分析5.1%提示词注入占58.3%，攻击者利用精心设计的提示词操纵LLM执行未授权操作或泄露敏感数据。金融/医疗行业攻击成功率24.3%，主因78.6%企业缺 LLMAPI特定攻击2.4% API供应链攻击通过入侵第三方API间接攻击主目标，典型案例含网关漏洞(35.8%)、密钥泄露(32.7%)和依赖包投毒(21.5%)。连锁1.7% API规范漂移利用总体而言，2024年API攻击手段呈现出业务导向、技术升级、隐蔽持久的特点，从传统的技术漏洞利用转向业务逻辑漏洞利用。同时，AI技术的应用使得攻击更加精准和高效，企业需要构建从设计开发到运营迭代的全生命周期API安全体系，特别加强对业务逻辑安全、新兴攻瑞数信息RIVERSECURITY 16瑞数信息技术（上海）有限公司相比2023年，缺陷分布呈现出更加业务导向的特征，同时新技术应用（特别是大语言模型）带来的安全问题缺陷类型124.2%业务规则绕过、异常操作、数据篡改2数据过度暴露敏感信息泄露、数据滥用、合规风险3参数安全问题参数注入、数据篡改、异常访问4接口权限风险未授权操作、数据泄露、权限提升5认证机制薄弱身份伪造、会话劫持、访问控制失效6速率限制缺失资源耗尽、性能影响、服务中断7提示词注入、敏感信息泄露、模型越狱8契约不一致、功能失效、安全假设被破坏9供应链依赖缺陷依赖组件漏洞、第三方风险、传导性威胁监控审计不足追溯困难、检测滞后、响应延迟24.2% 主要缺陷类型深度分析业务逻辑缺陷取代数据暴露成为API安全最大威胁率是传统模式的3.2倍）。造成业务规则绕过、异常操作、数据篡改等风险的主要技术原因包括：流程绕过漏洞（31.7%）、条件竞争缺陷（26.3%）、状态管理漏洞（23.5%）和输入依赖问题（18.5%）。金融业受影响最严重，单漏洞可致236万元损失。新兴的"状态分离攻击"利用分布式系统状态认知差异实施欺骗。这类缺陷难以用传统工具检测，需针对性防护。21.4% 数据过度暴露数据过度暴露仍是API安全主要挑战。分析显示，平均每个API响应含38%LLMAPI问题突出，37.2%涉及训练数据泄露。公开API数据过滤失效事件激瑞数信息技术（上海）有限公司1715.2% 参数安全问题安全趋势报告安全趋势报告参数安全面临复杂输入验证挑战，GraphQL问题尤为突出（平均2.3个缺陷/和复合数据类型（22.6%）。新兴的"上下文敏感参数污染"攻击成功率高达42.3%，在微服务架构中更严重（验证责任分散）。JSON/XML混合输入API的类型混淆漏洞率达37.8%，易被利用绕过验证。随着API架构复杂化，权限风险呈现多样化趋势。主要问题集中在API网关配 容器化/K8s环境中，服务网格配置错误导致内部API暴露问题突出。值得注接口权限风险意的是，71.3%的权限缺陷平均存在17.3天才被发现，多租户环境越权访问10.0% 移动应用中，生物认证与传统认证的集成点成为薄弱环节。零信任架构下，认认证机制薄弱证缺陷转向上下文缺失（73.6%企业未实现完整上下文感知）。JWT机制中4.3% LLM模型安全缺陷和权限边界模糊（25.8%）。83.5%企业级LLM应用缺乏安全评估，78.3%风险突出。"训练数据中毒"虽案例少但威胁持久，其不确定性和不可预测性瑞数信息RIVERSECURITY 18瑞数信息技术（上海）有限公司行业缺陷分布差异业务逻辑缺陷(31.7%)和认证机制薄弱(21.3%)是主要问题，特别是在支付处理和交易流程中。平均每个业务逻辑缺陷的潜在影响金额达到236万人民币。速率限制缺失(24.8%)和参数安全问题(19.3%)是主要问题，主要影响用户资数据过度暴露(27.6%)和业务逻辑缺陷(25.3%)占比最高，特别是在订单处理数据过度暴露(31.4%)和接口权限风险(23.8%)是主要问题，直接影响患者数社交媒体社交媒体参数安全问题(22.7%)和速率限制缺失(19.3%)问题最突出，导致内容操纵和总体而言，API缺陷分析揭示了企业从技术安全向业务安全转型的过程中面临的挑战，同时新技术应用带来的安全问题日益凸显。特别是LLM相关API安全缺陷的出现表明，企业需要平衡创新速度与安全控制，建立针对新兴技术的安全框架。