如何利用人工智能增强API和微服务的云安全

译者 | 李睿

审校 | 重楼

概述

API是何利和微一组指导方针和协议 ，用于促进软件应用程序之间的用人通信 。它概述了软件组件交互的工智方法，简化了开发和集成系统的服务过程。

微服务架构代表了一种将大型应用程序划分为多个服务的安全软件开发方法。每个服务集中于一个业务功能。何利和微它们可以自主开发 、用人部署和扩展 。工智

云安全对API和微服务非常重要 ，服务其原因如下：

（1）数据保护：API和微服务经常处理信息。安全维护安全性对于保护这些数据免受访问 、何利和微泄漏或破坏至关重要 。源码下载用人

（2）用户身份验证和授权
：在云计算环境中实现安全协议有助于验证与API和微服务交互的工智用户和服务的身份。这确保了授权实体可以使用服务 。服务

（3）遵守法规 ：许多行业都有关于据隐私和安全的安全法规。遵守云安全实践可以确保符合这些要求 。

（4）确保安全通信：API和微服务依赖于网络通信。通过加密和其他保护措施保护这些通道对于防止数据拦截或篡改至关重要
。

（5）缓解DDoS攻击：有效的云安全策略可以帮助最大限度地减少分布式拒绝服务(DDoS)攻击的影响，这种攻击有可能破坏服务的可用性 。通过防御攻击，API和微服务的云计算可靠性得以维护。

（6）保护基础设施：在云计算环境中运行的API和微服务是基础设施的组成部分
。安全措施在保护云计算基础设施免受可能被利用的漏洞侵害方面发挥着重要作用 。

对于API和微服务来说
，优先考虑云安全对于保护数据、确保合规性、维护服务可用性以及保护系统免受网络威胁至关重要 。

云安全在没有人工智能帮助下面临的挑战

在没有人工智能帮助的情况下应对云安全挑战可能相当复杂。以下是一些典型的亿华云障碍：

（1）及时识别和应对不断变化的网络威胁对于维护安全至关重要。如果没有人工智能支持的威胁检测功能的帮助
，组织可能会发现很难检测到可以逃避安全措施的威胁
。

（2）人工实施安全程序耗时且容易出错。人工智能技术提供了自动化执行安全任务的能力
，例如漏洞扫描、补丁管理和事件响应，使安全团队能够专注于战略工作 。

（3）识别用户行为或网络流量模式中的异常对于确定安全漏洞至关重要。人工智能可以筛选大量数据，模板下载发现行为偏差，并发出警报以供进行进一步审查 。

（4）考虑到云计算设置的性质不断变化 ，密切关注所有资产和操作可能会带来挑战
。如果没有人工智能增强的监控工具的支持，快速发现和解决安全事件将成为一项相当艰巨的任务。

（5）云计算环境根据需要扩展
，这使得确保跨所有实例的安全控制变得棘手。人工智能可以帮助自动化执行安全策略，并保证安全措施与基础设施一起可扩展
。

人工智能增强API和微服务的香港云服务器安全性

人工智能增强的云安全解决方案在保护API和微服务免受新出现的网络威胁和漏洞方面发挥着作用。以下是人工智能增强API和微服务云安全的一些基本方法：

（1）检测和响应威胁 ：由人工智能增强的安全工具可以分析数据 ，以识别安全威胁模式，及时响应事件，防止数据泄露和未经授权的系统访问 。

（2）发现异常：人工智能算法可以识别API请求和微服务活动中的行为，为活动 、潜在攻击或未经授权的访问尝试发出警报。高防服务器

（3）行为分析：人工智能对与API和微服务交互的用户和应用程序进行分析 ，识别正常的行为模式和可能表明安全风险的偏差 。

（4）监控API流量：人工智能工具监控API流量 ，分析请求模式
，并检测异常情况，以查明DDoS攻击、数据泄露或恶意活动等安全问题 。

（5）安全策略的自动执行：人工智能系统自动执行API和微服务的安全策略，确保安全措施的应用，同时最大限度地降低错误风险 。

（6）漏洞管理 ：人工智能增强的系统可以扫描API和微服务来识别漏洞，并根据风险评估确定修补的优先级
。它们为加强安全以应对威胁和风险提供了建议。

（7）整合威胁情报 ：由人工智能增强的安全平台可以整合威胁情报，以跟上新出现的威胁、模式和攻击方法。这种集成有助于API和微服务的防御策略。

旨在加强网络安全防御、保护信息和维护基于云计算的应用程序安全的组织必须为API和微服务实施人工智能驱动的安全措施
。通过利用人工智能技术，组织可以提高检测威胁的能力，减少事件响应时间，并在快速发展的数字环境中加强安全性。

