如何识别和阻止可疑的API流量

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。相比传统的Web应用程序，API会产生更多的数据流量和调用需求，而其中也难免会出现一些恶意或错误的请求，由于这些请求往往与海量的合规请求掺杂在一起，因此难以被使用静态安全规则的传统安全方案所检测。

随着现代软件开发方式的变化，第三方软件组件暴露出API漏洞的风险不断增加，攻击者也越来越多地瞄准在这些脆弱的API接口。可疑的API流量会对整个系统及数据构成巨大威胁，这些流量通常都会带有恶意意图，比如未经授权的访问企图、数据泄露，甚至针对API基础设施漏洞的潜在攻击。检测可疑的API流量对于确保数字化应用交互的安全性和完整性至关重要。

研究人员统计发现，恶意的API流量通常会包含以下可疑特征：

异常的请求频率——如果API在短时间内收到异常多的请求，这可能是攻击者有目的攻击API服务器的表现；
不寻常地使用模式——当系统出现不合常规的API调用，或者调用时未严格遵守标准的调用步骤，这也表明了可能含有恶意企图；
未经授权的访问尝试——很多恶意的API调用请求中会包含不正确的身份验证凭据，或者企图访问超出权限限制的资源
恶意载荷注入尝试——一些恶意的API流量会包含恶意载荷，比如SQL注入尝试或跨站脚本（XSS）攻击。
异常数据模式或内容——一些恶意的API流量还会包含可疑或意外的数据模式，比如大量的敏感信息或异常数据格式。
高错误率或异常响应代码——如果发现某些API流量的错误率突然增加或者存在不常见的响应代码，往往表明这些API中包含了可疑的访问活动。

为了有效地检测可疑的API流量，企业需要实施可靠的监控系统，并采用先进的分析和机器学习算法。这将有助于确保API安全策略和工具比不断发展的网络安全环境领先一步，使企业能够主动识别和响应安全威胁，尽量降低数据泄露、财务损失和声誉损害的风险。以下总结了防范可疑API流量活动的5种主动性措施，可以帮助企业组织更加有效地构建API应用安全体系：

1、基于机器学习的日志分析和异常检测

分析系统日志和检测异常对于有效的网络安全至关重要，而先进的检测算法和机器学习技术可用于提前发现存在安全泄密隐患或未经授权访问的异常模式或行为。日志数据能够帮助企业深入了解用户活动、系统性能和潜在安全风险。借助日志分析，企业可以跟踪和监控网络活动，并主动响应安全事件；而异常检测技术在识别偏离正常模式的各种数据点上的可疑活动方面起着至关重要的作用。这些异常可能包括不合常规的登录尝试及请求模式、未经授权的访问尝试或异常的数据传输。借助机器学习算法的帮助，企业组织可以参照基准行为，提高可疑API流量的检测准确率。

2、实施速率限制和访问控制

实施速率限制和访问控制有助于确保API应用的稳定性和安全性。如果限制在一定时间内可以发出的请求数量，企业就能防止API被恶意滥用并保护资源。此外，实施访问控制措施让企业可以根据用户角色或权限限制对特定端点或功能的访问。速率限制和访问控制都是可靠API安全策略的重要组成部分。

3、定期更新和修补API端点

如果保持主动态势，并实施定期更新和补丁，企业可以保护API端点远离潜在漏洞，比如代码错误和安全威胁。组织应该确立一套系统化的流程，来更新和修补API端点以确保应用程序保持安全和可靠。

4、执行安全审计和渗透测试

开展安全性审计可以确保潜在的漏洞在被利用前就被识别和积极处理。安全审计可以检查系统或网络的各个方面，包括硬件、软件、流程和配置，识别潜在的配置错误、过时的软件版本或者安全控制不到位的问题。在此基础上，企业应该通过渗透测试模拟实际攻击，测试现有安全措施的有效性，获得对系统或网络的未经授权的访问并及早发现并修复漏洞。

5、实施安全认证机制

通过实施安全身份验证和授权机制，企业组织可以保护敏感信息和确保用户账户的完整性，降低未经授权访问和数据泄露的风险。安全认证的措施包括：一是使用复杂的强密码；二是实施多因素身份验证（MFA）系统，可以增添额外的保护层，确保用户提供额外的验证，比如将一次性密码发送到其移动设备以及敏感数据加密、安全会话管理和定期安全审计等措施；三是在授权方面，基于角色的访问控制（RBAC）来增强安全性，RBAC根据分配的角色授予访问权限，确保用户只能访问其工作职责所必需的资源和功能。

来源：安全牛

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