Cara menggunakan kecerdasan buatan untuk meningkatkan keselamatan awan untuk API dan perkhidmatan mikro

Penterjemah |. Li Rui

Penilai |. API ialah satu set garis panduan Garis panduan dan protokol untuk mempromosikan perisian Komunikasi antara aplikasi. Ia menggariskan kaedah di mana komponen perisian berinteraksi, memudahkan proses pembangunan dan penyepaduan sistem.

Seni bina perkhidmatan mikro mewakili pendekatan pembangunan perisian yang membahagikan aplikasi besar kepada berbilang perkhidmatan. Setiap perkhidmatan memberi tumpuan kepada fungsi perniagaan. Mereka boleh dibangunkan, digunakan dan skala secara autonomi.

Keselamatan awan sangat penting untuk API dan perkhidmatan mikro dan inilah sebabnya:

Perlindungan Data: API dan perkhidmatan mikro sering mengendalikan maklumat. Mengekalkan keselamatan adalah penting untuk melindungi data ini daripada akses, kebocoran atau kemusnahan.

Pengesahan dan Keizinan Pengguna: Melaksanakan protokol keselamatan dalam persekitaran pengkomputeran awan membantu mengesahkan identiti pengguna dan perkhidmatan yang berinteraksi dengan API dan perkhidmatan mikro. Ini memastikan entiti yang diberi kuasa boleh menggunakan perkhidmatan tersebut.

(3) Pematuhan kepada peraturan: Banyak industri mempunyai peraturan mengenai privasi dan keselamatan data. Mematuhi amalan keselamatan awan memastikan pematuhan dengan keperluan ini.

Pastikan komunikasi selamat: API dan perkhidmatan mikro bergantung pada komunikasi rangkaian. Saluran ini dilindungi dengan penyulitan dan perlindungan lain untuk mengelakkan pemintasan atau gangguan data. Saluran ini penting untuk menghalang pemintasan data, pemintasan atau gangguan.

(5) Mengurangkan serangan DDoS: Strategi keselamatan awan yang berkesan boleh membantu meminimumkan kesan serangan denial-of-service (DDoS) teragih yang berpotensi mengganggu ketersediaan perkhidmatan. Dengan mempertahankan diri daripada serangan, kebolehpercayaan API dan perkhidmatan mikro dikekalkan.

(6) Lindungi infrastruktur: API dan perkhidmatan mikro yang berjalan dalam persekitaran pengkomputeran awan adalah bahagian penting dalam infrastruktur. Langkah keselamatan memainkan peranan penting dalam melindungi infrastruktur pengkomputeran awan daripada kelemahan yang boleh dieksploitasi.

Untuk API dan perkhidmatan mikro, mengutamakan keselamatan awan adalah penting untuk melindungi data, memastikan pematuhan, mengekalkan ketersediaan perkhidmatan dan melindungi sistem daripada ancaman siber.

Cabaran keselamatan awan tanpa bantuan kecerdasan buatan

Mengatasi cabaran keselamatan awan tanpa bantuan kecerdasan buatan boleh menjadi agak rumit. Berikut ialah beberapa halangan biasa:

(1) Pengenalpastian tepat pada masanya dan tindak balas terhadap ancaman siber yang berubah adalah penting untuk mengekalkan keselamatan. Tanpa bantuan keupayaan pengesanan ancaman dikuasakan AI, organisasi mungkin mendapati sukar untuk mengesan ancaman yang boleh mengelak langkah keselamatan.

(2) Pelaksanaan prosedur keselamatan secara manual memakan masa dan terdedah kepada ralat. Teknologi AI menyediakan keupayaan untuk mengautomasikan tugas keselamatan seperti pengimbasan kerentanan, pengurusan tampalan dan tindak balas insiden, membolehkan pasukan keselamatan menumpukan pada kerja strategik.

(3) Mengenal pasti anomali dalam tingkah laku pengguna atau corak trafik rangkaian adalah penting untuk mengenal pasti kelemahan keselamatan. AI boleh menyaring sejumlah besar data, mengesan penyelewengan tingkah laku dan meningkatkan makluman untuk semakan lanjut.