只有从根源上系统化、全生命周期地解决这些缺陷，企业才能构建真正安全可靠的瑞数信息技术（上海）有限公司19教育机构LLM知识问答系统的安全挑战与防御瑞数信息RIVERSECURITY20瑞数信息技术（上海）有限公司API安全管控与防护攻击类型：API爬虫、API越权访问、API认证绕过、API滥用攻击特点：批量爬取某省级电信运营商于2024年初推出全新数字化服务平台，整合了传统电信业务与新型数字服务，包括用户信息查询、套餐办理、账单支付和号码资源管理等关键功能。该平台作为运营商数字化转型的标志性项目，支持个人和企业客户通过移动APP、网站和第三方合作渠道访问服务，日均API调用量超过平台上线仅两个月后，安全团队观察到业务接口频繁遭受异常流量冲击，尤其在营销活动期间，特定API的调用量在短时间内激增400%以上。与此同时，客服中心接到大量用户投诉，反映个人信息被盗用，手机号关联的社交账号被异常登录，甚至出现未授权的套餐变更和增值业务订购。更为严重的是，部分企业客户报告其管理的号码资源池被异常调配，导致业务中断和经济损失。这些安全问题直接威胁到用户隐私、服务可用性和企业声誉。更令人担忧的是，根据最新的《电信和互联网用户个人信息保护规定》，这类数据泄露事件可能导致严重的监管处罚，甚至影响运营资质。运营商面临紧急建部署瑞数API安全管控平台，实施针对性的防护策略，实现API的安全可视和可控。瑞数信息技术（上海）有限公司21API资产管理敏感信息监测API缺陷识别攻击行为检测安全趋势报告解决运营商API资产混乱的问题。通过对网络流量的实时分析和数据建模，自台检测到运营商环境中存在超过230个未记录的API，其中73个传输敏感用户数据。平台对所有API进行自动分类和标签管理，梳理了用户数据API、业务处理API和系统管理API等不同类型的API，建立了API资产全生命周期管理机制。特别是针对号码资源管理等核心业务API，平台建立了精确的API依赖关系图，帮助安全团队理解业务流程与API调用的对应关系，为后续防护奠基于平台敏感信息识别与监测能力，深入分析API流量中传输的敏感信息。平台自动识别并对多种敏感信息进行分类，包括个人身份信息（如手机号码、身份证号）、位置数据、通话记录、消费信息等。平台发现超过37%的API存远超实际业务需要。特别严重的是，某些面向合作伙伴的API在响应中包含了用户位置轨迹数据，造成严重的隐私风险。借助敏感信息监测，梳理了数据流转路径，明确了各类敏感信息的传输范围和使用权限，建立了数据分级分类保基于平台缺陷检测能力，对运营商的API进行了全面的缺陷检测，尤其API在认证、授权、数据暴露、参数检查和安全配置等方面的漏洞。检测结果显示，套餐变更API仅验证用户登录状态，未验证操作目标账号的所有权，导致越权访问风险；部分企业客户管理API中的号码资源操作未实施严格的权限分级控制，允许低权限账号执行高风险操作。平台还发现多个API使用固定令牌或弱加密方式，增加了凭证被盗用的风险。通过缺陷识别，运营商建立了API设计安全评审机制，在开发阶段就消除潜在风险，避免了高成本的后期修复。实施多层次的API攻击检测机制，覆盖传统Web攻击和业务逻辑攻击。平台不符合业务逻辑的操作序列等。针对电信行业特点，平台部署了定制化的检测规则，如账号批量操作检测、跨地区异常登录识别、敏感操作链路分析等。特别是在号码资源管理和套餐变更等高风险场景，系统实施了增强型检测策略，能够捕获隐蔽的攻击尝试。平台的高级检测能力弥补了传统WAF的不足，不仅能识别SQL注入等技术攻击，更能发现基于业务规则的逻辑滥用，如利用促销规则漏洞进行套餐篡改等复杂攻击场景。瑞数信息RIVERSECURITY22瑞数信息技术（上海）有限公司API访问控制内置灵活强大的API访问控制策略，为运营商构建了多层次的防护体系。平台访问频率模式、客户端指纹特征、API令牌有效性、UserAgent特征和HTTP请求特性等。特别是针对电信行业特有场景，平台实施了定制化控制策略：对用户信息查询API基于地理位置和设备指纹实施严格的访问控制，有效防止大规模数据爬取；对套餐变更API基于用户历史行为和操作频率实施智能限制，阻止批量操作；对号码资源管理API实施基于多维度的访问验证，确保只有授权设备和合法用户才能执行敏感操作。