So nutzen Sie künstliche Intelligenz, um die Cloud-Sicherheit für APIs und Microservices zu verbessern

Übersetzer |. Li Rui

Rezensent | API ist eine Reihe von Richtlinien, Richtlinien und Protokollen zur Förderung der Softwarekommunikation zwischen Anwendungen. Es beschreibt die Methoden, mit denen Softwarekomponenten interagieren, und vereinfacht so den Prozess der Entwicklung und Integration von Systemen.

Microservices-Architektur stellt einen Softwareentwicklungsansatz dar, der große Anwendungen in mehrere Dienste unterteilt. Jeder Service konzentriert sich auf eine Geschäftsfunktion. Sie können autonom entwickelt, eingesetzt und skaliert werden.

Cloud-Sicherheit ist für APIs und Microservices sehr wichtig und hier ist der Grund:

Datenschutz: APIs und Microservices verarbeiten häufig Informationen. Die Aufrechterhaltung der Sicherheit ist entscheidend, um diese Daten vor Zugriff, Verlust oder Zerstörung zu schützen.

Benutzerauthentifizierung und -autorisierung: Die Implementierung von Sicherheitsprotokollen in einer Cloud-Computing-Umgebung hilft, die Identität von Benutzern und Diensten zu überprüfen, die mit APIs und Microservices interagieren. Dadurch wird sichergestellt, dass autorisierte Stellen den Dienst nutzen können.

(3) Einhaltung von Vorschriften: In vielen Branchen gelten Vorschriften zum Datenschutz und zur Datensicherheit. Durch die Einhaltung von Cloud-Sicherheitspraktiken wird die Einhaltung dieser Anforderungen gewährleistet.

Sorgen Sie für sichere Kommunikation: APIs und Microservices basieren auf Netzwerkkommunikation. Diese Kanäle sind durch Verschlüsselung und andere Sicherheitsmaßnahmen geschützt, um das Abfangen oder Manipulieren von Daten zu verhindern. Diese Kanäle sind von entscheidender Bedeutung, um das Abfangen, Abfangen oder Manipulieren von Daten zu verhindern.

(5) Eindämmung von DDoS-Angriffen: Eine wirksame Cloud-Sicherheitsstrategie kann dazu beitragen, die Auswirkungen von DDoS-Angriffen (Distributed Denial of Service) zu minimieren, die die Verfügbarkeit von Diensten beeinträchtigen können. Durch die Abwehr von Angriffen bleibt die Zuverlässigkeit von APIs und Microservices erhalten.

(6) Infrastruktur schützen: APIs und Microservices, die in einer Cloud-Computing-Umgebung ausgeführt werden, sind integrale Bestandteile der Infrastruktur. Sicherheitsmaßnahmen spielen eine wichtige Rolle beim Schutz der Cloud-Computing-Infrastruktur vor Schwachstellen, die ausgenutzt werden könnten.

Für APIs und Microservices ist die Priorisierung der Cloud-Sicherheit von entscheidender Bedeutung, um Daten zu schützen, Compliance sicherzustellen, die Dienstverfügbarkeit aufrechtzuerhalten und Systeme vor Cyber-Bedrohungen zu schützen.

Herausforderungen der Cloud-Sicherheit ohne die Hilfe künstlicher Intelligenz

Die Bewältigung der Herausforderungen der Cloud-Sicherheit ohne die Hilfe künstlicher Intelligenz kann recht komplex sein. Hier sind einige typische Hindernisse:

(1) Die rechtzeitige Erkennung und Reaktion auf sich entwickelnde Cyber-Bedrohungen ist für die Aufrechterhaltung der Sicherheit von entscheidender Bedeutung. Ohne die Hilfe von KI-gestützten Bedrohungserkennungsfunktionen fällt es Unternehmen möglicherweise schwer, Bedrohungen zu erkennen, die Sicherheitsmaßnahmen umgehen können.

(2) Die manuelle Implementierung von Sicherheitsverfahren ist zeitaufwändig und fehleranfällig. KI-Technologie bietet die Möglichkeit, Sicherheitsaufgaben wie Schwachstellenscans, Patch-Management und Reaktion auf Vorfälle zu automatisieren, sodass sich Sicherheitsteams auf strategische Arbeit konzentrieren können.

