Akamai Technologies發布《2026年API安全影響調查》（API Security Impact Survey）報告。研究指出，隨著生成式AI與大型語言模型（LLM）的爆發式成長，驅動這些應用的API已成為駭客的首要目標。調查顯示，高達87%的組織在過去一年內曾遭遇API相關的資安事故，且平均單次事故損失已突破70萬美元。
這份針對全球1,840位資安專業人士的調查指出，API攻擊頻率正隨著AI採用的普及而同步激增。關鍵數據如下：
- 攻擊成長顯著：87%的受訪者表示曾遭遇API資安事故，較2022年的76%大幅上升。
- AI應用成為新獵場：42%的資安人員表示，用於驅動AI應用、智慧代理（Agents）及大型語言模型的API，在過去12個月內曾遭到針對性攻擊。
- 高昂的財務成本：API事故的平均損失超過70萬美元。其中以能源與公用事業（86萬美元）、製造業（73萬美元）及金融服務業（96%受訪者曾遭攻擊）受創最深。
《2026年API安全影響調查》揭露了一個令人擔憂的現象：企業對API數據暴露的掌握度不進反退。僅有23%的企業能完整列出其API資產清單並清楚哪些API涉及敏感數據暴露，此數字較2022年的40%出現劇烈下滑。
此外，調查亦發現企業內部存在顯著的「認知落差」。雖然有40%的高階主管（C-suite）對API測試成熟度充滿信心，但第一線的開發及安全運維團隊（DevSecOps）中僅有28%表達同樣的看法，顯示領導層的樂觀程度往往脫離了實際執行面的現況。
Akamai應用程式與基礎設施安全資深副總裁暨總經理Sean Lyons表示，API攻擊表面的快速擴張，讓企業面臨嚴峻的財務風險與可見性挑戰。如果您正在採用AI，API安全絕對不能是事後補強。您需要穩固的基礎，才能真正信任您所建構的AI系統。
針對日益嚴峻的威脅，Akamai建議企業資安團隊採取以下策略：
- 消除可視化盲點：全面盤點所有與AI應用和LLM相關聯的API。
- 全生命週期防護：將安全測試與控制機制嵌入API從開發到運行的每一個階段。
- 重新定義AI前提：將API安全視為落實「可信AI」的必要先決條件。