平台支持多种响应措施，包括精确限频（如对同一账号差异化API调用频率限制）、智能拦截（如仅阻断异常请求而API访问控制Web应用SDKSDKAPI应用瑞数信息技术（上海）有限公司23安全趋势报告安全趋势报告通过部署瑞数API安全管控平台，该电信运营商在三个月内取得了显API资产识别覆盖率从原有的62%提升至99.7%，所有API全隐患。API分类准确率达到97.3%，帮助业务团队更清晰地了解和管理自己的API敏感信息过度暴露的API从37%降至4.8%，通过API进行的敏感数据传输量减少了73%，但不影响正常业务功能。用户隐私相关投诉下降了91平台识别出的223个API安全缺陷中，85%在两周内得到修复，剩余的高复杂度问题也建立了明确的•自动化工具批量爬取用户敏感信息的行为减少96.4%•通过参数篡改实现的越权访问尝试拦截率达98.1%•身份认证绕过攻击成功阻断率达99.5%•高频API滥用导致的资源消耗降低了未授权套餐变更事件减少了99.3%，企业号码资源异常调配事件完全消除。在"5G升级季"营销活动期间，平台成功处理了峰值4.8亿次/日的API调用，同时有效阻断了针对活动的定向攻击，保障了业瑞数信息RIVERSECURITY24瑞数信息技术（上海）有限公司在实施全面安全防护的同时，平台API响应时间仅增加了平均5.8毫秒，用户无感知。API调用处理能力提升了37%，系统稳定性显著增强，用户满意度提升了23个百分点。成功通过工信部网络安全等级保护三级评测和电信行业特定安全审计，满足《网络安全法》和《电信和互联网用户个人信息保护规定》等法规要求。平台的全面审计能力为合规证明提供了有力支持，避免了瑞数API安全管控平台的部署不仅解决了该运营商的安全挑战，更帮助其建立了系统化、可持续的API安全防护能力。此案例展示了如何通过API资产管理、敏感信息监测、缺陷识别和攻击检测四大维度，构建面向电信行业特定需求的API安全防护体系，在保障用户隐私和业务安全的同时，支持数字化创新和业务发展，满足企瑞数信息技术（上海）有限公司25安全趋势报告安全趋势报告API漏洞扫描与安全合规提升攻击类型：API漏洞利用、敏感信息泄露、授权绕过、业务逻辑缺陷攻击特点：未授权访问、参数操纵、业务逻辑滥用、缺乏身份验证、数据过度暴露某省级金融机构在2023年至2024年期间，其API安全状况频繁被上级主管单位和金融安全监管部门查出存在严重漏洞，导致多次通报和行政处罚。这些安全问题主要集中在其对外开放的金融服务API以及内部业务系统API。在最近一次金融科技安全专项检查中，监管部门发现该机构的API依然存在多项高风险漏洞，包括未经授权访问、敏感信息泄露、身份认证缺陷和业务逻辑缺陷等。特别令人担忧的是，某些API漏洞已在网络安全社区中被公开讨论，存在被恶意利用的高危风险。此外，该机构近期推出的移动银行和开放银行平台增加了大量新API，但缺乏系统性的安全评估和防护措施。由于行业监管趋严，API安全缺陷不仅带来了直接的处罚和整改成本，还严重威胁了机构声誉和客户信任。金融机构面临的主要挑战在于：一方面，业务部门持续快速开发和上线新API，以满足数字化转型需求；另一方面，安全团队缺乏专业的API安全测试工具和方法，无法全面发现和修复潜在风险。传统的Web应用安全测试难以覆盖API特有的安全问题，而人工安全评估则难以跟上API快速迭代的步伐。机构亟需一种系统化、自动化的方案来提升API安全水平，满足监管合规要求。为应对监管压力和API安全挑战，该金融机构引入了瑞数API安全扫描器，实施了全面的API瑞数信息RIVERSECURITY26瑞数信息技术（上海）有限公司瑞数API安全扫描器以更加主动和深入的方式，对机构所有API资产进行全面API资产识别扫描器对所有识别出的API进行了深入的安全测试，覆盖OWASPAPISecurityTop10、业务逻辑安全和敏感信息检测等多个维度。能分析引擎和流量自学引擎，自动为不同类型的API设计个性化测试方案。在23%的API存在对象级授权失效问题；在输入验证方面，超过31%的API对特殊字符和边界值处理不当。针对金融业务特点，扫描器还进行了深入的业务逻辑测试，发现了多个交易流程和账户管理中的逻辑缺陷，如转账金额验证不据内容。