2025年,全球用户平均每人每年花费超过500小时使用移动应用,较去年增长5.8%。每月活跃应用数量达到26款,同比增加9.2%。
开发团队为了快速响应市场需求,往往在”上市时间”与”应用安全”之间选择前者。Enterprise Strategy Group 的调查显示,仅38%的组织会每周分析应用漏洞(尤其后端服务),而近20%的企业漏洞测试间隔长达三个月以上。这种”先上线再修补”的模式,为黑客攻击留下了巨大窗口。
AI 编码工具的普及进一步加剧了风险。GitHub报告显示,73%的开发者日常使用AI生成代码,根据 2024 年云原生安全状况报告(Palo Alto Networks),44%的组织担心与 AI 生成的代码相关的风险。Snyk 的研究表明,56%的软件和安全团队成员表示不安全的人工智能建议很常见。
为了加速交付,超过一半的组织已在生产环境使用 AI 编码代理,另有78%计划跟进。但 AI 生成代码存在技术债务高、可维护性差等问题,某金融 APP 的核心账户服务后端因 AI 错误生成的权限校验逻辑,导致用户通过移动 App 可越权访问他人账户余额。这种“效率优先”模式,本质是将后端安全成本转嫁给业务和用户。
测试机制难以覆盖核心风险
传统安全测试对后端服务存在瓶颈:
• 频率不足:仅38%的企业每周进行安全测试,相当于”每年体检一次”。
• 覆盖不全:静态扫描工具对业务逻辑漏洞检出率不足15%,某平台用户关系服务后端因 API 接口权限校验缺陷,导致用户信息被未授权批量爬取。
运行时防护的致命缺口
运行阶段:零摩擦的 ASPM 防护
客户价值实践:跨行业案例验证
• API资产管控:全生命周期地图构建,攻击面收敛效率提升68%
• 动态组件防护:内存级虚拟补丁技术,漏洞响应时间
• 高级威胁防御:线程行为监控+WAF联动,无文件攻击拦截率100%
文章数据来源:
[1] Michael Olechna , Guardsquare , Apmdigest
[2] Octoverse 2024 , GitHub
[3] The State of Cloud-Native Srcurity Report , Palo Alto Networks
[4] 2023 Snyk AI-Generated Code Security Report , Snyk
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