(3) Das Erkennen von Anomalien im Benutzerverhalten oder in Netzwerkverkehrsmustern ist für die Identifizierung von Sicherheitslücken von entscheidender Bedeutung. KI kann große Datenmengen durchsuchen, Verhaltensabweichungen erkennen und Warnungen zur weiteren Überprüfung auslösen.

(4) Angesichts der sich ständig ändernden Natur von Cloud-Computing-Setups kann es eine Herausforderung sein, alle Assets und Abläufe im Auge zu behalten. Ohne die Unterstützung von KI-gestützten Überwachungstools wird die schnelle Erkennung und Behebung von Sicherheitsvorfällen zu einer ziemlich entmutigenden Aufgabe.

(5) Cloud-Computing-Umgebungen werden je nach Bedarf skaliert, was die Gewährleistung von Sicherheitskontrollen über alle Instanzen hinweg schwierig macht. Künstliche Intelligenz kann dabei helfen, die Durchsetzung von Sicherheitsrichtlinien zu automatisieren und sicherzustellen, dass Sicherheitsmaßnahmen zusammen mit der Infrastruktur skalierbar sind.

KI-verstärkte Sicherheit von APIs und Microservices

KI-verstärkte Cloud-Sicherheitslösungen spielen eine Rolle beim Schutz von APIs und Microservices vor neuen Cyber-Bedrohungen und Schwachstellen. Hier sind einige grundlegende Möglichkeiten, wie KI die API- und Microservice-Cloud-Sicherheit verbessern kann:

(1) Bedrohungen erkennen und darauf reagieren: Durch KI verbesserte Sicherheitstools können Daten analysieren, um Sicherheitsbedrohungsmuster zu erkennen und rechtzeitig auf Vorfälle zu reagieren Weise, Datenlecks und unbefugten Systemzugriff zu verhindern.

(2) Anomalien erkennen: Algorithmen der künstlichen Intelligenz können Verhaltensweisen in API-Anfragen und Microservice-Aktivitäten erkennen und Warnungen vor Aktivitäten, potenziellen Angriffen oder unbefugten Zugriffsversuchen auslösen.

(3) Verhaltensanalyse: Künstliche Intelligenz analysiert Benutzer und Anwendungen, die mit APIs und Microservices interagieren, und identifiziert normale Verhaltensmuster und Abweichungen, die auf Sicherheitsrisiken hinweisen können.

(4) Überwachen Sie den API-Verkehr: Tools für künstliche Intelligenz überwachen den API-Verkehr, analysieren Anforderungsmuster und erkennen Anomalien, um Sicherheitsprobleme wie DDoS-Angriffe, Datenlecks oder böswillige Aktivitäten zu lokalisieren.

(5) Automatische Ausführung von Sicherheitsrichtlinien: Das System der künstlichen Intelligenz führt automatisch die Sicherheitsrichtlinien von APIs und Microservices aus, um die Anwendung von Sicherheitsmaßnahmen sicherzustellen und gleichzeitig das Fehlerrisiko zu minimieren.

(6) Schwachstellenmanagement: KI-gestützte Systeme können APIs und Microservices scannen, um Schwachstellen zu identifizieren und Patches basierend auf der Risikobewertung zu priorisieren. Sie geben Empfehlungen zur Stärkung der Sicherheit vor Bedrohungen und Risiken.

(7) Integrierte Bedrohungsinformationen: Durch künstliche Intelligenz verbesserte Sicherheitsplattformen können Bedrohungsinformationen integrieren, um mit neuen Bedrohungen, Mustern und Angriffsmethoden Schritt zu halten. Diese Integration erleichtert API- und Microservice-Verteidigungsstrategien.

Organisationen, die die Cybersicherheitsabwehr stärken, Informationen schützen und die Sicherheit cloudbasierter Anwendungen aufrechterhalten möchten, müssen KI-gesteuerte Sicherheitsmaßnahmen für APIs und Microservices implementieren. Durch den Einsatz von KI-Technologie können Unternehmen ihre Fähigkeit verbessern, Bedrohungen zu erkennen, Reaktionszeiten bei Vorfällen zu verkürzen und die Sicherheit in einer sich schnell entwickelnden digitalen Umgebung zu stärken.