覆盖姓名、手机号、身份证、银行卡、密码等超过一百种敏感数据类敏感信息，例如查询类API返回完整的客户档案，而非客户端实际需要的数据扫描器对双向传输的敏感数据进行了实时监测和记录，全面识别了数据泄露风扫描完成后，瑞数API安全扫描器可生成全面详细的评估报告，包括API接口清单、风险等级和漏洞详情。报告对发现的安全风险提供了详尽的描述，包括漏洞详情、样例、影响及修复建议。这些建议直接指导开发团队的修复工作。AP除了自动化扫描，瑞数信息还提供专业的API安全服务，对扫描结果进行人工验证和深入测试。安全专家针对高风险API进行独立的手工渗透测试，与API安全扫描器相辅相成，特别针对复杂业务逻辑和复杂操作场景。这种"人机结合"的方法确保了评估结果的准确性和全面性。安全团队还提供包括但不限于安全开发规范、持续测试策略和响应流程优化等高价值内容。新业务特定检测金融机构基于瑞数API安全扫描器建立了分层API安全定期检测机制。系统按如促销活动期间的支付API和季度结算时的资金清算API，系统会临时增加检瑞数信息技术（上海）有限公司27安全趋势报告安全趋势报告测频率，确保高峰期业务安全。更重要的是，机构为新上线的API建立了专项安全检测流程，要求所有新API在开发、测试和上线前必须通过全面的安全评估。对于涉及资金交易、客户敏感信息的新API，还增加了额外的业务逻辑测试和数据泄露风险评估。扫描器与发布系统集成，确保未通过安全检测的API不能被发布到生产><通过部署瑞数API安全扫描器并实施全面的API安全评估和修复策略，该金融机构在三个月内取得了显著的安瑞数API安全扫描器共发现237个API安全漏洞，其中包括34个高风险漏洞、83个中风险漏洞和120个低风险漏洞。通过优先级修复策略，机构在两周内完成了所有高风险漏洞的修复，一个月内解决了90%的中风险漏洞，将整体API安全风险降低了8如未授权访问、敏感信息泄露和身份认证缺陷，这些问题的修复率达到100%。机构成功通过了监管部门的复检，未再发现重大安全缺陷，避免了进一步的监管处罚。特别是在《金融瑞数信息RIVERSECURITY28瑞数信息技术（上海）有限公司通过实施数据最小化原则和脱敏策略，API中的敏感数据暴露问题减少了93.7%。新的API设计规范确保响应中只包含客户端实际需要的数据，同时对所有敏感字段实施了统一的脱敏策略。特别是针对账户信息和个人身份信息，系统实施了端到端的加密和动态脱敏措施，有效防止了数据泄露风险。机构将API安全扫描器集成到了开发流程中，实现了"安全左移"，在需求分析和设计阶段就考虑API安全因素。开发团队采纳了瑞数提供的API安全开发指南，建立了安全编码规范和检查清单。这些措施使得新开发API的安全缺陷减少了87.3%，显著降低了后期修复成本和业务风险。每个新API上线前都必须通过安全扫描并解决所有高风险问题，确保了安全质量。通过自动化的API资产管理和安全测试，安全团队的工作效率显著提升。API安全评估时间从平均12天缩短至1天，风险发现到修复的平均周期从27天减少至5天。特别是在新API上线和现有API更新场景中，自动化的安全验证大大加速了安全审批流程，同时保障了安全质量。这种高效的安全运营模式使得安全团队能够更好地支持业务创新，而不成为业务发展的障碍。瑞数API安全扫描器的成功应用不仅帮助该金融机构解决了迫在眉睫的监管合规问题，更推动其建立了系统化漏洞扫描、敏感数据监测和安全评估，实现API安全水平的整体提升。面对日益严格的监管要求和不断演变的安全威胁，该机构的实践为金融行业API安全治理提供了可借鉴的成功瑞数信息技术（上海）有限公司29安全趋势报告安全趋势报告教育机构教育机构攻击类型：提示词注入、数据泄露、模型越权访问、越界信息获取、API滥用、服务可用性攻击攻击特点：越权信息获取、敏感数据提取、模型操纵、业务逻辑绕过、高频API调用、定向拒绝服务某教育行业客户部署了基于大语言模型的知识问答系统，旨在为学生和教职工提供学术资源检索、答疑解惑和教学辅助等功能。系统上线后不久，安全团队发现多项异常现象：系统API调用量异常暴增，特别是在非教学高峰期；用户反馈收到与教育内容无关的回复；监控显示有未经授权的敏感信息被泄露，包括学生个人资料和未公开的教学资料。