(4) Memandangkan sifat tetapan pengkomputeran awan yang sentiasa berubah, mengawasi semua aset dan operasi boleh menjadi mencabar. Tanpa sokongan alat pemantauan yang dipertingkatkan AI, mengesan dan menyelesaikan insiden keselamatan dengan cepat menjadi tugas yang agak menakutkan.

(5) Persekitaran pengkomputeran awan berskala mengikut keperluan, yang menjadikan memastikan kawalan keselamatan merentas semua keadaan sukar. Kecerdasan buatan boleh membantu mengautomasikan penguatkuasaan dasar keselamatan dan memastikan langkah keselamatan berskala bersama-sama dengan infrastruktur.

AI dipertingkatkan keselamatan API dan perkhidmatan mikro

Penyelesaian keselamatan awan yang dipertingkatkan AI memainkan peranan dalam melindungi API dan perkhidmatan siber mikro yang muncul. Berikut ialah beberapa cara asas AI boleh meningkatkan keselamatan API dan awan perkhidmatan mikro:

(1) Mengesan dan bertindak balas kepada ancaman: Alat keselamatan yang dipertingkatkan oleh AI boleh menganalisis data untuk mengenal pasti corak ancaman keselamatan dan bertindak balas terhadap insiden tepat pada masanya cara , mengelakkan kebocoran data dan capaian sistem yang tidak dibenarkan.

(2) Kesan anomali: Algoritma kecerdasan buatan boleh mengenal pasti gelagat dalam permintaan API dan aktiviti perkhidmatan mikro, meningkatkan makluman untuk aktiviti, kemungkinan serangan atau percubaan akses tanpa kebenaran.

(3) Analisis tingkah laku: Kecerdasan buatan menganalisis pengguna dan aplikasi yang berinteraksi dengan API dan perkhidmatan mikro, mengenal pasti corak tingkah laku biasa dan penyelewengan yang mungkin menunjukkan risiko keselamatan.

(4) Pantau trafik API: Alat kecerdasan buatan memantau trafik API, menganalisis corak permintaan dan mengesan anomali untuk menentukan isu keselamatan seperti serangan DDoS, kebocoran data atau aktiviti berniat jahat.

(5) Pelaksanaan automatik dasar keselamatan: Sistem kecerdasan buatan secara automatik melaksanakan dasar keselamatan API dan perkhidmatan mikro untuk memastikan penggunaan langkah keselamatan sambil meminimumkan risiko ralat.

(6) Pengurusan Kerentanan: Sistem yang dipertingkatkan AI boleh mengimbas API dan perkhidmatan mikro untuk mengenal pasti kelemahan dan mengutamakan tampalan berdasarkan penilaian risiko. Mereka menyediakan cadangan untuk mengukuhkan keselamatan terhadap ancaman dan risiko.

(7) Perisikan ancaman bersepadu: Platform keselamatan yang dipertingkatkan oleh kecerdasan buatan boleh menyepadukan kecerdasan ancaman untuk bersaing dengan ancaman, corak dan kaedah serangan yang muncul. Penyepaduan ini memudahkan API dan strategi pertahanan perkhidmatan mikro.

Organisasi yang bertujuan untuk mengukuhkan pertahanan keselamatan siber, melindungi maklumat dan mengekalkan keselamatan aplikasi berasaskan awan mesti melaksanakan langkah keselamatan dipacu AI untuk API dan perkhidmatan mikro. Dengan memanfaatkan teknologi AI, organisasi boleh meningkatkan keupayaan mereka untuk mengesan ancaman, mengurangkan masa tindak balas insiden dan mengukuhkan keselamatan dalam persekitaran digital yang berkembang pesat.

