譯者 | 李睿

審校 | 重樓

概述

API是一組指導方針和協議，用于促進軟件應用程序之間的通信。它概述了軟件組件交互的方法，簡化了開發和集成系統的過程。

微服務架構代表了一種將大型應用程序劃分為多個服務的軟件開發方法。每個服務集中于一個業務功能。它們可以自主開發、部署和擴展。

云安全對API和微服務非常重要，其原因如下：

（1）數據保護：API和微服務經常處理信息。維護安全性對于保護這些數據免受訪問、泄漏或破壞至關重要。

（2）用戶身份驗證和授權：在云計算環境中實現安全協議有助于驗證與API和微服務交互的用戶和服務的身份。這確保了授權實體可以使用服務。

（3）遵守法規：許多行業都有關于據隱私和安全的法規。遵守云安全實踐可以確保符合這些要求。

（4）確保安全通信：API和微服務依賴于網絡通信。通過加密和其他保護措施保護這些通道對于防止數據攔截或篡改至關重要。

（5）緩解DDoS攻擊：有效的云安全策略可以幫助最大限度地減少分布式拒絕服務(DDoS)攻擊的影響，這種攻擊有可能破壞服務的可用性。通過防御攻擊，API和微服務的可靠性得以維護。

（6）保護基礎設施：在云計算環境中運行的API和微服務是基礎設施的組成部分。安全措施在保護云計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。

對于API和微服務來說，優先考慮云安全對于保護數據、確保合規性、維護服務可用性以及保護系統免受網絡威脅至關重要。

云安全在沒有人工智能幫助下面臨的挑戰

在沒有人工智能幫助的情況下應對云安全挑戰可能相當復雜。以下是一些典型的障礙：

（1）及時識別和應對不斷變化的網絡威脅對于維護安全至關重要。如果沒有人工智能支持的威脅檢測功能的幫助，組織可能會發現很難檢測到可以逃避安全措施的威脅。

（2）人工實施安全程序耗時且容易出錯。人工智能技術提供了自動化執行安全任務的能力，例如漏洞掃描、補丁管理和事件響應，使安全團隊能夠專注于戰略工作。

（3）識別用戶行為或網絡流量模式中的異常對于確定安全漏洞至關重要。人工智能可以篩選大量數據，發現行為偏差，并發出警報以供進行進一步審查。

（4）考慮到云計算設置的性質不斷變化，密切關注所有資產和操作可能會帶來挑戰。如果沒有人工智能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巨的任務。

（5）云計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。人工智能可以幫助自動化執行安全策略，并保證安全措施與基礎設施一起可擴展。

人工智能增強API和微服務的安全性

人工智能增強的云安全解決方案在保護API和微服務免受新出現的網絡威脅和漏洞方面發揮著作用。以下是人工智能增強API和微服務云安全的一些基本方法：

（1）檢測和響應威脅：由人工智能增強的安全工具可以分析數據，以識別安全威脅模式，及時響應事件，防止數據泄露和未經授權的系統訪問。

（2）發現異常：人工智能算法可以識別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：人工智能對與API和微服務交互的用戶和應用程序進行分析，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：人工智能工具監控API流量，分析請求模式，并檢測異常情況，以查明DDoS攻擊、數據泄露或惡意活動等安全問題。

（5）安全策略的自動執行：人工智能系統自動執行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：人工智能增強的系統可以掃描API和微服務來識別漏洞，并根據風險評估確定修補的優先級。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：由人工智能增強的安全平臺可以整合威脅情報，以跟上新出現的威脅、模式和攻擊方法。這種集成有助于API和微服務的防御策略。

旨在加強網絡安全防御、保護信息和維護基于云計算的應用程序安全的組織必須為API和微服務實施人工智能驅動的安全措施。通過利用人工智能技術，組織可以提高檢測威脅的能力，減少事件響應時間，并在快速發展的數字環境中加強安全性。

1.檢測和響應威脅

確保基于云計算的API和微服務的威脅檢測和響應機制對于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能進行威脅檢測和響應的方法：