更为严重的是，在关键使用时段（如在线考试、重要课程直播期间）系统经常出现服务不可用的情况，严重影响了教学活动的正常进行。进一步调查发现，攻击者通过精心设计的提示词成功绕过了系统的安全控制，诱导模型泄露内部信息并执行未授权操作，同时利用资源密集型查询在关键时段发起定向的拒02使用API安全扫描器对LLM应用系统进行全面安全评估，发现多个安全漏洞，包括身份验证缺陷、API参数注入、授权控制不足、模型访问限制不严格以及资源分配策略不合理等问题。部署瑞数APIforLLM防御系统，启用提示词安全审计功能，对用户输入的所有提示进行实时监测和分析，识别并拦截可能导致模型越界、信息泄露或指令偏离的恶意提示。瑞数信息RIVERSECURITY30瑞数信息技术（上海）有限公司LLM知识问答系统安全对抗思路提示词注入数据泄露模型越权瑞数LLM防御系统6.高级API防护动态令牌验证请求加密6.高级API防护动态令牌验证请求加密参数混淆会话完整性保护7.持续安全监控2.提示词安全审计3.API流量控制与行为分析用户行为基线建模可疑操作序列检测4.模型输出安全过滤5.动态上下文安全边界8.资源智能调度与弹性防护△03040506实施API流量控制与行为分析，建立基于用户角色、访问频率和查询模式的行为基线模型，通配置模型输出安全过滤机制，对LLM生成的内容进行多层次审核，防止敏感信息、未授权内容建立动态上下文安全边界，为不同用户角色和业务场景设置精细化的信息访问控制策略，确保启用高级API防护策略，包括动态令牌验证、请求加密、参数混淆和会话完整性保护，有效防瑞数信息技术（上海）有限公司310708部署持续安全监控系统，对模型交互历史进行定期审查和威胁情报分析，及时发现潜在的安全实施资源智能调度与弹性防护机制，针对关键使用时段提前预留计算资源，设置查询复杂度限安全趋势报告安全趋势报告通过部署瑞数API通过部署瑞数APIforLLM防御系统，客户的知识问答系统安全性得到全面提升。提示注入攻击被有效拦截，异常API调用量减少了95%，敏感信息泄露事件完全杜绝。系统成功识别并阻止了多种类型的模型操纵尝试，包括越权信息获取和业务逻辑绕过。实时安全审计和动态防护机制确保了教育资源的合规使用，有效保护了学生和教职工的隐私数据。系统在关键教学时段的可用性得到了显著提升，系统在关键教学时段的可用性得到了显著提升，服务中断事件从每周多次降低到零，保障了在线考试和重要课程的顺利进行。弹性资源分配和智能负载管理机制使系统在面对突发流量时仍能保持稳定响应，通过与通过与API安全的协同防护，系统在保持高可用性和良好用户体验的同时，建立了多层次的安全防线。风险标记和异常检测的联动机制，帮助安全团队提前识别潜在威胁，为LLM应用提供了更加安全可靠的运行环境。基于攻击链分析的安全加固策略，不仅解决了当前安全问题，也为教育行业LLM应用的瑞数信息RIVER瑞数信息RIVERSECURITYAPI安全发展趋势多模态大模型赋能多模态大模型赋能AI防御体系01LLMAPI安全框架标准化与专业化02业务安全融合与API治理重构03供应链攻击风险上升推动安全协作网络兴起04API自适应防御与零信任架构深度整合05API安全可检测性与防护融合0632瑞数信息技术（上海）有限公司瑞数信息技术（上海）有限公司33安全趋势报告2025年，多模态大模型赋能的AI防御系统将成为主流解决方案。2025年，多模态大模型赋能的AI防御系统将成为主流解决方案。户行为数据、业务上下文数据、系统日志数据等，融合不同的AI模型、异常检测、行为分析、预测建模和自适应响应等多种AI技术，标准化与专业化数据显示，2024年AI辅助的API攻击成功绕过传统防护的比率高达78%。然而，部署多模态大模型赋能的AI防御系统的企业能够将这一比率显著降低至23%。这种技术融合使得AI防御系统能够精准识别更为隐蔽的攻击模式，尤其是针对业务逻辑漏洞的精准利在多模态大模型赋能之下，具备预测性能的AI模型能够提前识别潜在的高风险API调用，主动学习型防御系统则能毫秒级完成策略调整，而生成式AI驱动的安全响应能够自动制定针对新兴威胁的精准随着LLM应用在企业环境中的快速普及，LLM相关API安全将在2025年迎来标准化和专业化的发展。