隨著金融服務行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型加速，API（應用程序編程接口）成為企業(yè)運營的核心，API安全問題也日益嚴重。

根據(jù)Traceable AI最新發(fā)布的《2024年金融服務API安全狀況報告》金融業(yè)API安全面臨著重大挑戰(zhàn)，包括監(jiān)管合規(guī)、可見性問題和保護敏感數(shù)據(jù)等。報告指出，金融行業(yè)在API集成復雜性上極度掙扎，合規(guī)性、數(shù)據(jù)泄露和欺詐等方面的風險顯著增加。82%的金融機構(gòu)對監(jiān)管合規(guī)表示擔憂，包括遵守FFIEC、OCC、CFPB和PCI-DSS等標準。

該報告基于對超過150位美國網(wǎng)絡安全專家的調(diào)查，深入分析了API安全的現(xiàn)狀、面臨的挑戰(zhàn)以及應對策略。具體如下：

金融業(yè)API安全面臨的五大挑戰(zhàn)：

致命弱點：可見性和上下文

令人擔憂的是，64%的受訪者承認在將API活動與用戶互動和數(shù)據(jù)軌跡相關聯(lián)方面缺乏清晰度，這顯著阻礙了他們的威脅檢測能力。對API、用戶行為和數(shù)據(jù)移動的復雜關系缺乏理解，是該行業(yè)防御策略中的一個明顯漏洞。

敏感數(shù)據(jù)泄露

API已經(jīng)成為金融運營的關鍵，常常處理包括個人身份信息（60%）、認證詳情（60%）、支付卡數(shù)據(jù)（56%）和地理位置數(shù)據(jù)（55%）在內(nèi)的敏感信息。這使得它們成為網(wǎng)絡攻擊者的目標，凸顯了強化安全措施的必要性。

API安全挑戰(zhàn)的三重困境

API是網(wǎng)絡犯罪分子攻擊的理想目標，弱認證機制、憑證泄露或漏洞利用都可能導致未經(jīng)授權(quán)的訪問。調(diào)查顯示，金融業(yè)API安全面臨三大風險和挑戰(zhàn)：未經(jīng)授權(quán)訪問（35%）、數(shù)據(jù)泄露（33%）和漏洞檢測（30%）。這些挑戰(zhàn)突顯了金融行業(yè)在保護API網(wǎng)關免受未經(jīng)授權(quán)利用方面的掙扎。

欺詐和惡意機器人

在經(jīng)歷API泄露的機構(gòu)中，42%將事件歸因于欺詐活動，這表明濫用和誤用問題的普遍性。73%的受訪者認為惡意機器人對API安全構(gòu)成中度至重大威脅。這些機器人可以執(zhí)行數(shù)據(jù)刮取、欺詐交易或通過大量流量攻擊API，導致服務拒絕攻擊（DDoS）。此外，僅有15%的機構(gòu)對其阻止API相關欺詐的能力表示高度信心，表明當前安全狀態(tài)存在關鍵缺口。

API泄露的連鎖反應

API泄露的影響遠遠超出了即時的數(shù)據(jù)泄露。品牌完整性和客戶信任度，分別在41%的案例中受到影響，成為首要受害者，緊隨其后的是財務影響（36%）和客戶流失（35%）。

為了有效管理API安全風險，報告建議金融機構(gòu)：

• 全面發(fā)現(xiàn)和管理API：通過自動化工具持續(xù)發(fā)現(xiàn)并記錄每個API，包括內(nèi)部、外部和第三方API，消除安全盲點。
• 量化并監(jiān)控API風險：分類敏感數(shù)據(jù)類型，監(jiān)控數(shù)據(jù)在服務之間的流動，創(chuàng)建數(shù)據(jù)保護政策以阻止數(shù)據(jù)訪問和防止數(shù)據(jù)泄露。
• 自動化和擴展API漏洞測試：利用實時流量和回放流量構(gòu)建更智能的API測試，快速擴展測試計劃。
• 檢測和阻止API攻擊、欺詐和濫用：使用行為分析和機器學習模型建立API行為檔案，有效識別異常行為并阻止威脅。