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利用 AI 技術強化 API 業務邏輯安全: 防範漏洞與濫用的智慧解決方案
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在現今數位化的時代,API(應用程式介面)已成為許多企業進行資料交換與系統整合的重要元件。由於 API 經常承載敏感資料,確保其安全性顯得尤為重要。隨著人工智慧(AI)技術的發展,企業正逐步將 AI 應用於 API 安全防護中,以應對日益增多且複雜的威脅情境。本篇文章將探討如何運用 AI 技術找出 API 業務邏輯中的潛在漏洞, 並防範這些漏洞被惡意濫用。

在現今數位化的時代,API(應用程式介面)已成為許多企業進行資料交換與系統整合的重要元件。由於 API 經常承載敏感資料,確保其安全性顯得尤為重要。隨著人工智慧(AI)技術的發展,企業正逐步將 AI 應用於 API 安全防護中,以應對日益增多且複雜的威脅情境。本篇文章將探討如何運用 AI 技術找出 API 業務邏輯中的潛在漏洞, 並防範這些漏洞被惡意濫用。

API安全的現行措施

目前大多數企業在 API 安全管理上,已經採用標準化的安全措施,例如:

  • 使用 HTTPS 和 TLS 等安全協定,保證資料傳輸過程中的機密性。
  • 資料加密處理,以防止資料在傳輸中被截取或篡改。
  • 實施使用者身份驗證機制,確保只有授權的使用者能夠存取 API。
  • 定期進行 API 檢測作業,包括黑箱掃描和弱點檢測,以主動找出並修補漏洞。
  • 設立稽核軌跡機制,監控 API 使用情況,並透過資訊安全情資平台(SIEM) 進行異常狀況的告警通知。
  • 雖然這些措施在一定程度上能保障 API 的安全性,但面對複雜的業務邏輯漏洞和零日攻擊,仍需要更進一步的防護手段。

AI在API業務邏輯漏洞中的應用

AI 技術的引入,正在改變 API 安全管理的模式。通過運用機器學習和人工智慧技術,可以深入分析 API 流量,快速找 出可能的業務邏輯漏洞和異常行為。以下是 AI 在 API 安全中的幾種重要應用場景:

1.盤點 API 資產

AI 技術能夠通過流量分析,自動辨識運行中的 API 資產,不僅包含已知 API,還能找出未被管理的 API,例如:

  • 未使用的老舊 API:企業中仍在運行但已經不再使用的 API,可能成為攻擊者的目標。
  • 未有紀錄的影子 API:開發過程中未被記錄或管理的 API,通常存在安全隱患。
  • 未停用之殭屍 API:應該被淘汰但依然活躍的 API,對系統安全構成威脅。

盤點 API 資產,可以看到目前有被使用的 API。

盤點 API 資產,可以看到目前有被使用的 API。

2. 繞過 WAF 的異常行為

駭客常利用 Web 應用防火牆(WAF)的 Rule-Base 涵蓋範圍不足,繞過 WAF 的監控,AI 技術能夠透過行為模式辨識這類異常行為,例如:

  • 過長的 Injection 攻擊:駭客利用過長的注入指令繞過 WAF 的檢測,直接攻擊後端伺服器。

語言與系統特性引發的繞過:因語言特性或系統設定造成的解析不一致,可能被駭客利用進行攻擊。

語言與系統特性引發的繞過:因語言特性或系統設定造成的解析不一致,可能被駭客利用進行攻擊。

3. API 業務邏輯濫用

許多 API 設計為了符合業務需求,往往會回傳過多的資訊或缺乏嚴格的資料關聯性檢查。AI 可以幫助偵測這類潛在的濫用情況,例如:

  • 回傳超出業務目的的機敏資料:API 回傳了不必要的機密資訊,如使用者身份證字號等。
  • 參數替換攻擊:駭客透過替換身份證字號或電話號碼等參數,成功取得他人個資。
  • 回傳欄位中攜帶 API 技術資訊:可能給予駭客進一步攻擊的線索。

回傳欄位中攜帶 API 技術資訊,可以看到這隻 API 所使用的技術資訊 Apache/2.2.11,駭客可以搜尋該技術的已知漏洞去做攻擊。

回傳欄位中攜帶 API 技術資訊,可以看到這支 API 所使用的技術資訊 Apache/2.2.11,駭客可以搜尋該技術的已知漏洞去做攻擊。

4. 未經授權的資料存取

AI 技術能有效辨識未經授權的 API 存取行為,尤其是在缺乏身份驗證(Auth) 機制保護的情況下,例如:

  • 老舊 API 與影子 API 無 Auth 保護:駭客容易透過這些 API 存取機敏資料。
  • 有 Auth 保護的 API 繞過攻擊:駭客可能透過不正確攜帶參數繞過身份驗證取得更多機密資料。

5. 漏洞利用

AI 技術能及時發現並分析系統中的零日漏洞,這些漏洞可能成為攻擊者入侵的切入點,例如:

  • 底層技術漏洞:AI 模型能夠通過監控系統中的流量與操作行為,及時識別異常活動。這包括異常的指令執行模式或數據傳輸行為,即使漏洞尚未被公開,AI 也能因其異常性而觸發警報, 如 Apache Struts 和 Log4j 等已知漏洞,可能會被駭客利用來攻擊伺服器。

AI 不僅能提高 API 資產管理的效率,還能有效降低業務邏輯漏洞被濫用的風險,成為未來 API 安全管理的核心工具。

AI 能不僅提高 API 資產管理的效率,還能有效降低業務邏輯漏洞被濫用的風險,成為未來 API 安全管理的核心工具。

強化API安全:AI技術的未來展望

隨著科技的發展,以開放銀行(Open Banking)為首,所有提供 API 串接服務的企業,對 API 安全的需求將會進一步提升。企業可利用 AI 技術,實時監控 API 的使用情況,預測並防範潛在攻擊,從而提升整體 API 安全防護能力。AI 不僅能提高 API 資產管理的效率,還能有效降低業務邏輯漏洞被濫用的風險,成為未來 API 安全管理的核心工具。

結論

AI 技術在 API 業務邏輯安全上的應用, 正逐步改變企業對 API 防護的策略。透過精密的流量分析、資產盤點及異常行 為辨識,AI 能夠更精確地找出潛在漏洞並加以防範。隨著 API 在各行各業中的使用日益廣泛,將 AI 技術融入 API 安全 管理,無疑是企業應對未來挑戰的明智選擇。

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