1. Bedrohungen erkennen und darauf reagieren

Die Gewährleistung von Bedrohungserkennungs- und Reaktionsmechanismen für Cloud-Computing-basierte APIs und Microservices ist für die Aufrechterhaltung der Sicherheit und Zuverlässigkeit der Infrastruktur von entscheidender Bedeutung. So können Sie in diesem Szenario KI für die Bedrohungserkennung und -reaktion nutzen:

• Scannen des Netzwerkverkehrs in Echtzeit: KI-Tools sind in der Lage, den Netzwerkverkehr, API-Anfragen und Interaktionen zwischen Mikrodiensten kontinuierlich zu beobachten und etwaige Verstöße umgehend zu identifizieren , verdächtige Aktivitäten oder unbefugte Zugriffsversuche.
• Modelle für maschinelles Lernen: Mit künstlicher Intelligenz verbesserte Modelle für maschinelles Lernen können Cyberbedrohungen identifizieren, indem sie Datensätze untersuchen, um Muster zu erkennen, die Maßnahmen empfehlen, und Bedrohungen proaktiv identifizieren und darauf reagieren.
• Automatisierte Reaktion auf Vorfälle: Möglichkeit, den Reaktionsprozess auf Vorfälle zu automatisieren, indem vordefinierte Aktionen als Reaktion auf Sicherheitsvorfälle ausgelöst werden, z. B. die Isolierung infizierter Dienste, die den Datenverkehr blockieren, oder die Isolierung betroffener Systeme.
• Forensische Analyse: Tools für künstliche Intelligenz können bei der Analyse nach einem Vorfall helfen, die Abfolge von Ereignissen durch Überprüfung von Protokollen, Prüfpfaden und Netzwerkaktivitäten rekonstruieren, die Ursache der Sicherheitsverletzung ermitteln und Abhilfemaßnahmen leiten.
• Adaptive Sicherheitsmaßnahmen: KI ist in der Lage, Sicherheitskontrollen und -einstellungen als Reaktion auf sich ändernde Bedrohungen anzupassen, sodass sich cloudbasierte APIs und Microservices an sich ändernde Risiken und Schwachstellen anpassen können. 2. Anomalien entdecken Diese Funktionalität ist entscheidend für die Gewährleistung der Zuverlässigkeit, Sicherheit und Effizienz des Dienstes.

In der Welt der KI-gestützten APIs und Microservices können Algorithmen zur Erkennung von Verstößen verwendet werden, um Metriken wie Anfrage-/Antwortzeiten, Datenverkehr, Fehlerraten und Ressourcennutzung zu überwachen. Durch die rechtzeitige Überprüfung dieser Indikatoren können etwaige Anomalien umgehend erkannt werden, was das Eingreifen und die Lösung potenzieller Probleme erleichtert.

Die Integration der Anomalieerkennung in KI-gestützte APIs und Microservices erfordert den Einsatz von Modellen und Algorithmen für maschinelles Lernen, um Verhaltensmuster zu etablieren. Jede Abweichung von diesen Mustern kann Warnungen oder automatisierte Reaktionen zur Behebung von Risiken oder Leistungsproblemen auslösen.

Durch die Integration der Unregelmäßigkeitserkennung in KI-gestützte APIs und Microservices können Unternehmen die Systemzuverlässigkeit, -sicherheit und -effektivität verbessern und so letztendlich das Benutzererlebnis und die betriebliche Effizienz verbessern.

3. Verhaltensanalyse

Wenn es um KI-gestützte APIs und Microservices geht, umfasst die Analyse des Benutzerverhaltens die Überwachung und Bewertung von Verhaltensweisen, Trends und Präferenzen. Durch die Beobachtung, wie Benutzer mit diesen Diensten interagieren, können Unternehmen verschiedene Muster, Anomalien und Verbesserungsmöglichkeiten entdecken.

Die Analyse umfasst Aspekte wie Benutzerengagement, Reaktionszeiten, Fehlerhäufigkeit und Nutzungstrends. Mithilfe von KI-Tools können Unternehmen Informationen über das Benutzerverhalten sammeln, um ihre Dienste effektiv anzupassen.

