人工智能快速融入企业环境，给安全问题引入了一个复杂的变量。各组织竞相采用全息人工智能（GenAI）以加速开发和运营。然而，这种急功近利往往忽略了连接这些模型与敏感数据的关键基础设施。
应用程序编程接口（API）是人工智能工具与企业资产之间的桥梁。这种连接也带来了一个潜在的安全隐患，使得人工智能工具的API安全成为现代安全团队面临的关键挑战。传统的安全模型难以应对人工智能模型的非确定性。
标准应用程序遵循可预测的流量模式，而人工智能工具则不然。它们会生成全新的 API 请求，并以不可预见的方式访问数据。它们甚至可以凭空捏造命令，绕过既定的逻辑检查。本文探讨了人工智能工作流集成相关的具体风险，并概述了浏览器检测与响应 (BDR) 策略如何提供必要的可见性，以确保这一新兴领域的安全。
人工智能代理与API安全性的交集
到2025年，用户与软件之间的界限将变得模糊。人工智能代理是能够执行多步骤任务的自主软件。它们如今在企业网络中扮演着享有极高权限的用户角色。
这些代理严重依赖 API 来获取上下文并执行操作。它们也通过这些渠道存储结果。然而，管理这些交互的安全协议通常落后于代理自身的能力。
员工可能会使用人工智能助手来总结销售邮件。该助手会向邮件服务提供商和客户关系管理系统 (CRM) 发起一系列 API 调用。如果 API 安全控制措施缺乏上下文感知能力，那么每次调用都可能成为攻击的途径。
开放式全球应用安全项目 (OWASP) 指出了这方面的具体风险。他们指出，拥有广泛 API 权限的代理程序可能被操纵以执行未经授权的操作。这通常被称为“过度代理”。
“影子人工智能”连接问题
影子SaaS在云计算时代初期就已泛滥成灾。如今，出于同样的原因，影子AI也成为人们关注的焦点。员工经常将已获批准的企业API连接到未经批准的第三方AI工具，以加快任务完成速度。
这就形成了一个隐藏的集成层。敏感的企业数据在缺乏监管的情况下流入公共人工智能模型。 LayerX 对影子 SaaS 生态系统的研究 报告指出，其中相当一部分连接直接通过浏览器进行，完全绕过了网络防火墙。
揭示风险：传统网关为何会失败
人工智能工具产生的API流量呈指数级增长，相关的漏洞数量也以同样的速度增长。安全团队再也不能仅仅依靠速率限制和基本身份验证来保护资产。
AI 工具 API 安全的本质决定了我们需要转变视角。防御者必须从基于流量的监控转向行为分析。一个简单的有效令牌已不再能证明授权意图。
脆弱性增长趋势
人工智能的爆炸式增长与API相关的常见漏洞和披露（CVE）数量的急剧上升密切相关。攻击者正积极对人工智能API进行模糊测试，寻找人工智能安全工具无法区分合法查询和恶意注入尝试的逻辑漏洞。
如上图所示，攻击面正在迅速扩大。造成这一趋势的主要驱动因素有几个。
- 提示注入导致 API 操纵：攻击者精心构造输入，诱骗 AI 模型生成恶意 API 调用。
- 业务逻辑滥用：人工智能代理缺乏人类直觉。它们可能被胁迫执行技术上有效但实际操作上有害的API序列。
- 数据泄露：恶意行为者利用人工智能工作流程自动化，通过合法的API渠道窃取数据。
人工智能时代的关键API漏洞
为了有效保障人工智能工具的 API 安全，企业必须了解具体的攻击途径。与传统 Web 应用不同，人工智能驱动的 API 攻击通常侧重于逻辑和授权方面，SQL 注入不再是主要威胁。
注射攻击和 BOLA
在这种情况下，注入攻击与传统方法有所不同。“注入”通常是将自然语言传递给人工智能。然后，模型会将其解释为命令。
如果人工智能拥有 API 访问权限，这种提示注入就构成 API 漏洞利用。这种情况通常与对象级授权失效 (BOLA) 相结合。BOLA 指的是 API 无法验证用户是否拥有访问特定对象的权限。
当这些风险叠加在一起时，后果将不堪设想。人工智能代理可能合法地访问应用程序接口（API），但它也可能非法获取属于其他租户或用户的数据。
GenAI驱动的外泄
其中最隐蔽的风险之一是 GenAI驱动的外泄内部人员或被盗账户使用人工智能工具重新格式化敏感数据。他们在提取数据之前会对其进行概括。
人工智能会对数据进行转换。传统的数据防泄漏 (DLP) 正则表达式模式通常无法识别这种转换。这凸显了在交互点实施安全控制的必要性。
战略防御：浏览器检测与响应 (BDR)
仅仅在网络层面保障人工智能工具的API安全是不够的。大部分交互都发生在客户端浏览器层面。浏览器是员工与SaaS平台和人工智能控制台交互的工作空间。
LayerX 的浏览器检测与响应 (BDR) 方法 将控制点直接放置在用户发起请求的位置。这样可以在加密发生之前捕获用户的意图。
人工智能工作流程的可视性
BDR解决方案能够提供网络代理无法覆盖的AI工作流程的精细化可视性。它可以实时分析文档对象模型（DOM）和用户交互。
- 检测恶意扩展：识别向 AI 界面注入代码或劫持 API 会话的扩展。
- 监控提示上下文：分析粘贴到 AI 提示中的数据的上下文，以防止泄露。
- 验证代理操作：将用户意图与 API 活动关联起来，以识别自动代理何时出现异常行为。
强制执行零信任浏览器隔离
组织应申请 零信任浏览器隔离 降低人工智能会话被入侵风险的原则。即使人工智能工具的API密钥遭到泄露，也能确保损失被控制在一定范围内。
浏览器扩展程序充当最后一公里安全保障点。它会验证人工智能模型生成的每个 API 调用是否符合公司策略。这可以防止受感染的人工智能工具横向扩散到其他内部应用程序。
面向未来的AI集成
对 API 安全性的依赖只会加深。企业正在向智能体工作流程转型，在这种工作流程中，人工智能工具会持续与企业数据进行交互。
安全领导者必须摒弃人工智能安全工具与通用基础设施安全相分离的观念。二者已然融合。保护这一环境需要一种将浏览器视为主要操作系统的策略。
首席信息安全官的关键要点
- 审核您的 API 暴露情况：确定哪些 API 可供您的 AI 工具访问。应用严格的最小权限访问控制。
- 部署 BDR：实施浏览器安全解决方案，以了解 AI 工作流执行的“最后一公里”。
- 异常监控：将重点从基于特征码的检测转移到行为分析。这有助于发现逻辑滥用和间接注入攻击。
人工智能时代需要一种自适应的安全架构。它必须像它所保护的工具一样智能。企业可以通过关注浏览器安全和 API 治理的交集，安全地驾驭这个新时代。
