随着OpenAI逐渐发展成为一个真正的企业，其产品组合（或称为模型组合）日益复杂，OpenAI正面临着公司产品组合繁杂的挑战。产品组合越庞大，管理难度就越大，处于这一阶段的公司面临的最大挑战就是如何避免产品组合变得繁杂，难以向用户传达价值。而且随着模型质量的不断提高，任何微小的分心都可能导致OpenAI被其他前沿模型公司超越。
API，是指电信运营商提供的一组接口，用于第三方开发者在其应用程序中快速、简便地集成电信服务，通常包括短信API、语音API、数据API等。电信运营商可以通过向第三方开发者提供API服务来增加收入。
随着OpenAI停止对中国提供API服务，国内大模型公司纷纷行动，上线“迁移计划”。如智谱，该公司第一时间在官微宣布，面向OpenAI API用户提供特别搬家计划，帮助用户切换至国产大模型，其GLM大模型号称全面对标OpenAI产品体系，且全链路技术自研、安全可控。
传统SAST工具在进行污点分析时，通常不会分析是否过滤，或者识别过滤能力较差，这会导致误报情况经常发生。灵脉SAST引擎支持对不同漏洞类型进行识别过滤及修复，从而可以排除一些无关的污点数据，有效减少误报率，使研发人员能够集中精力解决真正的安全风险。
传统上，欺诈检测和网络安全是两个不同的领域。然而，越来越复杂的攻击，尤其是针对恶意机器人API的攻击，需要更集成的防御。
GSMA还引用了麦肯锡的一些研究成果。麦肯锡声称，从现在到本世纪末，开放网关和其他网络API计划将为电信公司带来3000亿美元的市场机会。
零信任安全的覆盖范围并不仅仅是针对那些可以被看到的应用程序和数据。有许多应用程序和数据源是无法通过直接的用户界面来展示的，但它们却可以通过API被访问到。因此，在企业组织的零信任建设规划和策略实施模型中，应充分考虑并包含所有的API接口。
API流量指使用API在不同应用程序或系统之间传输的数据和请求，可以帮助不同的软件应用进行联系并交换数据，从而实现应用系统之间的有效集成和交互。
API技术逐渐成了现代数字业务环境的基础组成，也是企业数字化转型发展战略实现的核心要素，几乎所有的企业都依赖API进行服务连接、数据传输和系统控制。然而，API的爆炸式应用也为攻击者提供了更多的方法，而现有的安全工具却难以检测和减轻特定于API的威胁，使组织容易受到妥协、滥用和欺诈的影响。
根据Traceable近日发布的《2023年API安全状况报告》，过去两年74%的企业都遭遇了至少三次API攻击相关的数据泄露事件。
物联网安全的零信任方法采取更加谨慎和主动的立场。它并不假设用户、资产或资源始终安全。它专注于每个会话或数据事务的稳健验证和身份验证。这意味着实施严格的访问控制、强大的身份验证以及对所有网络流量的持续监控。
尽管API有无数的好处，但黑客也可以利用API中的漏洞未经授权访问敏感数据和隐私数据，从而导致数据泄露、财务损失和声誉受损。因此，企业需要了解API安全威胁形势，并寻找缓解威胁的最佳方法。