Durch die Analyse KI-gestützter APIs und Microservices können Unternehmen Hindernisse, Sicherheitsrisiken oder Bereiche identifizieren, die Leistungsverbesserungen erfordern. Durch das Verständnis des Benutzerverhaltens können Unternehmen die Verfügbarkeit und Reaktionsfähigkeit ihrer Dienste verbessern.

Die ganzheitliche Integration von KI-gestützten APIs und Microservices-Analysen kann die Benutzerzufriedenheit erhöhen, die Systemeffizienz verbessern und fundierte Entscheidungen auf der Grundlage datengesteuerter Erkenntnisse treffen.

Hier sind einige beliebte Tools, die häufig zur Verhaltensanalyse in KI-gestützten APIs und Microservices verwendet werden:

• Google Analytics: Google Analytics wird nicht nur für Webanalysen verwendet, sondern kann auch das Benutzerverhalten in APIs und Microservices verfolgen und Einblicke in Benutzerengagement, Interaktion und Konversionsraten liefern.
• Mixpanel: Als auf Ereignisverfolgung spezialisierte Analyseplattform ermöglicht Mixpanel Unternehmen die Überwachung des Benutzerverhaltens wie Funktionsnutzung, Aufbewahrung und Benutzerpfade über APIs und Microservices hinweg.
• Amplitude: Ein weiteres Tool, das sich auf Produktanalysen und Verhaltensanalysen konzentriert, Amplitude hilft Unternehmen, das Benutzerverhalten durch Kohortenanalysen und die Verfolgung von Benutzerreisen für Apps und Dienste zu verstehen.
• Hotjar: Hotjar stellt Heatmaps, Sitzungsaufzeichnungen und Benutzer-Feedback-Tools für Analysezwecke bereit und demonstriert visuell, wie Benutzer APIs und Microservices nutzen.
• Kibana: Als Teil des Elastic Stack ist Kibana ein Datenvisualisierungstool zur Analyse von Protokolldaten, um Benutzerverhaltensmuster, Anomalien und Trends in APIs und Microservices zu identifizieren.

4. Überwachen Sie den API-Verkehr

Die Überwachung des API-Verkehrs ist entscheidend für die Gewährleistung der Effizienz, Sicherheit und Zuverlässigkeit von KI-APIs und Microservices. Durch die Überwachung des API-Verkehrs können Unternehmen Datenflüsse und Anfragen innerhalb ihrer Systeme überwachen, analysieren und verbessern. Diese Überwachung hilft dabei, Probleme, Anomalien und Muster zu erkennen, die den normalen Betrieb von APIs und Microservices beeinträchtigen können.

In einer KI-gestützten Umgebung können verschiedene Tools und Methoden zur Überwachung des API-Verkehrs verwendet werden.

• API-Gateways überwachen: Diese Gateways dienen als Einstiegspunkte für APIs und bieten Einblicke in den ein- und ausgehenden Datenverkehr. Tools wie Kong, APIgee oder AWS API Gateway können Metriken wie Anforderungsrate, Antwortzeit und Fehlerrate überwachen.
• Protokollierung und Nachverfolgung: Durch die Integration von Protokollierungs- und Nachverfolgungsmechanismen in APIs und Microservices können detaillierte Informationen zum API-Verkehr erfasst werden.
• API-Überwachungstools: Da sich Tools wie Elasticsearch, Logstash und Kibana (ELK-Stack) durch das System bewegen, sie sind in der Lage, Protokolle zu analysieren und Anfragen zu verfolgen. Zur Überwachung von APIs können Sie Tools wie Postman, Insomnia oder Paw verwenden, um API-Endpunkte zu beobachten, Testanfragen zu senden und Antwortzeiten zu messen. Diese Tools haben sich als wertvoll erwiesen, um Einblicke in das API-Verhalten aus Benutzerperspektive zu gewinnen.
• Echtzeit-Überwachungslösungen: Um eine Echtzeitüberwachung von APIs und Microservices zu ermöglichen, bieten Lösungen wie Prometheus, Grafana oder Datadog Funktionen, die es Unternehmen ermöglichen, Metriken sofort zu visualisieren, Warnungen zu erstellen und die Leistung zeitnah zu analysieren .
• Tools zur Verkehrsanalyse: Wenn es um die Analyse des Netzwerkverkehrs und die Überprüfung von Nutzlasten in der API-Kommunikation geht, können Tools wie Wireshark, Fiddler oder Charles Proxy nützliche Erkenntnisse liefern.
• Sicherheitsüberwachungslösungen: Um Sicherheitsmaßnahmen rund um den API-Verkehr zu verbessern, können Sicherheitslösungen wie OWASP ZAP, Burp Suite oder AWS WAF genutzt werden, um Sicherheitsbedrohungen, Anomalien und Schwachstellen effektiv zu überwachen.

