Zur Gewährleistung der API-Sicherheit wird künstliche Intelligenz eingesetzt

Mittlerweile ist das Thema Künstliche Intelligenz (KI) in der Sicherheitsbranche fast überall im Gespräch. Tatsächlich ist künstliche Intelligenz ein heißes Thema. Wie bei vielen anderen heißen Themen gibt es auch hier viel Lärm und Hype. Plötzlich scheint es, als würden alle KI aktiv nutzen

Wie Sie sich vorstellen können, hat dies zu einer ziemlichen Nebelbildung rund um das Thema KI geführt. Insbesondere ist es schwer zu verstehen, wann KI einen Mehrwert bieten kann und wann sie nur wegen ihres Hypes und Hypes eingesetzt wird. Doch woher wissen wir jenseits von Hype und Hype, wann KI eingesetzt wird, um Probleme kreativ und sinnvoll zu lösen?

Meiner Erfahrung nach funktioniert KI am besten, wenn sie auf ein bestimmtes Problem angewendet wird. Mit anderen Worten: KI muss sorgfältig, strategisch und methodisch eingesetzt werden, um einige Probleme zu lösen, für die sie geeignet ist. Obwohl es viele solcher Probleme gibt, ist die API-Sicherheit eines davon, und ich habe persönlich die Erfahrung gemacht, dass KI in diesem Bereich gute Ergebnisse liefert

Hier sind fünf Möglichkeiten, KI zu nutzen, um die API-Sicherheit zu verbessern:

1. API-Erkennung: Künstliche Intelligenz kann genutzt werden, um API-Anfrage- und Antwortdaten zu untersuchen. Eine Verhaltensanalyse kann durchgeführt werden, um bisher unbekannte API-Endpunkte zu entdecken. Sobald diese bisher unbekannten APIs entdeckt werden, können sie in Asset-Inventarisierung, Asset-Management, Sicherheitsrichtlinien und Sicherheitsüberwachungsaktivitäten einbezogen werden. Auf diese Weise leistet die API-Erkennung einen wichtigen Beitrag zur allgemeinen API-Sicherheit.
2. Architektonische Durchsetzung/Zugriffskontrolle: Da KI API-Anfrage- und Antwortdaten untersucht, gibt es über die API-Erkennung hinaus noch weitere Vorteile. Muster für bestimmte API-Endpunkte können gelernt und ausgeführt werden, und nachfolgende Abweichungen von den gelernten Mustern können beobachtet und gemindert werden. Es können Funktionen generiert werden, die genau zu Metriken wie Anfragegröße und Antwortgröße, Latenz mit und ohne Daten, Anfrage- und Fehlerraten, Antwortdurchsatz und mehr passen. Abweichungen von diesen Kennzahlen können dann ebenfalls beobachtet und abgemildert werden. Dies bietet verbesserte Zugriffskontrollfunktionen für alle API-Endpunkte. Die Fähigkeit, Architektur zu implementieren und die Zugriffskontrolle zu verbessern, ist ein weiterer wichtiger Faktor für die allgemeine API-Sicherheit.
3. Offenlegung sensibler Daten: Ein weiterer Vorteil der Anfrage- und Antwortdaten der KI-Recherche-API ist die Möglichkeit, sensible Daten während der Übertragung zu identifizieren. Dazu gehört die Erkennung und Kennzeichnung offengelegter persönlich identifizierbarer Informationen (PII). Die Offenlegung sensibler Daten, einschließlich personenbezogener Daten, stellt für die meisten Unternehmen ein erhebliches Risiko dar. Die Verbesserung der Fähigkeit, Verstöße gegen sensible Daten zu erkennen und abzuschwächen, kann die Gesamtsicherheit Ihrer API verbessern.
4. Layer-7-DDoS-Schutz: Während die meisten Unternehmen über einen DDoS-Schutz auf den Layern 3 und 4 verfügen, ist dieser auf Layer 7 möglicherweise nicht vorhanden. Bei APIs findet die meiste Aktion auf Ebene 7 statt. Daher kann KI genutzt werden, um API-Endpunkte vor Missbrauch und Missbrauch zu schützen, der auf Ebene 7 auftreten kann. Künstliche Intelligenz kann zur Analyse von Metriken und Protokolldaten verwendet werden, die von Unternehmens-API-Endpunkten gesammelt werden. Die durch diese kontinuierliche Analyse und Baseline des API-Endpunktverhaltens erzeugte Transparenz liefert Einblicke und Warnungen zu Anomalien, die dann zur Generierung von Layer-7-Schutzrichtlinien verwendet werden können. Ein verbesserter Layer-7-DDoS-Schutz bedeutet eine verbesserte API-Sicherheit.
5. Erkennung böswilliger Benutzer: Böswillige Benutzer oder Kunden stellen für die meisten Unternehmen ein erhebliches Risiko dar. Alle Client-Interaktionen für ein Unternehmen, einschließlich Interaktionen mit API-Endpunkten, können im Zeitverlauf analysiert und Ausreißer identifiziert werden. Anschließend können Sie für jeden Kunden eine Risikobewertung basierend auf allen Interaktionen mit einem bestimmten API-Endpunkt bereitstellen. Abhängig von der spezifischen Aktivität jedes Kunden wird die Bedrohungsstufe eines Kunden im Laufe der Zeit steigen oder fallen. Es können Richtlinien und Verfahren eingeführt werden, um den Umgang mit diesen böswilligen Benutzern/Clients zu definieren. Dies eröffnet einen weiteren Weg zur Verbesserung der API-Sicherheit.

Die Sicherheit künstlicher Intelligenz (KI) und Anwendungsprogrammschnittstellen (API) ist heutzutage für die meisten Sicherheitsexperten zu den Hauptanliegen geworden. Obwohl künstliche Intelligenz viele Diskussionen und Hypes hervorruft, handelt es sich um eine Technologie, die Sicherheitsprogrammen einen enormen Mehrwert verleihen kann. Es überrascht nicht, dass KI wie viele Technologien am besten funktioniert, wenn sie auf die spezifischen Probleme angewendet wird, für die sie geeignet ist. Meiner Erfahrung nach ist API-Sicherheit genau einer davon. Durch die sorgfältige, strategische und systematische Anwendung von KI auf die API-Sicherheit können Unternehmen ihre allgemeine Sicherheitslage verbessern

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