1. Mengesan dan bertindak balas kepada ancaman

Memastikan pengesanan ancaman dan mekanisme tindak balas untuk API berasaskan pengkomputeran awan dan perkhidmatan mikro adalah penting untuk mengekalkan keselamatan dan kebolehpercayaan infrastruktur Begini cara memanfaatkan AI untuk pengesanan dan tindak balas ancaman dalam senario ini:

• Pengimbasan trafik rangkaian masa nyata: Alat AI dapat memerhati trafik rangkaian, permintaan API dan interaksi antara perkhidmatan mikro secara berterusan, Kenal pasti sebarang pelanggaran dengan segera , aktiviti mencurigakan atau percubaan akses tanpa kebenaran.
• Model Pembelajaran Mesin: Model pembelajaran mesin yang dipertingkatkan dengan kecerdasan buatan boleh mengenal pasti ancaman siber dengan meneliti set data untuk mengesan corak yang mengesyorkan tindakan, mengenal pasti secara proaktif dan bertindak balas terhadap ancaman.
• Tindak Balas Insiden Automatik: Keupayaan untuk mengautomasikan proses tindak balas insiden dengan mencetuskan tindakan yang dipratentukan sebagai tindak balas kepada insiden keselamatan, seperti mengasingkan perkhidmatan yang dijangkiti yang menyekat trafik atau mengasingkan sistem yang terjejas.
• Analisis Forensik: Alat kecerdasan buatan boleh membantu menganalisis selepas insiden, membina semula urutan peristiwa dengan menyemak log, jejak audit dan aktiviti rangkaian, menentukan punca pelanggaran keselamatan dan membimbing usaha pemulihan.
• Langkah keselamatan adaptif: AI mempunyai keupayaan untuk melaraskan kawalan dan tetapan keselamatan sebagai tindak balas kepada perubahan ancaman, membolehkan API berasaskan awan dan perkhidmatan mikro menyesuaikan diri dengan perubahan risiko dan kelemahan.

2. Temui anomali

Pengesanan anomali memainkan peranan dalam API dan perkhidmatan mikro dipacu AI, yang membolehkan sistem mengenal pasti penyelewengan daripada corak atau gelagat. Fungsi ini penting untuk memastikan kebolehpercayaan, keselamatan dan kecekapan perkhidmatan.

Dalam dunia API dan perkhidmatan mikro yang dipertingkatkan AI, algoritma untuk mengesan pelanggaran boleh digunakan untuk memantau metrik seperti masa permintaan/tindak balas, trafik, kadar ralat dan penggunaan sumber. Dengan menyemak penunjuk ini tepat pada masanya, sebarang anomali boleh dikenal pasti dengan segera, memudahkan campur tangan dan menyelesaikan masalah yang berpotensi.

Menggabungkan pengesanan anomali ke dalam API dipertingkatkan AI dan perkhidmatan mikro memerlukan memanfaatkan model dan algoritma pembelajaran mesin untuk mewujudkan corak tingkah laku. Sebarang penyelewengan daripada corak ini boleh mencetuskan makluman atau respons automatik untuk menangani risiko atau isu prestasi.

Dengan menyepadukan pengesanan penyelewengan ke dalam API dan perkhidmatan mikro yang dipertingkatkan AI, organisasi boleh meningkatkan kebolehpercayaan, keselamatan dan keberkesanan sistem, akhirnya meningkatkan pengalaman pengguna dan kecekapan operasi.

3. Analisis Tingkah Laku

Apabila bercakap tentang API dan perkhidmatan mikro yang dikuasakan AI, menganalisis gelagat pengguna termasuk memantau dan menilai gelagat, arah aliran dan keutamaan. Dengan memerhatikan cara pengguna berinteraksi dengan perkhidmatan ini, organisasi boleh menemui corak, anomali dan kawasan yang berbeza untuk penambahbaikan.

Analisis merangkumi aspek seperti penglibatan pengguna, masa tindak balas, kekerapan ralat dan aliran penggunaan. Dengan bantuan alatan AI, organisasi boleh mengumpul maklumat tentang tingkah laku pengguna untuk menyesuaikan perkhidmatan mereka dengan berkesan.

Dengan menganalisis API dan perkhidmatan mikro yang dipertingkatkan AI, organisasi boleh mengenal pasti sekatan jalan, risiko keselamatan atau kawasan yang memerlukan peningkatan prestasi. Dengan memahami gelagat pengguna, perniagaan boleh meningkatkan ketersediaan dan responsif perkhidmatan mereka.