目前，LLMAPI面临着传统API安全风险与AI特有风险的双重挑战，而现有安全工具对LLM特有风险的检测率仅为35%，远远滞后于应用的普及速度。2025年，行业标准组织将发布专门针对LLMAPI的安全框架和最LLMAPI专用的安全工具将成为市场的新兴热点，提供针对性的防护能力，包括提示词安全检测、上下文边界验证、敏感信息过滤和金融和医疗行业将率先建立LLMAPI的严格安全标准，企业将部署专门的LLMAPI安全防护机制。同时，以安全为设计原则的LLM应用开发框架将得到广泛采用，推动LLMAPI安全从被动防御向主瑞数信息RIVERSECURITY34瑞数信息技术（上海）有限公司2024年的数据显示，业务逻辑滥用已占2024年的数据显示，业务逻辑滥用已占API攻击的65%，比传统技术漏洞利用高出近三倍。攻击者越来越多地针对API业务逻辑，通过滥用合法的API功能来操纵交易、窃取数据和绕过安全措施。组织需要借助行为异常检测来识别和阻止API滥用策略，确保API2025年，API安全将从纯技术防护向业务安全融合转型，企业将重新构建API治理框架，将安全控制直接嵌入业务逻辑决策流程。新的API治理模式将打破业务、开发和安全团队之间的壁垒，建立跨职能协作机制。预计有73%的大型企业将在2025年底前实施API业务风险评估框架，将业务逻辑安全分析融入供应链攻击推动安全协作供应链攻击推动安全协作Gartner强调，供应链攻击将成为未来几年的主要安全威胁之一。API作为供应链中的关键环节，其安全全性。开源供应链攻击预计将变得更加复杂且成功率更高，攻击手段也更加多样化。攻击者将利用高级注入攻击、针对微服务架构的2024年，API供应链攻击增长了276%，影响范围持续扩大，孤立的企业安全防线已难以抵御链式攻击。2025年，我们将见证API供应链安全协作网络的兴起，企业将打破安全信息孤岛，共同构建这些协作网络将包括API提供商、消费者和安全厂商，实现API威胁情报的实时共享、协同响应和联合防御。通过分布式账本技术和加密数据共享协议，企业可以在保护敏感信息的同时，共享API攻击特征、漏洞情报和风险评估结果。特别是在金融、医疗和关键基础设施领域，行业垂直的API安全协作网络瑞数信息技术（上海）有限公司35安全趋势报告安全趋势报告与零信任架构与零信任架构2024年，API攻击利用了可信网络的安全假设或静态访问控制的弱点，随着API调用模式日益复杂，静态安全策略已无法满足动态业务环境的需求。2025年，API安全将与零信任架构实现深度整合，构建基于持续风险评估的自适应防御体系。自适应API防御体系将实时分析调用上下文、用户行为、数据敏感度和业务风险，动态调整安全控制级别。关键技术包括细粒度访问控制、上下文感知认证、动态API令牌和实时权限调整。企业将在的完整风险情境决定访问权限。这种自适应防御能力对于复杂业务统计显示，2024年具备全链路可检测性的企业能将API安全事件的平均检测时间从17.2天降至3.8天，显著减少安全事件的影响范围和修复成本。随着企业API复杂度的持续提升，单点安全控制已无法满足全面防护需求。2025年，API安全可检测性与防护将深度新一代API安全平台将整合API发现、流量分析、业务语义理解、异常检测和主动防护等功能，提供从设计到运行的全生命周期安全保障。特别是分布式跟踪和上下文关联分析将成为关键技术，使安全团队能够在微服务和多云环境中追踪完整的API调用链路，识别跨服务的复合攻击模式。这种融合不仅提升了安全效能，也将使开发和运维团队更深入地参与安全工作，推动DevSecOps在API安瑞数信息RIVER瑞数信息RIVERSECURITY构建全生命周期构建全生命周期API安全管理框架01全面的API资产梳理02实施深度业务安全防护03加强API访问控制与身份验证04建立LLMAPI专用安全防护05构建API安全检测与响应能力06实施供应链安全管控0736瑞数信息技术（上海）有限公司瑞数信息技术（上海）有限公司37安全趋势报告 建议1 当前当前API安全挑战已超出传统安全边界，企业需要从设计、开发、测试到运行的整个生命周期实施安1.设计阶段安全：实施"安全左移"策略，在API设计阶段就嵌入安全控制。