10个人工智能驱动的API安全工具

人工智能正在迅速证明其强大的潜力。得当地应用时，人工智能和机器学习能够提供前所未有的自动化和可扩展性，这一目标多年来一直是理想，如今正逐步变为现实，特别是在安全工具领域。以下介绍当前市场上十种人工智能驱动的 API 安全工具。

1. Salt Security

Salt Security 是一种基于数据湖概念的解决方案。数据湖是一种用于存储大量数据的存储库，数据以原始格式保存，便于进行高级的情报推导。Salt Security 利用这些数据，结合自动化的人工智能和机器学习技术，为用户提供增强的安全性和改进的解决方案。

如何利用人工智能

Salt 利用数据湖中的数据，驱动 AI/ML 模型，识别安全态势中的端点、潜在故障和弱点。同时，这些模型还可以通过检测使用模式来进行启发式攻击检测。通过分析成功漏洞，这些模型提供强化指南，有助于长期的安全姿势维护和改进。

2. APIMatic 的人工智能副驾驶

APIMatic 是知名的 API SDK 生成和文档解决方案，专注于基于 API 规范和自动化系统，提供长期更新、维护和版本控制。深知精心设计的自动化系统的重要性，APIMatic 推出了人工智能副驾驶，作为其产品发展的下一步。API Copilot 利用人工智能简化集成和开发流程，同时减少因幻觉、风格不佳的端点或不匹配的实现等问题所带来的安全隐患。理论上，这将提升服务的效率、安全性和有效性。

如何利用人工智能

LLM 驱动的集成中，许多常见的安全错误源于幻觉。AI Copilot 承诺提供“无幻觉”的代码生成，通过减少错误显著提升安全性。确定性代码生成确保相同的输入每次都会产生一致的输出。结合 APIMatic 的安全合规系统使用时，无论集成环境如何，都能生成格式一致且规范的代码，从而减少外部安全问题。

3. Bright Security

Bright Security 是一种动态应用程序安全测试（DAST）解决方案，专注于前端和面向用户的系统，从外部攻击者的角度评估安全性，模拟现实世界中的威胁。Bright Security 将人工智能系统作为其核心技术堆栈的一部分，值得注意的是，它还结合了 LLM 和逻辑安全测试，以帮助外部合作伙伴和应用程序实现人工智能驱动的安全防护，并承诺通过 LLM 和业务逻辑安全测试提升安全性。

如何利用人工智能

Bright Security 提供基于人工智能和 LLM 驱动的动态应用程序测试，旨在构建全面的安全解决方案。通过快速的人工智能响应，它能够实现大规模的持续扫描和威胁情报集成。除此之外，人工智能模型和系统还用于验证业务合作伙伴的业务逻辑和 LLM 集成，从而确保系统的安全性。

4. Cequence Security

Cequence Security 是一个统一的 API 安全解决方案，涵盖了 API 的发现、合规性、保护和欺诈检测等多个方面。Cequence 致力于提供一站式的安全服务，管理整个 API 生命周期，而不仅仅是针对某一环节的安全防护。2023 年，Cequence 开始加强人工智能和 LLM 支持，更新了其统一的 API 保护平台，旨在通过人工智能来自动化安全测试。

如何利用人工智能

Cequence 利用人工智能对 API 进行分析，并将其与适当的测试方法和系统进行关联。此外，人工智能和 LLM 还被用来检测、预防、减轻和修复欺诈及业务逻辑滥用等安全问题。

5. Traceable

Traceable 是一款人工智能支持的安全工具，定位为一个全面且集成的 API 安全平台。该平台将多个系统整合到一个名为 OmniTrace Engine 的引擎中，提供分析、关联和情境化功能，帮助构建对 API 服务的深刻理解和内省。基于此，Traceable 提供世界级的检测与保护系统、欺诈分析及缓解措施。

如何利用人工智能

Traceable 利用人工智能，通过基于现实世界的分析和检测，结合主动迭代和持续更新的测试，来增强威胁情报。同时，OmniTrace 引擎利用 LLM 提供强大的相关性和上下文分析能力，进一步增强对环境和部署的理解，避免使用“通用”的、不够智能的解决方案。

6. Escape

Escape 是一个专注于快速启用 API 安全的平台，利用基于源代码的系统，在无需进行流量分析的情况下，承诺在几分钟内提供完整的 API 可见性和上下文信息。更进一步，Escape 提供可部署的修复代码片段，以实现快速修复和安全性改进。结合合规性管理和安全规则执行，Escape 构成了一个非常全面的安全工具。

如何利用人工智能

Escape 利用人工智能生成和部署针对各种常见漏洞的安全测试计划，涵盖范围从 OWASP Top 10 到潜在的访问控制配置错误。其专有的“反馈驱动”API 探索算法是 Escape 价值的核心，且由底层的人工智能技术驱动。

7. Parasoft 的 SOAtest

SOAtest 利用人工智能支持的系统，自动化执行 API 测试，从而进行大规模的漏洞检测和缓解。同时，机器学习还可用于设置负载平衡、网络利用率、配置等方面的测试，确保更准确和有效的迭代。SOAtest 的机器学习功能使得测试过程全面且能够与测试管道集成，优化整体测试效率。

如何利用人工智能

Parasoft 的解决方案利用机器学习的上下文分析能力，创建与其他测试系统大规模集成的测试，简化了复杂的测试方法。SOAtest 还将这些测试结果以易于理解的方式呈现给普通最终用户，降低了手动机器学习提示带来的复杂性。

8. Aptori

Aptori 是一种主动式安全解决方案，致力于通过静态、动态和语义扫描提供全面的测试阵列。这些测试可以在部署前后立即捕捉到潜在问题，从而帮助建立有效的补救和修复管道。

如何利用人工智能

Aptori 利用人工智能增强其安全态势扫描和漏洞管理服务，提供全面的安全开发和实施系统。机器学习和人工智能技术被用来自动生成代码修复并提供修复解决方案。此外，Aptori 还利用人工智能进行可变静态、动态和语义扫描，以实现快速的漏洞检测和缓解。

9. Wallarm

Wallarm 是一个综合的 API 安全系统，融合了实时保护、威胁验证、行为分析等多项功能。其 NG-WAF 系统定位为下一代 Web 应用程序防火墙，能够无缝控制进出 API 的流量。Wallarm 的威胁管理系统与人工智能和机器学习驱动的分析系统配合使用，以识别潜在威胁。此外，Wallarm 还提供大量自动化的人工智能驱动测试，用于验证安全姿势并确保数据输出的准确性。

如何利用人工智能

Wallarm 利用人工智能衍生的启发式方法和行为分析来驱动威胁验证和缓解。人工智能广泛应用于创建、部署和管理状态测试与验证，帮助形成更安全的、大规模的系统。

10. ImmuniWeb

ImmuniWeb 利用跨学科的人工智能技术。与许多安全工具只将机器学习作为工具箱中的一个单一元素不同，ImmuniWeb 提供一体化的 Web、API 和云测试解决方案，全面整合人工智能。ImmuniWeb 的产品可以实现漏洞检测、端点发现、测试、故障测试等功能，并且对传统应用程序和移动应用程序的支持，使其成为一个出色的全面安全系统。

如何利用人工智能

ImmuniWeb 将人工智能解决方案与人工干预相结合，能够自动化处理简单或繁重的任务，并将更复杂的问题交给训练有素的专家处理。ImmuniWeb 的大部分产品都依托强大的机器学习技术，提供高效且快速的迭代测试、漏洞发现等功能。