Penyepaduan holistik API dipertingkatkan AI dan analitik perkhidmatan mikro boleh meningkatkan kepuasan pengguna, meningkatkan kecekapan sistem dan membuat keputusan termaklum berdasarkan cerapan terdorong data.

Berikut ialah beberapa alatan popular yang biasa digunakan untuk menganalisis gelagat dalam API dan perkhidmatan mikro yang dipertingkatkan AI:

• Google Analitis: Selain digunakan untuk analitis web, Analitis Google juga boleh menjejaki gelagat pengguna dalam API dan perkhidmatan mikro, memberikan cerapan tentang penglibatan pengguna, interaksi dan kadar penukaran.
• Mixpanel: Platform analitik yang mengkhususkan diri dalam penjejakan acara, Mixpanel membenarkan organisasi memantau gelagat pengguna seperti penggunaan ciri, pengekalan dan laluan pengguna merentas API dan perkhidmatan mikro.
• Amplitud: Alat lain yang memfokuskan pada analitik produk dan analitik tingkah laku, Amplitud membantu organisasi memahami gelagat pengguna melalui analisis kohort dan menjejaki perjalanan pengguna untuk apl dan perkhidmatan.
• Hotjar: Menyediakan peta haba, rakaman sesi dan alatan maklum balas pengguna untuk tujuan analitik, Hotjar menunjukkan secara visual cara pengguna menggunakan API dan perkhidmatan mikro.
• Kibana: Sebahagian daripada Tindanan Elastik, Kibana ialah alat visualisasi data untuk menganalisis data log untuk mengenal pasti corak tingkah laku pengguna, anomali dan arah aliran dalam API dan perkhidmatan mikro.

4. Pantau trafik API

Memantau trafik API adalah penting untuk memastikan kecekapan, keselamatan dan kebolehpercayaan API AI dan perkhidmatan mikro. Dengan memantau trafik API, organisasi boleh memantau, menganalisis dan meningkatkan aliran data dan permintaan dalam sistem mereka. Pemantauan ini membantu mengenal pasti isu, anomali dan corak yang mungkin menjejaskan operasi biasa API dan perkhidmatan mikro.

Dalam persekitaran yang dipertingkatkan AI, pelbagai alat dan kaedah boleh digunakan untuk memantau trafik API.

• Memantau Gerbang API: Gerbang ini berfungsi sebagai pintu masuk ke API dan memberikan cerapan tentang trafik masuk dan keluar. Alat seperti Kong, APIgee atau AWS API Gateway boleh memantau metrik seperti kadar permintaan, masa tindak balas dan kadar ralat.
• Pengelogan dan Pengesanan: Menggabungkan mekanisme pengelogan dan pengesanan dalam API dan perkhidmatan mikro boleh menangkap maklumat terperinci tentang trafik API.
• Alat Pemantauan API: Kerana alatan seperti Elasticsearch, Logstash dan Kibana (tindanan ELK) bergerak melalui sistem, memintamereka dapat dianalisis Untuk memantau API, anda boleh menggunakan alat seperti Posman, Insomnia atau Paw untuk memerhati titik akhir API, menghantar permintaan percubaan dan mengukur masa tindak balas. Alat ini telah terbukti berharga untuk mendapatkan cerapan tentang gelagat API daripada perspektif pengguna.
• Penyelesaian pemantauan masa nyata: Untuk membolehkan pemantauan masa nyata API dan perkhidmatan mikro, penyelesaian seperti Prometheus, Grafana atau Datadog menyediakan ciri yang membolehkan organisasi memvisualisasikan metrik serta-merta, mencipta makluman dan menganalisis prestasi tepat pada masanya .
• Alat Analisis Trafik: Apabila ia berkaitan dengan menganalisis trafik rangkaian dan memeriksa muatan dalam komunikasi API, alatan seperti Wireshark, Fiddler atau Charles Proxy boleh memberikan cerapan yang berguna.
• Penyelesaian Pemantauan Keselamatan: Untuk meningkatkan langkah keselamatan di sekitar trafik API, penyelesaian keselamatan seperti OWASP ZAP, Burp Suite atau AWS WAF boleh dimanfaatkan untuk memantau ancaman keselamatan, anomali dan kelemahan dengan berkesan.