数据显示，API设计阶段发现的安全缺陷修复成本仅为生产环境的1/30。因此在设计阶段应开展API设计安全评估，严格遵3.测试阶段评估：实施全面的API安全测试策略，针对不同类别的API设置差异化测试方案。重点关注OWASPAPISecurityTop10风险，尤其是业务逻辑缺陷(占比24.4.运行阶段防护：部署API持续监测平台，融合业务安全分析和行为异常检测，有效应对业务逻辑滥用(占攻击23.7%)和低频长期攻击(平均持续26.7天)等新型威胁。建议2APIAPI安全的基础是全面、精准的资产管理。2024年数据显示，未记录API("影子API")是78%安全事件的入口点，且微服务架构下API资产平均增长率高达67%，远超企业资建立完整的API清单。特别关注微服务环境中的2.自动化分类与标记：利用API资产分类引擎，对API进行自动分类和风险评级。根据数据敏感度、业务重要性和暴露范围，实施差异化的安全策略。4.持续资产监控：建立API资产变更监控机制，及时发现新增、变更和弃用的API。识别API规范漂移(83.7%的企业存在此问题)，防止因规范与实现不一致导致的安全风险。 38瑞数信息技术（上海）有限公司瑞数信息RIVERSECURITY 2024年数据显示，业务逻辑攻击已成为API安全的首要挑战，2024年数据显示，业务逻辑攻击已成为API安全的首要挑战，占API攻击总量的65%，而传统技术防1.业务流程风险建模：利用业务安全分析引擎，对核心业务流程进行安全建模。识别多步骤操作、状态2.业务行为异常检测：部署行为分析系统，建立业务操作基线，检测偏离正常模式的异常行为。要特别关注金额验证和授权机制，医疗行业则需专注于患者数据访问控制和隐私保护。建议4身份认证绕过和越权访问仍是主要攻击手段身份认证绕过和越权访问仍是主要攻击手段1.多因素上下文认证：实施强大的多因素身份验证机制，并结合用户行为、设备特征和地理位置等上下2.细粒度授权控制：实施基于属性的访问控制(ABAC)，将授权决策与用户角色、数据敏感度和业务场景相结合。特别关注服务间通信的授权控制，防止微服务环境中的横向移动攻击。3.令牌安全增强：加强API令牌的安全管理，包括短期有效期、强加密签名、绑定上下文信息和防重放4.权限最小化原则：严格实施最小权限原则，确保API只拥有完成其功能所需的最小权限。定期审查 加强API访问控制与身份验证瑞数信息技术（上海）有限公司39安全趋势报告安全趋势报告 建立 建立LLMAPI专用安全防护1.提示词安全审计：部署LLM防御系统的提示词安全审计功能，实时检测和过滤恶意提示。该技术能3.模型行为边界控制：建立明确的行为边界，限制模型能够执行的操作范围。有效防止模型越界和越权4.资源消耗管理：实施智能资源分配和限流策略，防止资源耗尽攻击。根据用户角色、请求复杂度和业务优先级动态调整资源配额，确保核心业务在高峰期的可用性。建议6面对平均持续26.7天的低频长期攻击和复杂的多阶段攻击链，企业面对平均持续26.7天的低频长期攻击和复杂的多阶段攻击链，企业需要建立强大的监测与响应能力：1.全流量深度检测：部署API安全管控平台的全流量分析功能，对所有API调用进行深度检测。平台融合规则引擎和机器学习模型，能识别传统签名检测难以发现的复杂攻击模式。2.长期行为分析：实施长周期行为分析，建立动态基线并检测缓慢发展的攻击模式。3.攻击链路关联分析：利用API安全管控平台的攻击链分析功能，识别跨多个API的协同攻击。该技术能有效检测多场景协同攻击(占高价值目标攻击的47.3%)，提前预警潜在的高级威胁。4.自动化响应机制：配置基于风险级别的自动化响应策略，包括请求阻断、权限降级、延迟响应和告警 构建API安全检测与响应能力瑞数信息RIVERSECURITY 1.第三方API风险评估：对所有第三方API进行安全审查。评估内容应包2.API依赖监控：部署供应链监控工具，持续监测第三方API依赖的变化和潜在风险。该功能能及时发现依赖组件的安全漏洞和异常行为，防范供应链投毒攻击。4.信任链管理：实施严格的API凭证和密钥管理，防止凭证泄露和滥用。通过动态密钥轮换和细粒度访通过上述防护策略的综合实施，企业可以构建起面向未来的API安全防护体系，有效应对日益复杂的威胁环境。