如何利用人工智慧增強API和微服務的雲端安全

譯者| 李睿

#審校| 重樓

概述

#API 是一組指導方針和協議，用於促進軟體應用程式之間的溝通。它概述了軟體元件互動的方法，簡化了開發和整合系統的過程。

微服務架構代表了一種將大型應用程式劃分為多個服務的軟體開發方法。每個服務集中於一個業務功能。它們可以自主開發、部署和擴展。

雲端安全對API和微服務非常重要，原因如下：

資料保護：API和微服務經常處理資訊。維護安全性對於保護這些資料免受存取、洩漏或破壞至關重要。

使用者驗證與授權：在雲端運算環境中實作安全協定有助於驗證和API和微服務互動的使用者和服務的身份。這確保了授權實體可以使用服務。

（3）遵守法規：許多行業都有關於據隱私和安​​全的法規。遵守雲端安全實踐可以確保符合這些要求。

確保安全通訊：API和微服務依賴網路通訊。透過加密和其他保護措施保護這些通道，以防止資料攔截或篡改。這些通道對於防止資料攔截、截取或篡改至關重要。

（5）緩解DDoS攻擊：有效的雲端安全策略可以幫助最大限度地減少分散式阻斷服務(DDoS)攻擊的影響，這種攻擊有可能破壞服務的可用性。透過防禦攻擊，API和微服務的可靠性得以維持。

（6）保護基礎架構：在雲端運算環境中運作的API和微服務是基礎架構的組成部分。安全措施在保護雲端運算基礎設施免受可能被利用的漏洞侵害方面發揮著重要作用。

對於API和微服務來說，優先考慮雲端安全性對於保護資料、確保合規性、維護服務可用性以及保護系統免受網路威脅至關重要。

雲端安全性在沒有人工智慧幫助下面臨的挑戰

在沒有人工在智慧幫助的情況下應對雲端安全挑戰可能相當複雜。以下是一些典型的障礙：

（1）及時識別和應對不斷變化的網路威脅對於維護安全至關重要。如果沒有人工智慧支援的威脅偵測功能的幫助，組織可能會發現很難偵測到可以逃避安全措施的威脅。

（2）人工實作安全程式耗時且容易出錯。人工智慧技術提供了自動化執行安全任務的能力，例如漏洞掃描、修補程式管理和事件回應，使安全團隊能夠專注於策略工作。

（3）識別使用者行為或網路流量模式中的例外狀況對於確定安全漏洞至關重要。人工智慧可以篩選大量數據，發現行為偏差，並發出警報以供進一步審查。

（4）考慮到雲端運算設定的性質不斷變化，密切注意所有資產和操作可能會帶來挑戰。如果沒有人工智慧增強的監控工具的支持，快速發現和解決安全事件將成為一項相當艱鉅的任務。

（5）雲端運算環境根據需要擴展，這使得確保跨所有實例的安全控制變得棘手。人工智慧可以幫助自動化執行安全策略，並保證安全措施可與基礎設施一起擴展。

人工智慧增強API和微服務的安全性

人工智慧增強的雲端安全解決方案在保護API和微服務免受新出現的網路威脅和漏洞方面發揮作用。以下是人工智慧增強API和微服務雲端安全的一些基本方法：

（1）偵測和回應威脅：人工智慧增強的安全工具可以分析數據，以識別安全威脅模式，及時回應事件，防止資料外洩和未經授權的系統存取。

#########（2）發現異常：人工智慧演算法可以識別API請求和微服務活動中的行為，為活動、潛在攻擊或未經授權的訪問嘗試發出警報。 ##################（3）行為分析：人工智慧對與API和微服務互動的使用者和應用程式進行分析，識別正常的行為模式和可能表明安全風險的偏差。 ############

（4）監控API流量：人工智慧工具監控API流量，分析請求模式，並偵測異常情況，以找出DDoS攻擊、資料外洩或惡意活動等安全性問題。

（5）安全策略的自動執行：人工智慧系統自動執行API和微服務的安全策略，確保安全措施的應用，同時最大限度地降低錯誤風險。

（6）漏洞管理：人工智慧增強的系統可以掃描API和微服務來識別漏洞，並根據風險評估確定修補的優先順序。它們為加強安全以應對威脅和風險提供了建議。

（7）整合威脅情報：人工智慧增強的安全平台可以整合威脅情報，以跟上新出現的威脅、模式和攻擊方法。這種整合有助於API和微服務的防禦策略。

旨在加強網路安全防禦、保護資訊和維護基於雲端運算的應用程式安全的組織必須為API和微服務實施人工智慧驅動的安全措施。透過利用人工智慧技術，組織可以提高偵測威脅的能力，減少事件回應時間，並在快速發展的數位環境中加強安全性。