1.检测和响应威胁

确保基于云计算的API和微服务的威胁检测和响应机制对于维护基础设施的安全性和可靠性至关重要。以下是在这种情况下如何利用人工智能进行威胁检测和响应的方法：

实时网络流量扫描
：人工智能工具能够持续观察网络流量、API请求和微服务之间的交互，及时查明任何违规行为、可疑活动或未经授权的访问企图。机器学习模型：利用人工智能增强的机器学习模型可以通过仔细检查数据集来检测建议采取行动的模式
，从而识别网络威胁，主动识别和响应威胁。自动事件响应：能够通过触发预定义的操作来响应安全事件，例如隔离受感染的服务阻止流量或隔离受影响的系统，从而自动执行事件响应过程
。取证分析
 ：人工智能工具可以帮助在事件发生后进行分析，通过审查日志、审计跟踪和网络活动来重建事件序列，查明安全漏洞的原因 ，并指导补救工作 。自适应安全措施
：人工智能有能力调整安全控制和设置，以应对不断变化的威胁
，使基于云计算的API和微服务能够适应不断变化的风险和漏洞。2.发现异常

异常检测在人工智能驱动的API和微服务中发挥作用 ，使系统能够识别与模式或行为的偏差 
。这个功能对于确保服务的可靠性  、安全性和效率至关重要。

在人工智能增强的API和微服务领域，检测违规行为的算法可以用来监控请求/响应时间 、流量、错误率和资源利用率等指标 。通过及时检查这些指标 ，可以及时识别任何异常 ，促进干预和解决潜在问题 。

将异常检测纳入到人工智能增强的API和微服务中，需要利用机器学习模型和算法来建立行为模式。任何偏离这些模式的情况都可能触发警报或自动响应，以解决风险或性能问题。

通过将不规则检测集成到人工智能增强的API和微服务中 ，组织可以提高系统的可靠性、安全性和有效性 
，最终提高用户体验和运营效率。

3.行为分析

当涉及到人工智能驱动的API和微服务时，分析用户行为包括监控和评估行为 、趋势和偏好。通过观察用户如何与这些服务交互，组织可以发现不同的模式、异常和可以改进的领域。

该分析涵盖了用户参与程度、响应时间、错误频率和使用趋势等方面
。在人工智能工具的帮助下 ，组织可以收集有关用户行为的信息
，从而有效地定制他们的服务。

通过对人工智能增强的API和微服务进行分析，组织可以确定障碍、安全风险或需要性能升级的领域。通过掌握用户行为，企业可以改进其服务的可用性和响应性。

人工智能增强的API和微服务分析的整体集成可以提高用户满意度 ，提高系统效率，并根据数据驱动的见解做出明智的决策。

以下是一些在人工智能增强的API和微服务中通常用于分析行为的流行工具：

Google Analytics ：除了用于网络分析，Google Analytics还可以跟踪API和微服务中的用户行为，提供用户参与度、交互和转化率方面的见解 。Mixpanel：一个专门从事事件跟踪的分析平台 ，Mixpanel允许组织监控用户行为，例如API和微服务中的功能使用、保留率和用户路径 。Amplitude：另一个专注于产品分析和行为分析的工具，Amplitude帮助组织通过队列分析和跟踪应用程序和服务的用户旅程来了解用户行为。Hotjar ：提供用于分析目的的热图、会话记录和用户反馈工具
，Hotjar直观地展示了用户如何使用API和微服务。Kibana ：作为Elastic Stack的一部分，Kibana是一个数据可视化工具，用于分析日志数据，以识别API和微服务中的用户行为模式、异常和趋势。4.监控API流量

监控API流量对于确保人工智能API和微服务的效率 、安全性和可靠性至关重要
。通过监视API流量 ，组织可以监控、分析和增强其系统内的数据流和请求
。这种监视有助于查明可能影响API和微服务正常运行的问题
、异常和模式。

在人工智能增强的环境中，可以使用各种工具和方法来监控API流量 。

监控API网关：这些网关作为API的入口点，并提供对传入和传出流量的洞察。Kong
、APIgee或AWS API Gateway等工具可以监控请求率、响应时间和错误率等指标。日志记录和跟踪
：在API和微服务中结合日志记录和跟踪机制
，可以捕获有关API流量的详细信息。API监控工具 ：因为Elasticsearch，Logstash和Kibana (ELK堆栈)等工具在系统中移动，它们能够分析日志并跟踪请求 。对于监控API，可以使用Postman、Insomnia或Paw等工具来观察API端点、发送试用请求和评估响应时间。事实证明，这些工具对于从用户的角度深入了解API行为很有价值
。实时监控解决方案
：为了实现对API和微服务的实时监控，Prometheus、Grafana或Datadog等解决方案提供了一些功能
，使组织能够即时可视化指标、创建警报并及时分析性能。流量分析工具：当涉及到分析网络流量和检查API通信中的有效负载时
，Wireshark、Fiddler或Charles Proxy等工具可以提供有用的见解。安全监控解决方案 ：为了增强围绕API流量的安全措施 ，可以利用OWASP ZAP、Burp Suite或AWS WAF等安全解决方案来有效监控安全威胁 、异常和漏洞。5.安全策略的自动执行