• 實時網絡流量掃描：人工智能工具能夠持續觀察網絡流量、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訪問企圖。
• 機器學習模型：利用人工智能增強的機器學習模型可以通過仔細檢查數據集來檢測建議采取行動的模式，從而識別網絡威脅，主動識別和響應威脅。
• 自動事件響應：能夠通過觸發預定義的操作來響應安全事件，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：人工智能工具可以幫助在事件發生后進行分析，通過審查日志、審計跟蹤和網絡活動來重建事件序列，查明安全漏洞的原因，并指導補救工作。
• 自適應安全措施：人工智能有能力調整安全控制和設置，以應對不斷變化的威脅，使基于云計算的API和微服務能夠適應不斷變化的風險和漏洞。

2.發現異常

異常檢測在人工智能驅動的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。這個功能對于確保服務的可靠性、安全性和效率至關重要。

在人工智能增強的API和微服務領域，檢測違規行為的算法可以用來監控請求/響應時間、流量、錯誤率和資源利用率等指標。通過及時檢查這些指標，可以及時識別任何異常，促進干預和解決潛在問題。

將異常檢測納入到人工智能增強的API和微服務中，需要利用機器學習模型和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響應，以解決風險或性能問題。

通過將不規則檢測集成到人工智能增強的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，最終提高用戶體驗和運營效率。

3.行為分析

當涉及到人工智能驅動的API和微服務時，分析用戶行為包括監控和評估行為、趨勢和偏好。通過觀察用戶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。

該分析涵蓋了用戶參與程度、響應時間、錯誤頻率和使用趨勢等方面。在人工智能工具的幫助下，組織可以收集有關用戶行為的信息，從而有效地定制他們的服務。

通過對人工智能增強的API和微服務進行分析，組織可以確定障礙、安全風險或需要性能升級的領域。通過掌握用戶行為，企業可以改進其服務的可用性和響應性。

人工智能增強的API和微服務分析的整體集成可以提高用戶滿意度，提高系統效率，并根據數據驅動的見解做出明智的決策。

以下是一些在人工智能增強的API和微服務中通常用于分析行為的流行工具：

• Google Analytics：除了用于網絡分析，Google Analytics還可以跟蹤API和微服務中的用戶行為，提供用戶參與度、交互和轉化率方面的見解。
• Mixpanel：一個專門從事事件跟蹤的分析平臺，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：另一個專注于產品分析和行為分析的工具，Amplitude幫助組織通過隊列分析和跟蹤應用程序和服務的用戶旅程來了解用戶行為。
• Hotjar：提供用于分析目的的熱圖、會話記錄和用戶反饋工具，Hotjar直觀地展示了用戶如何使用API和微服務。
• Kibana：作為Elastic Stack的一部分，Kibana是一個數據可視化工具，用于分析日志數據，以識別API和微服務中的用戶行為模式、異常和趨勢。

4.監控API流量

監控API流量對于確保人工智能API和微服務的效率、安全性和可靠性至關重要。通過監視API流量，組織可以監控、分析和增強其系統內的數據流和請求。這種監視有助于查明可能影響API和微服務正常運行的問題、異常和模式。

在人工智能增強的環境中，可以使用各種工具和方法來監控API流量。

• 監控API網關：這些網關作為API的入口點，并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、響應時間和錯誤率等指標。
• 日志記錄和跟蹤：在API和微服務中結合日志記錄和跟蹤機制，可以捕獲有關API流量的詳細信息。
• API監控工具：因為Elasticsearch，Logstash和Kibana (ELK堆棧)等工具在系統中移動，它們能夠分析日志并跟蹤請求。對于監控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響應時間。事實證明，這些工具對于從用戶的角度深入了解API行為很有價值。
• 實時監控解決方案：為了實現對API和微服務的實時監控，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、創建警報并及時分析性能。
• 流量分析工具：當涉及到分析網絡流量和檢查API通信中的有效負載時，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、異常和漏洞。

5.安全策略的自動執行

確保人工智能驅動的API和微服務的安全性和機密性需要自動執行安全策略。通過自動化這一過程，組織可以一致地跨其系統應用，監視和執行安全措施。以下是一些可用于自動執行人工智能驅動的API和微服務中的安全策略的具體策略和工具：