1.偵測並回應威脅

#確保基於雲端運算的API和微服務的威脅偵測和回應機制對於維護基礎設施的安全性和可靠性至關重要。以下是在這種情況下如何利用人工智慧進行威脅偵測和回應的方法：

• #即時網路流量掃描：人工智慧工具能夠持續觀察網路流量、API請求和微服務之間的交互，及時查明任何違規行為、可疑活動或未經授權的存取企圖。
• 機器學習模型：利用人工智慧增強的機器學習模型可以透過仔細檢查資料集來檢測建議採取行動的模式，從而識別網路威脅，主動識別和回應威脅。
• 自動事件回應：能夠透過觸發預先定義的操作來回應安全事件，例如隔離受感染的服務阻止流量或隔離受影響的系統，從而自動執行事件響應過程。
• 取證分析：人工智慧工具可以幫助在事件發生後進行分析，透過審查日誌、審計追蹤和網路活動來重建事件序列，找出安全漏洞的原因，並指導補救工作。
• 自適應安全措施：人工智慧有能力調整安全控制和設置，以應對不斷變化的威脅，使基於雲端運算的API和微服務能夠適應不斷變化的風險和漏洞。

2.發現異常

異常檢測在人工智慧驅動的API和微服務中發揮作用，使系統能夠識別與模式或行為的偏差。這個功能對於確保服務的可靠性、安全性和效率至關重要。

在人工智慧增強的API和微服務領域，偵測違規行為的演算法可以用來監控請求/回應時間、流量、錯誤率和資源利用率等指標。透過及時檢查這些指標，可以及時識別任何異常，促進幹預和解決潛在問題。

將異常檢測納入人工智慧增強的API和微服務中，需要利用機器學習模型和演算法來建立行為模式。任何偏離這些模式的情況都可能觸發警報或自動回應，以解決風險或效能問題。

透過將不規則檢測整合到人工智慧增強的API和微服務中，組織可以提高系統的可靠性、安全性和有效性，最終提高使用者體驗和營運效率。

3.行為分析

#當涉及到人工智慧驅動的API和微服務時，分析使用者行為包括監控和評估行為、趨勢和偏好。透過觀察使用者如何與這些服務交互，組織可以發現不同的模式、異常和可以改進的領域。

此分析涵蓋了使用者參與程度、回應時間、錯誤頻率和使用趨勢等面向。在人工智慧工具的幫助下，組織可以收集有關用戶行為的信息，從而有效地自訂他們的服務。

透過對人工智慧增強的API和微服務進行分析，組織可以確定障礙、安全風險或需要效能升級的領域。透過掌握使用者行為，企業可以改善其服務的可用性和回應性。

人工智慧增強的API和微服務分析的整體整合可以提高使用者滿意度，提高系統效率，並根據資料驅動的見解做出明智的決策。

以下是一些在人工智慧增強的API和微服務中通常用於分析行為的流行工具：

• Google Analytics：除了用於網路分析，Google Analytics還可以追蹤API和微服務中的使用者行為，提供使用者參與度、互動和轉換率的見解。
• Mixpanel：專門從事事件追蹤的分析平台，Mixpanel允許組織監控用戶行為，例如API和微服務中的功能使用、保留率和用戶路徑。
• Amplitude：另一個專注於產品分析和行為分析的工具，Amplitude幫助組織透過佇列分析和追蹤應用程式和服務的使用者旅程來了解使用者行為。
• Hotjar：提供用於分析目的的熱圖、會話記錄和使用者回饋工具，Hotjar直觀地展示了使用者如何使用API​​和微服務。
• Kibana：作為Elastic Stack的一部分，Kibana是資料視覺化工具，用於分析日誌數據，以識別API和微服務中的使用者行為模式、異常和趨勢。

4.監控API流量

監控API流量對於確保人工智慧API和微服務的效率、安全性和可靠性至關重要。透過監視API流量，組織可以監控、分析和增強其係統內的資料流和請求。這種監視有助於找出可能影響API和微服務正常運作的問題、異常和模式。

在人工智慧增強的環境中，可以使用各種工具和方法來監控API流量。

• 監控API閘道：這些閘道作為API的入口點，並提供對傳入和傳出流量的洞察。 Kong、APIgee或AWS API Gateway等工具可以監控請求率、回應時間和錯誤率等指標。
• 日誌記錄和追蹤：在API和微服務中結合日誌記錄和追蹤機制，可以擷取有關API流量的詳細資訊。
• API監控工具：因為Elasticsearch#，Logstash和Kibana (ELK堆疊)等工具在系統中移動，它們能夠分析日誌並追蹤請求。對於監控API，可以使用Postman、Insomnia或Paw等工具來觀察API端點、發送試用請求和評估回應時間。事實證明，這些工具對於從使用者的角度深入了解API行為很有價值。
• 即時監控解決方案：為了實現對API和微服務的即時監控，Prometheus、Grafana或Datadog等解決方案提供了一些功能，使組織能夠即時可視化指標、建立警報並及時分析效能。
• 流量分析工具：當涉及分析網路流量和檢查API通訊中的有效負載時，Wireshark、Fiddler或Charles Proxy等工具可以提供有用的見解。
• 安全監控解決方案：為了增強圍繞API流量的安全措施，可以利用OWASP ZAP、Burp Suite或AWS WAF等安全解決方案來有效監控安全威脅、例外和漏洞。