5. Penguatkuasaan automatik dasar keselamatan

Memastikan keselamatan dan kerahsiaan API dan perkhidmatan mikro dipacu AI memerlukan penguatkuasaan automatik dasar keselamatan. Dengan mengautomasikan proses ini, organisasi boleh menggunakan secara konsisten , memantau dan menguatkuasakan langkah keselamatan merentas sistem mereka. Berikut ialah beberapa strategi dan alatan khusus yang boleh digunakan untuk mengautomasikan dasar keselamatan dalam API dan perkhidmatan mikro dipacu AI:

• Pengesahan berasaskan token: Gunakan mekanisme pengesahan berasaskan token seperti OAuth 2.0 atau JSON Web Token (JWT) untuk mengesahkan dan membenarkan akses kepada API dan perkhidmatan mikro untuk mengeluarkan token dan mengesahkan proses Automasi token. Membatalkan mereka membantu meningkatkan keselamatan.
• Dasar Keselamatan sebagai Kod: Gunakan alatan seperti Open Policy Agent (OPA) atau HashiCorp Sentinel untuk mentakrifkan dasar keselamatan sebagai kod. Dengan menukar dasar keselamatan kepada format kod, organisasi boleh mengautomasikan pelaksanaannya sepanjang kitaran hayat pembangunan perisian.
• Alat analitis gelagat: Dengan alat analitis seperti Splunk, Elastic Security atau IBM QRadar, gelagat pengguna boleh dipantau dan dinilai untuk mengenal pasti pelanggaran dan mengekalkan protokol keselamatan untuk aktiviti dalam API dan perkhidmatan mikro.
• Senarai Kawalan Akses (ACL): Melaksanakan senarai kawalan akses membantu menyekat akses kepada titik akhir API dan perkhidmatan mikro mengikut peraturan yang ditetapkan dan memastikan melalui pengurusan automatik bahawa hanya pengguna atau perkhidmatan yang diberi kuasa boleh mengakses sumber.
• Runtime Application Self-Protection (RASP): Mengguna pakai penyelesaian perlindungan diri (RASP) aplikasi runtime (Runtime), seperti Contrast Security atau Veracode, melibatkan membenamkan dasar keselamatan masa jalanan ke dalam API. untuk menguatkuasakan langkah-langkah terhadap ancaman biasa seperti serangan suntikan dan pendedahan data.

6. Pengurusan Keterdedahan

Pengurusan kerentanan yang berkesan melindungi sistem daripada potensi risiko dan pelanggaran keselamatan dengan mengenal pasti, menilai, mengurangkan kebolehpercayaan dan pemantauan AI, sambil memainkan peranan penting dalam pemacuan AI. peranan.

Berikut ialah beberapa strategi dan alatan penting untuk mengurus kerentanan dalam API dan perkhidmatan mikro dikuasakan AI:

Alat vulnerability biasa dan pengimbasan mikroAS yang dikenali sebagai NessussV dan OpenServices kelemahan. Pengimbasan yang konsisten membantu mengenal pasti kelemahan yang boleh dieksploitasi oleh penyerang.
Security Patching: Wujudkan proses untuk mengurus patch untuk memastikan komponen perisian dan kebergantungan sentiasa dikemas kini dengan patch keselamatan. Tampalan tepat pada masanya boleh menyelesaikan kelemahan yang diketahui
• dan mengurangkan risiko serangan.
Semakan Kod Selamat: Semak kod anda secara kerap untuk isu keselamatan untuk menangani amalan dan kelemahan yang tidak selamat. Alat seperti SonarQube, Checkmarx atau Fortify boleh mengautomasikan analisis kod untuk mengesan kelemahan keselamatan dalam pangkalan kod anda.
Amalan Keselamatan API: Ikuti amalan pembangunan API termasuk pengesahan, kebenaran, penyulitan, pengesahan input dan pengendalian ralat. Mematuhi amalan ini boleh mengurangkan permukaan serangan
• dan meningkatkan keselamatan API dan perkhidmatan mikro anda.
Kepintaran Ancaman Bersepadu: Perisikan ancaman bersepadu dan kemas kini tepat pada masanya tentang ancaman dan kelemahan keselamatan yang muncul berkaitan dengan API dan perkhidmatan mikro dipacu AI. Alat seperti ThreatConnect atau Recorded Future boleh membantu mengesan dan bertindak balas terhadap ancaman.
Pelan tindak balas insiden: Bangunkan rancangan untuk bertindak balas terhadap insiden yang melibatkan kelemahan API dan perkhidmatan mikro
• Proses pengendalian . Pelan itu harus menggariskan proses untuk mengendalikan insiden keselamatan, termasuk langkah untuk menambal kelemahan, strategi komunikasi dan prosedur pemulihan.