确保人工智能驱动的API和微服务的安全性和机密性需要自动执行安全策略。通过自动化这一过程
，组织可以一致地跨其系统应用
，监视和执行安全措施 。以下是一些可用于自动执行人工智能驱动的API和微服务中的安全策略的具体策略和工具：

基于令牌的身份验证 ：采用基于令牌的身份验证机制
，例如OAuth 2.0或JSON Web令牌(JWT)来验证和授权访问API和微服务；用于发布令牌和验证令牌的自动化流程 。撤销它们有助于增强安全性。安全策略即代码：使用开放策略代理(OPA)或HashiCorp Sentinel等工具将安全策略定义为代码。通过将安全策略转换为代码格式，组织可以在整个软件开发生命周期中自动化其实现。行为分析工具 ：利用Splunk、Elastic Security或IBM QRadar等分析工具，可以监控和评估用户行为 ，以识别违规行为
，并维护API和微服务内活动的安全协议 。访问控制列表（ACL）：实现访问控制列表有助于根据既定法规限制对API端点和微服务的访问 ，并通过自动化管理确保只有授权用户或服务才能访问资源。运行时应用程序自我保护(RASP)：采用运行时（Runtime）应用程序自我保护(RASP)解决方案，例如Contrast Security或Veracode ，涉及将安全策略嵌入到API运行时环境中，以强制执行针对注入攻击和数据暴露等常见威胁的措施。6.漏洞管理

有效的漏洞管理通过识别 、评估 、缓解和监控漏洞来保护系统免受潜在的安全风险和破坏，在保护人工智能驱动的API和微服务方面发挥着重要作用 。

以下是一些重要的策略和工具，用于管理人工智能驱动的API和微服务中的漏洞
：

定期漏洞扫描 ：利用Nessus、Qualys或OpenVAS等扫描工具检查API和微服务是否存在已知漏洞
。一致的扫描有助于查明攻击者可能利用的弱点。安全补丁 ：建立一个管理补丁的流程 ，以确保软件组件和依赖项与安全补丁保持更新
。及时打补丁可以解决已知的漏洞 ，降低攻击的风险 。安全代码审查 ：定期审查代码的安全问题，以解决不安全的做法和漏洞 。像SonarQube 、Checkmarx或Fortify这样的工具可以自动进行代码分析，以检测代码库中的安全缺陷。API安全实践
：遵循API开发实践 ，包括身份验证
、授权、加密、输入验证和错误处理。坚持这些实践可以减少攻击面，增强API和微服务的安全性 。整合威胁情报：整合威胁情报，及时更新与人工智能驱动的API和微服务相关的新出现的安全威胁和漏洞。像ThreatConnect或Recorded Future这样的工具可以帮助检测和响应威胁
 。事件响应计划：制定响应涉及API和微服务漏洞事件处理过程的计划。该计划应该概述处理安全事件的过程 ，包括修补漏洞的步骤、通信策略和恢复过程
。7.整合威胁情报

将威胁情报集成到人工智能驱动的API和微服务中，以加强安全措施，识别威胁并有效管理风险，这一点至关重要 。通过利用威胁情报资源
，组织可以及时了解可能对其API和微服务构成风险的威胁 、漏洞和恶意活动。

以下是在人工智能驱动的环境中整合威胁情报的一些重要策略和工具 ：

威胁情报反馈来源 ：通过订阅CERT 、ISAC和商业提供商等可信来源的威胁情报来保持最新信息。这些提要提供了对已知威胁、入侵指标（IOC）以及与API和微服务相关的攻击模式的实时洞察。整合安全信息和事件管理(SIEM)：将威胁情报馈送集成到SIEM解决方案中，例如Splunk, ArcSight或logrhym
。这种集成有助于关联安全事件，分析日志，并根据威胁情报提供的指标识别威胁
。监控入侵指标(IOC)
：在API和微服务流量数据和系统活动的日志中，监视来自威胁情报馈送的监控入侵指标(IOC)匹配。像MISP(恶意软件信息共享平台)或OpenCTI这样的工具对于管理和关联监控入侵指标(IOC)很有价值。实现安全编排
、自动化和响应(SOAR)：部署SOAR平台，例如Demisto
、Phantom或Swimlane ，以自动执行与管理威胁情报相关的任务 。这些平台简化了专门为API和微服务设计的事件响应流程和修复工作流程 。利用机器学习算法分析来自威胁情报的数据 
，识别模式 ，并预测人工智能驱动的API和微服务中的安全事件
。机器学习模型可以增强检测威胁和有效地自动响应措施的能力
。

结论

通过整合基于人工智能的技术来检测和响应基于云计算的API和微服务环境中的威胁
，组织可以加强其网络安全防御，提高事件响应能力，并保护其资产免受网络威胁。

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