在API日益成为企业核心数字资产的今天，强大的API安全能力已不再是可40瑞数信息技术（上海）有限公司瑞数信息技术（上海）有限公司瑞数信息技术（上海）有限公司riversecuritycom告告42瑞数信息技术（上海）有限公司瑞数信息RIVERSECURITYOWASPTop10LLM应用风险变化OWASPLLMTOP10是什么随着ChatGPT、Claude、Gemini等大语言模型的爆发式发展，特别是DeepSeek系列模型的开源发布，大语言模型的应用出现了革命性的突破。DeepSeek以其出色的性能和完全开源的特性，大幅降低了AI私有化部署的门槛，使得LLM技术真正走入千家万户。这一突破不仅带动了基于LLM的应用深入渗透到各个领域，更激发了全社会对AI技术的广泛关注和参与热情。从企业服务、开发辅助到个人助手，LLM应用的数量呈现指数级增长。大语言模型通过自然语言处理和生成能力，为用户提供前所未有的交互体验，使得LLM应用在全球范围内受到企业和个人开发者的高度青睐。然而，随着LLM应用的普及，针对LLM的攻击也呈现明显的上升趋势，尤其是在金融、医疗、法律等敏感领域的应用中。攻击者可以通过提示词注入、模型越狱、训练数据污染等多种方式，绕过安全限制、获取敏感信息，或导致模型产生有害输出，从而给企业和用户带来巨大的Applications，这是专门针对LLM应用安全性的十大风险清单。该清单旨在帮助开发者和安全专家更好地了解和应对LLM应用中存在的安全漏洞和攻击风险。随着LLM技术的发展以及应用场景的不断扩展，OWASP新版本在安全评估方法、风险分析模型、技术防护方案、认证和授权机制、安全测试工具、以及安全开发规范等方面都做出了重要的更新和补充。此外，新版本还特别关注了LLM应用在企业环境中的部署安全、数据隐私保护、以及与传统系统集成时的安全考虑等方面的内容。2023VS2025变化对比Chatgpt、Claude、Gemini等大语言模型的爆发式发展，特别是DeepSeek等开源模型的出现大大降低了AI私有化部署门槛,LLM应用在各个领域得到广泛应用。这次更新基于过去一年半中LLM应用安全事件的分析、安全研究的新发现,以及业界实践的经验总结,重新评估了主要的安全风险，按照风险的危害程度和发生频率进行了重新增加删减和排序。每个风险条目都包含了详细的定义说明、具体示例、典型攻击场景和对应的预防瑞数信息技术（上海）有限公司43安全趋势报告攻击手段可以通过精心构造的提示词操纵模型行为,绕过安全限制,生成有害内容或获取未经授权的访问。尽管安全社区在防范措施上取得了进展,但由于LLM本身的特性,这类攻击仍难以从根本上杜绝。敏感信息泄露问题从2023年版本的第六位大幅跃升至第二位。这一变化凸显了伴随企业级LLM应用普及而来的数据安全挑战。实践表明,开发人员往往过度信任模型的数据处理能力,错误地假设LLM会自动保护敏感信息,导致在与员工和客户互动过程中出现数据泄露风险。这包括个人身份信息、商业机密等敏感数据通过模供应链安全风险从第五位上升到第三位。正如OWASP项目负责人SteveWilson指出的,供应链漏洞已从2023年的理论风险演变为现实威胁。这一变化主要源于开源AI技术的广泛应用,要求开发者和组织必须审慎评估和管理他们使用的开源模型、预训练权重和第三方组件的安全性。瑞数信息RIVERSECURITY44瑞数信息技术（上海）有限公司1."系统提示泄露"（第七位这反映了用于指导模型行为的系统提示可能包含敏感信息,且这些信息的保密性难以保证。最近的多起事件促使社区将此风险纳入新版清单。存储和检索过程中的安全漏洞带来了新的威胁。一些2023版本的风险在2025版本中得到了升级和整合：1."过度依赖"演进为"虚假信息生成"（第九位反映出对LLM输出准确性的关注从单纯的依赖问题发展2."模型拒绝服务"和"模型盗窃"整合升级为"无限制消耗"（第十位体现了对LLM资源滥用问题的更全面认识，涵盖了服务拒绝、资源耗尽和模型窃取等多个方面。2023年版本中的"不安全的插件设计"被整合到了"供应链漏洞"中，这反映了对LLM生态系统安全性的更这些变化反映出随着LLM技术的发展和应用场景的扩大，安全风险也在