7. Mengintegrasikan Perisikan Ancaman

Adalah penting untuk menyepadukan perisikan ancaman ke dalam API dipacu AI dan perkhidmatan mikro untuk mengukuhkan langkah keselamatan, mengenal pasti ancaman dan mengurus risiko dengan berkesan. Dengan memanfaatkan sumber perisikan ancaman, organisasi boleh kekal dimaklumkan tentang ancaman, kelemahan dan aktiviti berniat jahat yang mungkin menimbulkan risiko kepada API dan perkhidmatan mikro mereka.

Berikut ialah beberapa strategi dan alatan penting untuk menyepadukan perisikan ancaman dalam persekitaran dipacu AI:

• Ancaman PerisikanSumber Maklum Balas: Ikuti perkembangan terkini dengan melanggan risikan ancaman daripada sumber yang dipercayai seperti CERT, ISAC dan pembekal komersial. Suapan ini memberikan cerapan masa nyata tentang ancaman yang diketahui, penunjuk kompromi (IOC) dan corak serangan yang berkaitan dengan API dan perkhidmatan mikro.
Integrated Security Information and Event Management (SIEM): Integrasikan suapan perisikan ancaman ke dalam penyelesaian SIEM seperti Splunk, ArcSight atau logrhym. Penyepaduan ini membantu mengaitkan peristiwa keselamatan, menganalisis log dan mengenal pasti ancaman berdasarkan penunjuk yang disediakan oleh perisikan ancaman.
Memantau
• Penunjuk Pencerobohan (IOC): Pantau Penunjuk Pencerobohan (IOC) daripada suapan perisikan ancaman dalam log API dan data trafik perkhidmatan mikro dan aktiviti sistem. Alat seperti MISP (Platform Perkongsian Maklumat Hasad) atau OpenCTI adalah berharga untuk mengurus dan mengaitkan pemantauan Petunjuk Pencerobohan(IOC). Dayakan Security Orchestration, Automation and Response (SOAR): Gunakan platform SOAR seperti Demisto, Phantom atau Swimlane untuk mengautomasikan tugasan yang berkaitan dengan pengurusan perisikan ancaman. Platform ini menyelaraskan proses tindak balas insiden dan aliran kerja pemulihan yang direka khusus untuk API dan perkhidmatan mikro. Manfaatkan algoritma pembelajaran mesin untuk menganalisis data daripada perisikan ancaman, mengenal pasti corak dan meramalkan insiden keselamatan dalam API dan perkhidmatan mikro dipacu AI. Model pembelajaran mesin boleh meningkatkan keupayaan untuk mengesan ancaman dan mengautomasikan langkah tindak balas dengan berkesan.
• Kesimpulan

Dengan menyepadukan teknologi berasaskan AI untuk mengesan dan bertindak balas terhadap ancaman dalam persekitaran API dan mikroperkhidmatan berasaskan awan, organisasi boleh mengukuhkan pertahanan keselamatan siber mereka, menambah baik daripada keupayaan tindak balas insiden mereka. ancaman siber. .

Atas ialah kandungan terperinci Cara menggunakan kecerdasan buatan untuk meningkatkan keselamatan awan untuk API dan perkhidmatan mikro. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!