API流量指使用API在不同應用程序或系統之間傳輸的數據和請求，可以幫助不同的軟件應用進行聯系并交換數據，從而實現應用系統之間的有效集成和交互。相比傳統的Web應用程序，API會產生更多的數據流量和調用需求，而其中也難免會出現一些惡意或錯誤的請求，由于這些請求往往與海量的合規請求摻雜在一起，因此難以被使用靜態安全規則的傳統安全方案所檢測。

隨著現代軟件開發方式的變化，第三方軟件組件暴露出API漏洞的風險不斷增加，攻擊者也越來越多地瞄準在這些脆弱的API接口。可疑的API流量會對整個系統及數據構成巨大威脅，這些流量通常都會帶有惡意意圖，比如未經授權的訪問企圖、數據泄露，甚至針對API基礎設施漏洞的潛在攻擊。檢測可疑的API流量對于確保數字化應用交互的安全性和完整性至關重要。

研究人員統計發現，惡意的API流量通常會包含以下可疑特征：

• 異常的請求頻率——如果API在短時間內收到異常多的請求，這可能是攻擊者有目的攻擊API服務器的表現；
• 不尋常地使用模式——當系統出現不合常規的API調用，或者調用時未嚴格遵守標準的調用步驟，這也表明了可能含有惡意企圖；
• 未經授權的訪問嘗試——很多惡意的API調用請求中會包含不正確的身份驗證憑據，或者企圖訪問超出權限限制的資源
• 惡意載荷注入嘗試——一些惡意的API流量會包含惡意載荷，比如SQL注入嘗試或跨站腳本（XSS）攻擊。
• 異常數據模式或內容——一些惡意的API流量還會包含可疑或意外的數據模式，比如大量的敏感信息或異常數據格式。
• 高錯誤率或異常響應代碼——如果發現某些API流量的錯誤率突然增加或者存在不常見的響應代碼，往往表明這些API中包含了可疑的訪問活動。

為了有效地檢測可疑的API流量，企業需要實施可靠的監控系統，并采用先進的分析和機器學習算法。這將有助于確保API安全策略和工具比不斷發展的網絡安全環境領先一步，使企業能夠主動識別和響應安全威脅，盡量降低數據泄露、財務損失和聲譽損害的風險。以下總結了防范可疑API流量活動的5種主動性措施，可以幫助企業組織更加有效地構建API應用安全體系：

1、基于機器學習的日志分析和異常檢測

分析系統日志和檢測異常對于有效的網絡安全至關重要，而先進的檢測算法和機器學習技術可用于提前發現存在安全泄密隱患或未經授權訪問的異常模式或行為。日志數據能夠幫助企業深入了解用戶活動、系統性能和潛在安全風險。借助日志分析，企業可以跟蹤和監控網絡活動，并主動響應安全事件；而異常檢測技術在識別偏離正常模式的各種數據點上的可疑活動方面起著至關重要的作用。這些異常可能包括不合常規的登錄嘗試及請求模式、未經授權的訪問嘗試或異常的數據傳輸。借助機器學習算法的幫助，企業組織可以參照基準行為，提高可疑API流量的檢測準確率。

2、實施速率限制和訪問控制

實施速率限制和訪問控制有助于確保API應用的穩定性和安全性。如果限制在一定時間內可以發出的請求數量，企業就能防止API被惡意濫用并保護資源。此外，實施訪問控制措施讓企業可以根據用戶角色或權限限制對特定端點或功能的訪問。速率限制和訪問控制都是可靠API安全策略的重要組成部分。

3、定期更新和修補API端點

如果保持主動態勢，并實施定期更新和補丁，企業可以保護API端點遠離潛在漏洞，比如代碼錯誤和安全威脅。組織應該確立一套系統化的流程，來更新和修補API端點以確保應用程序保持安全和可靠。

4、執行安全審計和滲透測試

開展安全性審計可以確保潛在的漏洞在被利用前就被識別和積極處理。安全審計可以檢查系統或網絡的各個方面，包括硬件、軟件、流程和配置，識別潛在的配置錯誤、過時的軟件版本或者安全控制不到位的問題。在此基礎上，企業應該通過滲透測試模擬實際攻擊，測試現有安全措施的有效性，獲得對系統或網絡的未經授權的訪問并及早發現并修復漏洞。

5、 實施安全認證機制

通過實施安全身份驗證和授權機制，企業組織可以保護敏感信息和確保用戶賬戶的完整性，降低未經授權訪問和數據泄露的風險。安全認證的措施包括：一是使用復雜的強密碼；二是實施多因素身份驗證（MFA）系統，可以增添額外的保護層，確保用戶提供額外的驗證，比如將一次性密碼發送到其移動設備以及敏感數據加密、安全會話管理和定期安全審計等措施；三是在授權方面，基于角色的訪問控制（RBAC）來增強安全性，RBAC根據分配的角色授予訪問權限，確保用戶只能訪問其工作職責所必需的資源和功能。

參考鏈接：https://betanews.com/2023/10/14/the-top-5-tips-for-identifying-and-deterring-suspicious-api-traffic/