API流量指使用API在不同应用或系统之间传输的数据和请求。API流量的产生源自应用系统之间的有效交互和数据交换需求，可促进不同软件应用间的数据交互和集成。与传统Web应用相比，API流量会产生更多的数据和调用需求，其中难免包含一些恶意或错误请求，与合法请求掺杂一起后，基于静态安全规则的传统安全方案就无法有效检测和识别。

随着现代软件开发模式的演变，第三方软件组件API漏洞带来的安全风险持续提升，攻击者将目标对准易受攻击的API接口。可疑的API流量对整个系统和数据构成巨大威胁，例如未经授权的越权访问、数据泄露、针对API基础设施漏洞的潜在攻击等。因此，检测可疑的API流量对于保障数字化应用交互的安全性和完整性至关重要。

一、识别可疑API流量

安全研究人员统计发现，恶意的API流量通常包含以下特征：

• 非正常请求：若API短时间内收到大量请求，可能是攻击者正有针对性地攻击API服务器。

• 非正常使用：当系统出现不符合标准或预期的API调用方式，或调用过程中未严格遵守规定步骤，可能存在恶意意图。

• 非授权访问：一系列具有恶意意图的API调用请求中，包含错误或不正确的身份验证凭证，或试图访问超出其授权范围的资源。

• 恶意载荷注入尝试：一些恶意的API流量会包含恶意载荷，如SQL注入或跨站脚本（XSS）攻击。

• 异常数据模式或内容：某些恶意的API流量包含可疑或意外数据模式，如大量敏感信息或异常数据格式。

• 高错误率或异常响应代码：某些API接口的错误率或异常响应代码显著增加时，表明这些API接口可能受到可疑访问活动的干扰或攻击。

二、阻止可疑API流量

为了及时发现异常的API流量，企业应部署完善的监控系统，并运用先进的统计与机器学习技术。此类措施有助于确保API安全策略与工具领先于不断演化的网络安全环境，使企业主动识别并响应安全威胁，降低数据泄露、经济损失以及企业声誉受损的风险。以下总结了五种有效的防范可疑API流量措施，可以帮助企业有效地构建API应用安全体系：

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基于机器学习的日志分析和异常检测

分析系统日志和检测异常对于有效的网络安全至关重要，而先进的检测算法和机器学习技术可用于提前发现存在安全泄密隐患或未经授权访问的异常模式或行为。日志数据能够帮助企业深入了解用户活动、系统性能和潜在安全风险。借助日志分析，企业可以跟踪和监控网络活动，并主动响应安全事件；而异常检测技术在识别偏离正常模式的各种数据点上的可疑活动方面起着至关重要的作用。这些异常可能包括不合常规的登录尝试及请求模式、未经授权的访问尝试或异常的数据传输。借助机器学习算法，企业可以参照基准行为，提高可疑API流量的检测准确率。

2

实施速率限制和访问控制

实施速率限制和访问控制有助于确保API应用的稳定性和安全性。如果限制在一定时间内可以发出的请求数量，企业就能防止API被恶意滥用并保护资源。此外，实施访问控制措施让企业可以根据用户角色或权限限制对特定端点或功能的访问。速率限制和访问控制都是可靠API安全策略的重要组成部分。

3

定期更新和修补API端点

如果保持主动态势，并实施定期更新和补丁，企业可以保护API端点远离代码错误等潜在漏洞和安全威胁。企业应确立一套系统化流程更新和修补API端点，确保应用程序保持安全和可靠。

4

执行安全审计和渗透测试

开展安全性审计可确保潜在漏洞被利用前就被识别和积极处理。安全审计可以检查系统或网络的各个方面，包括硬件、软件、流程和配置，识别潜在的配置错误、过时的软件版本或者安全控制不到位等问题。在此基础上，企业应通过渗透测试模拟实际攻击，测试现有安全措施的有效性，获得对系统或网络的未经授权的访问并及早发现并修复漏洞。

5

实施安全认证机制

通过实施安全身份验证和授权机制，企业组织可以保护敏感信息，确保用户账户的完整性，降低未经授权访问和数据泄露的风险。安全认证的措施包括：一是使用复杂的强密码；二是实施多因素身份验证（MFA）系统，可以增添额外的保护层，确保用户提供额外的验证，比如将一次性密码发送到其移动设备以及敏感数据加密、安全会话管理和定期安全审计等措施；三是在授权方面，基于角色的访问控制（RBAC）来增强安全性，RBAC根据分配的角色授予访问权限，确保用户只能访问其工作职责所必需的资源和功能。

综上所述，企业开展正常业务所涉及的API流量会包含非正常请求、非正常使用、非授权访问、恶意载荷注入尝试和异常数据模式或内容等特征，应部署完善的API安全监控系统，梆梆·API安全平台通过对API上线运行后的数据流量进行实时检测，解决API上线运行后所面临的各种安全风险，为企业建立一套完整的API安全防御管控机制，产品从API资产管理、API风险检测、API敏感数据识别、API防护管控四大核心模块，帮助企业解决资产数据难治理、风险行为难发现、数据泄露难感知、威胁攻击难防护四大安全问题。

产品综合利用前端检测技术与后端流量分析技术，将API访问端和API服务端之间建立端到端的安全访问机制，降低企业在设计API之初遗留的安全风险，并引入零信任理念，建立可信机制，确保前后端访问行为均经安全认证，且采用AI/ML技术，针对大量的业务往来和频繁的业务更新以及不断变化的攻击方式，进行动态持续化的检测及自动化防御机制，解决企业在数字化转型下建立的新业务所带来的新型安全风险问题。

参考链接

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

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原文始发于微信公众号（梆梆安全）：API 安全专题（13）| 如何识别和阻止可疑的API流量？