• 基于令牌的身份驗證：采用基于令牌的身份驗證機制，例如OAuth 2.0或JSON Web令牌(JWT)來驗證和授權訪問API和微服務；用于發布令牌和驗證令牌的自動化流程。撤銷它們有助于增強安全性。
• 安全策略即代碼：使用開放策略代理(OPA)或HashiCorp Sentinel等工具將安全策略定義為代碼。通過將安全策略轉換為代碼格式，組織可以在整個軟件開發生命周期中自動化其實現。
• 行為分析工具：利用Splunk、Elastic Security或IBM QRadar等分析工具，可以監控和評估用戶行為，以識別違規行為，并維護API和微服務內活動的安全協議。
• 訪問控制列表（ACL）：實現訪問控制列表有助于根據既定法規限制對API端點和微服務的訪問，并通過自動化管理確保只有授權用戶或服務才能訪問資源。
• 運行時應用程序自我保護(RASP)：采用運行時（Runtime）應用程序自我保護(RASP)解決方案，例如Contrast Security或Veracode，涉及將安全策略嵌入到API運行時環境中，以強制執行針對注入攻擊和數據暴露等常見威脅的措施。

6.漏洞管理

有效的漏洞管理通過識別、評估、緩解和監控漏洞來保護系統免受潛在的安全風險和破壞，在保護人工智能驅動的API和微服務方面發揮著重要作用。

以下是一些重要的策略和工具，用于管理人工智能驅動的API和微服務中的漏洞：

• 定期漏洞掃描：利用Nessus、Qualys或OpenVAS等掃描工具檢查API和微服務是否存在已知漏洞。一致的掃描有助于查明攻擊者可能利用的弱點。
• 安全補丁：建立一個管理補丁的流程，以確保軟件組件和依賴項與安全補丁保持更新。及時打補丁可以解決已知的漏洞，降低攻擊的風險。
• 安全代碼審查：定期審查代碼的安全問題，以解決不安全的做法和漏洞。像SonarQube、Checkmarx或Fortify這樣的工具可以自動進行代碼分析，以檢測代碼庫中的安全缺陷。
• API安全實踐：遵循API開發實踐，包括身份驗證、授權、加密、輸入驗證和錯誤處理。堅持這些實踐可以減少攻擊面，增強API和微服務的安全性。
• 整合威脅情報：整合威脅情報，及時更新與人工智能驅動的API和微服務相關的新出現的安全威脅和漏洞。像ThreatConnect或Recorded Future這樣的工具可以幫助檢測和響應威脅。
• 事件響應計劃：制定響應涉及API和微服務漏洞事件處理過程的計劃。該計劃應該概述處理安全事件的過程，包括修補漏洞的步驟、通信策略和恢復過程。

7.整合威脅情報

將威脅情報集成到人工智能驅動的API和微服務中，以加強安全措施，識別威脅并有效管理風險，這一點至關重要。通過利用威脅情報資源，組織可以及時了解可能對其API和微服務構成風險的威脅、漏洞和惡意活動。

以下是在人工智能驅動的環境中整合威脅情報的一些重要策略和工具：

• 威脅情報反饋來源：通過訂閱CERT、ISAC和商業提供商等可信來源的威脅情報來保持最新信息。這些提要提供了對已知威脅、入侵指標（IOC）以及與API和微服務相關的攻擊模式的實時洞察。
• 整合安全信息和事件管理(SIEM)：將威脅情報饋送集成到SIEM解決方案中，例如Splunk, ArcSight或logrhym。這種集成有助于關聯安全事件，分析日志，并根據威脅情報提供的指標識別威脅。
• 監控入侵指標(IOC)：在API和微服務流量數據和系統活動的日志中，監視來自威脅情報饋送的監控入侵指標(IOC)匹配。像MISP(惡意軟件信息共享平臺)或OpenCTI這樣的工具對于管理和關聯監控入侵指標(IOC)很有價值。
• 實現安全編排、自動化和響應(SOAR)：部署SOAR平臺，例如Demisto、Phantom或Swimlane，以自動執行與管理威脅情報相關的任務。這些平臺簡化了專門為API和微服務設計的事件響應流程和修復工作流程。利用機器學習算法分析來自威脅情報的數據，識別模式，并預測人工智能驅動的API和微服務中的安全事件。機器學習模型可以增強檢測威脅和有效地自動響應措施的能力。

結論

通過整合基于人工智能的技術來檢測和響應基于云計算的API和微服務環境中的威脅，組織可以加強其網絡安全防御，提高事件響應能力，并保護其資產免受網絡威脅。

原文標題：Leveraging AI to Bolster Cloud Security for APIs and Microservices，作者：Nilesh Charankar