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    如何識別和阻止可疑的API流量?

    2023年10月21日

    API流量指使用API在不同應用程序或系統(tǒng)之間傳輸?shù)臄?shù)據(jù)和請求,可以幫助不同的軟件應用進行聯(lián)系并交換數(shù)據(jù),從而實現(xiàn)應用系統(tǒng)之間的有效集成和交互。相比傳統(tǒng)的Web應用程序,API會產(chǎn)生更多的數(shù)據(jù)流量和調用需求,而其中也難免會出現(xiàn)一些惡意或錯誤的請求,由于這些請求往往與海量的合規(guī)請求摻雜在一起,因此難以被使用靜態(tài)安全規(guī)則的傳統(tǒng)安全方案所檢測。

    隨著現(xiàn)代軟件開發(fā)方式的變化,第三方軟件組件暴露出API漏洞的風險不斷增加,攻擊者也越來越多地瞄準在這些脆弱的API接口??梢傻腁PI流量會對整個系統(tǒng)及數(shù)據(jù)構成巨大威脅,這些流量通常都會帶有惡意意圖,比如未經(jīng)授權的訪問企圖、數(shù)據(jù)泄露,甚至針對API基礎設施漏洞的潛在攻擊。檢測可疑的API流量對于確保數(shù)字化應用交互的安全性和完整性至關重要。

    研究人員統(tǒng)計發(fā)現(xiàn),惡意的API流量通常會包含以下可疑特征:

    為了有效地檢測可疑的API流量,企業(yè)需要實施可靠的監(jiān)控系統(tǒng),并采用先進的分析和機器學習算法。這將有助于確保API安全策略和工具比不斷發(fā)展的網(wǎng)絡安全環(huán)境領先一步,使企業(yè)能夠主動識別和響應安全威脅,盡量降低數(shù)據(jù)泄露、財務損失和聲譽損害的風險。以下總結了防范可疑API流量活動的5種主動性措施,可以幫助企業(yè)組織更加有效地構建API應用安全體系:


    1、基于機器學習的日志分析和異常檢測

    分析系統(tǒng)日志和檢測異常對于有效的網(wǎng)絡安全至關重要,而先進的檢測算法和機器學習技術可用于提前發(fā)現(xiàn)存在安全泄密隱患或未經(jīng)授權訪問的異常模式或行為。日志數(shù)據(jù)能夠幫助企業(yè)深入了解用戶活動、系統(tǒng)性能和潛在安全風險。借助日志分析,企業(yè)可以跟蹤和監(jiān)控網(wǎng)絡活動,并主動響應安全事件;而異常檢測技術在識別偏離正常模式的各種數(shù)據(jù)點上的可疑活動方面起著至關重要的作用。這些異??赡馨ú缓铣R?guī)的登錄嘗試及請求模式、未經(jīng)授權的訪問嘗試或異常的數(shù)據(jù)傳輸。借助機器學習算法的幫助,企業(yè)組織可以參照基準行為,提高可疑API流量的檢測準確率。


    2、實施速率限制和訪問控制

    實施速率限制和訪問控制有助于確保API應用的穩(wěn)定性和安全性。如果限制在一定時間內可以發(fā)出的請求數(shù)量,企業(yè)就能防止API被惡意濫用并保護資源。此外,實施訪問控制措施讓企業(yè)可以根據(jù)用戶角色或權限限制對特定端點或功能的訪問。速率限制和訪問控制都是可靠API安全策略的重要組成部分。


    3、定期更新和修補API端點

    如果保持主動態(tài)勢,并實施定期更新和補丁,企業(yè)可以保護API端點遠離潛在漏洞,比如代碼錯誤和安全威脅。組織應該確立一套系統(tǒng)化的流程,來更新和修補API端點以確保應用程序保持安全和可靠。


    4、執(zhí)行安全審計和滲透測試

    開展安全性審計可以確保潛在的漏洞在被利用前就被識別和積極處理。安全審計可以檢查系統(tǒng)或網(wǎng)絡的各個方面,包括硬件、軟件、流程和配置,識別潛在的配置錯誤、過時的軟件版本或者安全控制不到位的問題。在此基礎上,企業(yè)應該通過滲透測試模擬實際攻擊,測試現(xiàn)有安全措施的有效性,獲得對系統(tǒng)或網(wǎng)絡的未經(jīng)授權的訪問并及早發(fā)現(xiàn)并修復漏洞。


    5、 實施安全認證機制


    通過實施安全身份驗證和授權機制,企業(yè)組織可以保護敏感信息和確保用戶賬戶的完整性,降低未經(jīng)授權訪問和數(shù)據(jù)泄露的風險。安全認證的措施包括:一是使用復雜的強密碼;二是實施多因素身份驗證(MFA)系統(tǒng),可以增添額外的保護層,確保用戶提供額外的驗證,比如將一次性密碼發(fā)送到其移動設備以及敏感數(shù)據(jù)加密、安全會話管理和定期安全審計等措施;三是在授權方面,基于角色的訪問控制(RBAC)來增強安全性,RBAC根據(jù)分配的角色授予訪問權限,確保用戶只能訪問其工作職責所必需的資源和功能。


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