5.安全策略的自動執行

#確保人工智慧驅動的API和微服務的安全性和機密性需要自動執行安全性原則。透過自動化這個過程，組織可以一致地跨其係統應用，監視和執行安全措施。以下是一些可用於自動執行人工智慧驅動的API和微服務中的安全策略的具體

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• Token-based authentication: Employ token-based authentication mechanisms such as OAuth 2.0 or JSON Web Tokens (JWT) to authenticate and authorize access to APIs and microservices; used to issue commands Automated process for acquiring and validating tokens. Revoking them helps increase security.
• Security policy as code: Use tools like Open Policy Agent (OPA) or HashiCorp Sentinel to define security policy as code. By converting security policies into code format, organizations can automate their implementation throughout the software development lifecycle.
• Behavioral analysis tools: Using analytical tools such as Splunk, Elastic Security, or IBM QRadar, you can monitor and evaluate user behavior to identify violations and maintain API and Security protocols for activities within microservices.
• Access Control List (ACL): Implementing access control lists helps limit access to API endpoints and microservices according to established regulations and ensures through automated management Only authorized users or services can access resources.
• Runtime Application Self-Protection (RASP): Use runtime (Runtime) application self-protection (RASP) solutions, such as Contrast Security or Veracode, involve embedding security policies into the API runtime environment to enforce measures against common threats such as injection attacks and data exposure.

6. Vulnerability Management

Effective vulnerability management is through identification, Assessing, mitigating, and monitoring vulnerabilities to protect systems from potential security risks and breaches plays an important role in protecting AI-driven APIs and microservices.

Here are some important strategies and tools for managing vulnerabilities in AI-powered APIs and microservices:

• Regular vulnerability scanning: Use scanning tools such as Nessus, Qualys or OpenVAS to check APIs and microservices for known vulnerabilities. Consistent scanning helps pinpoint weaknesses that attackers could exploit.
• Security patching: Establish a process for managing patches to ensure software components and dependencies are kept up to date with security patches. Timely patching can solve known vulnerabilities and reduce the risk of attacks.
• Secure Code Review: Regularly review code for security issues to address unsafe practices and vulnerabilities. Tools like SonarQube, Checkmarx or Fortify can automate code analysis to detect security flaws in your code base.
• API Security Practices: Follow API development practices including authentication, authorization, encryption, input validation, and error handling. Adhering to these practices can reduce the attack surface and enhance the security of APIs and microservices.
• #Integrate threat intelligence: Integrate threat intelligence to provide timely updates on emerging security threats and vulnerabilities related to AI-driven APIs and microservices. Tools like ThreatConnect or Recorded Future can help detect and respond to threats.
• Incident response plan: Develop a plan to respond to incidents involving API and microservice vulnerabilitiesHandling process. The plan should outline the process for handling a security incident, including steps to patch vulnerabilities, communications strategies, and recovery procedures.

7. Integrate threat intelligence

Integrate threat intelligence into artificial intelligence It is critical to implement intelligence-driven APIs and microservices to enforce security measures, identify threats and effectively manage risks. By leveraging threat intelligence resources, organizations can stay informed of threats, vulnerabilities, and malicious activity that may pose a risk to their APIs and microservices.

Here are some important strategies and tools for integrating threat intelligence in an AI-driven environment:

• Threat IntelligenceFeedback Sources: Stay current by subscribing to threat intelligence from trusted sources such as CERT, ISAC and commercial providers. These feeds provide real-time insights into known threats, indicators of compromise (IOCs), and attack patterns related to APIs and microservices.
Integrated Security Information and Event Management (SIEM): Integrate threat intelligence feeds into a SIEM solution such as Splunk, ArcSight or logrhym. This integration helps correlate security events, analyze logs, and identify threats based on indicators provided by threat intelligence.
Monitoring
• IntrusionsIndicators (IOCs): In logs of API and microservice traffic data and system activity , monitor monitoring Indicators of Compromise (IOC) matches from the threat intelligence feed. Tools like MISP (Malware Information Sharing Platform) or OpenCTI are valuable for managing and correlating monitoring indicators of compromise (IOCs). Enable Security Orchestration, Automation, and Response (SOAR): Deploy a SOAR platform such as Demisto, Phantom, or Swimlane to automate tasks related to managing threat intelligence. These platforms streamline incident response processes and remediation workflows designed specifically for APIs and microservices. Leverage machine learning algorithms to analyze data from threat intelligence, identify patterns, and predict security incidents in AI-driven APIs and microservices. Machine learning models can enhance the ability to detect threats and effectively automate response measures.
• Conclusion

Detect and respond to cloud-based APIs by integrating artificial intelligence-based technologies and threats in a microservices environment, organizations can strengthen their cybersecurity defenses, improve incident response capabilities, and protect their assets from cyber threats.

Original title:

##Leveraging AI to Bolster Cloud Security for APIs and Microservices By Nilesh Charankar

以上是如何利用人工智慧增強API和微服務的雲端安全的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！