5. Automatisierte Durchsetzung von Sicherheitsrichtlinien

Die Gewährleistung der Sicherheit und Vertraulichkeit von KI-gesteuerten APIs und Microservices erfordert die automatisierte Durchsetzung von Sicherheitsrichtlinien. Durch die Automatisierung dieses Prozesses können Unternehmen Sicherheitsmaßnahmen in ihren Systemen konsequent anwenden, überwachen und durchsetzen. Hier sind einige spezifische Strategien und Tools, die zur Automatisierung von Sicherheitsrichtlinien in KI-gesteuerten APIs und Microservices verwendet werden können:

• Tokenbasierte Authentifizierung: Nutzen Sie tokenbasierte Authentifizierungsmechanismen wie OAuth 2.0 oder JSON Web Tokens (JWT), um den Zugriff auf APIs und Microservices zu authentifizieren und zu autorisieren, um Token auszugeben und Prozesse zu validieren. Ihr Widerruf trägt zur Erhöhung der Sicherheit bei.
• Sicherheitsrichtlinie als Code: Verwenden Sie Tools wie Open Policy Agent (OPA) oder HashiCorp Sentinel, um Sicherheitsrichtlinien als Code zu definieren. Durch die Konvertierung von Sicherheitsrichtlinien in Codeformat können Unternehmen ihre Implementierung während des gesamten Softwareentwicklungslebenszyklus automatisieren.
• Verhaltensanalysetools: Mit Analysetools wie Splunk, Elastic Security oder IBM QRadar kann das Benutzerverhalten überwacht und ausgewertet werden, um Verstöße zu identifizieren und Sicherheitsprotokolle für Aktivitäten innerhalb von APIs und Microservices zu pflegen.
• Zugriffskontrolllisten (ACLs): Die Implementierung von Zugriffskontrolllisten hilft, den Zugriff auf API-Endpunkte und Microservices gemäß festgelegten Vorschriften einzuschränken und stellt durch automatisierte Verwaltung sicher, dass nur autorisierte Benutzer oder Dienste auf Ressourcen zugreifen können.
• Runtime Application Self-Protection (RASP): Die Einführung einer Runtime (Runtime) Application Self-Protection (RASP)-Lösung, wie Contrast Security oder Veracode, beinhaltet die Einbettung von Sicherheitsrichtlinien in die API-Laufzeitumgebung um Maßnahmen gegen häufige Bedrohungen wie Injektionsangriffe und Datenoffenlegung durchzusetzen.

6. Schwachstellenmanagement

Effektives Schwachstellenmanagement schützt Systeme vor potenziellen Sicherheitsrisiken und -verstößen, indem Schwachstellen identifiziert, bewertet, gemindert und überwacht werden. Dabei spielt der Schutz KI-gesteuerter APIs und Microservices eine wichtige Rolle Rolle.

Hier sind einige wichtige Strategien und Tools zum Management von Schwachstellen in KI-gestützten APIs und Microservices:

• Regelmäßige Schwachstellenprüfung: Nutzen Sie Scantools wie Nessus, Qualys oder OpenVAS. Überprüfen Sie APIs und Microservices auf bekannte Schwachstellen. Konsistentes Scannen hilft dabei, Schwachstellen zu erkennen, die Angreifer ausnutzen könnten.
• Sicherheitspatches: Richten Sie einen Prozess zur Verwaltung von Patches ein, um sicherzustellen, dass Softwarekomponenten und Abhängigkeiten mit Sicherheitspatches auf dem neuesten Stand bleiben. Durch rechtzeitiges Patchen können bekannte Schwachstellen behoben und das Risiko von Angriffen verringert werden.
• Sichere Codeüberprüfung: Überprüfen Sie Ihren Code regelmäßig auf Sicherheitsprobleme, um unsichere Praktiken und Schwachstellen zu beheben. Tools wie SonarQube, Checkmarx oder Fortify können die Codeanalyse automatisieren, um Sicherheitslücken in Ihrer Codebasis zu erkennen.
• API-Sicherheitspraktiken: Befolgen Sie API-Entwicklungspraktiken, einschließlich Authentifizierung, Autorisierung, Verschlüsselung, Eingabevalidierung und Fehlerbehandlung. Die Einhaltung dieser Praktiken kann die Angriffsfläche verringern und die Sicherheit Ihrer APIs und Microservices erhöhen.
• Integrierte Bedrohungsinformationen: Integrierte Bedrohungsinformationen und zeitnahe Updates zu neuen Sicherheitsbedrohungen und Schwachstellen im Zusammenhang mit KI-gesteuerten APIs und Microservices. Tools wie ThreatConnect oder Recorded Future können dabei helfen, Bedrohungen zu erkennen und darauf zu reagieren.
• Vorfallreaktionsplan: Entwickeln Sie einen Plan zur Reaktion auf Vorfälle mit API- und Microservice-Schwachstellen Handhabungsprozess . Der Plan sollte den Prozess zur Bewältigung eines Sicherheitsvorfalls umreißen, einschließlich Schritte zum Beheben von Schwachstellen, Kommunikationsstrategien und Wiederherstellungsverfahren. 7. Threat Intelligence integrieren Durch die Nutzung von Threat-Intelligence-Ressourcen können Unternehmen über Bedrohungen, Schwachstellen und bösartige Aktivitäten informiert bleiben, die ein Risiko für ihre APIs und Microservices darstellen können.

Hier sind einige wichtige Strategien und Tools zur Integration von Bedrohungsinformationen in eine KI-gesteuerte Umgebung:

• Threat IntelligenceFeedback-Quellen: Bleiben Sie auf dem Laufenden, indem Sie Bedrohungsinformationen von vertrauenswürdigen Quellen wie CERT, ISAC und kommerziellen Anbietern abonnieren. Diese Feeds bieten Echtzeit-Einblicke in bekannte Bedrohungen, Kompromittierungsindikatoren (Indicators of Compromise, IOCs) und Angriffsmuster im Zusammenhang mit APIs und Microservices.
Integriertes Sicherheitsinformations- und Ereignismanagement (SIEM): Integrieren Sie Threat-Intelligence-Feeds in SIEM-Lösungen wie Splunk, ArcSight oder Logrhym. Diese Integration hilft dabei, Sicherheitsereignisse zu korrelieren, Protokolle zu analysieren und Bedrohungen auf der Grundlage von Indikatoren zu identifizieren, die von Threat Intelligence bereitgestellt werden.
Überwachung von
• Indicators of Intrusions (IOCs): Überwachen Sie Indicators of Intrusions (IOCs) aus Threat-Intelligence-Feeds in Protokollen von API- und Microservice-Verkehrsdaten und Systemaktivitäten. Tools wie MISP (Malware Information Sharing Platform) oder OpenCTI sind wertvoll für die Verwaltung und Korrelation der Überwachung Indicators of Intrusion (IOCs). Aktivieren Sie Security Orchestration, Automation and Response (SOAR): Stellen Sie eine SOAR-Plattform wie Demisto, Phantom oder Swimlane bereit, um Aufgaben im Zusammenhang mit der Verwaltung von Bedrohungsinformationen zu automatisieren. Diese Plattformen optimieren Vorfallsreaktionsprozesse und Behebungsworkflows, die speziell für APIs und Microservices entwickelt wurden. Nutzen Sie Algorithmen für maschinelles Lernen, um Daten aus Bedrohungsinformationen zu analysieren, Muster zu identifizieren und Sicherheitsvorfälle in KI-gesteuerten APIs und Microservices vorherzusagen. Modelle des maschinellen Lernens können die Fähigkeit verbessern, Bedrohungen zu erkennen und Reaktionsmaßnahmen effektiv zu automatisieren. Fazit Cyber-Bedrohungen.
• Originaltitel:

Leveraging AI to Bolster Cloud Security for APIs and Microservices

, Autor: Nilesh Charankar

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