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引言#

在当今数字化的浪潮中，应用程序编程接口（API）的战略重要性愈发凸显。API 不仅仅是现代软件和互联网服务之间沟通的桥梁，更是企业价值创造的核心。随着 API 的快速发展和广泛应用，安全问题随之而来，其中 API 滥用尤为引人注目，它已经成为数字安全领域亟待解决的关键挑战。

传统的网络安全模型，以其定义的安全边界为基础，但在如今混合云和移动办公的背景下，这一概念正被重新定义。越来越多的组织开始采纳零信任架构（Zero Trust Architecture, ZTA）的原则，该原则核心在于不再默认信任任何用户或设备，而是要求在每一次访问敏感资源时都进行评估，然后持续地对其信任度进行监控。然而，在许多 ZTA 的实施过程中，API 基于的敏感应用功能和数据访问方式常被忽视，这一点在设计连续信任评估机制时尤其明显。为了填补这一空白，我们需要高度重视 API 的安全性，并确保它们在零信任架构下得到充分的考虑和保护。

在本篇文章中，我们将探讨 API 滥用为何构成了一个独特的问题，它如何影响企业的业务逻辑和数据安全，并讨论如何将 API 安全性纳入零信任架构中，以构建更为强大和灵活的安全策略。通过细致分析这两个领域的交集，我们不仅能更好地理解 API 的安全威胁，还能为企业提供一系列切实可行的防护措施，帮助它们在这个不断变化的数字世界中立于不败之地。

API 滥用的新挑战#

在构筑零信任架构的过程中，API 作为信息系统中不可或缺的组成部分，其安全性尤为关键。然而，随着技术的演进，API 滥用成为了安全领域中的一个新型挑战。这种滥用并非传统意义上的安全漏洞攻击，而是恶意主体利用 API 执行非预期的操作，这在零信任的理念下，更显得防不胜防。

图：API 安全威胁的来源 -谷歌云的 API 安全报告

根据 OWASP 的2023 年 API 安全前十大风险报告，API 滥用可能导致的风险同传统的安全威胁一样严重。滥用者利用合法的访问权限，以合法用户的身份进行操作，这种行为在系统日志中往往与正常活动难以区分，给传统的侵入检测系统带来了巨大的挑战。在零信任架构下，每一次访问尝试都要经过严格的信任评估，这本质上要求我们对 API 安全采取更为主动和全面的防护措施。除了持续的监控和评估外，组织需要采用更高级的数据分析方法，比如行为分析和机器学习技术，以识别和防范 API 滥用。例如，Akamai 提出，通过强大的计算能力，SaaS 模型能够分析大规模的数据集，从而有效地识别 API 使用中的异常行为，这是实现零信任中连续验证原则的关键环节。

当前，防御 API 滥用不仅要求技术层面上的创新，也需要在政策和战略层面上进行深思熟虑的规划。在这个不断变化的安全环境中，我们必须重新审视我们的 API 安全策略，确保它们能够与零信任架构的核心原则相融合，以应对日益复杂的威胁。在零信任的框架内，任何设备或用户都不再是默认可信的，这就要求我们对 API 的管理策略进行彻底的重新设计。从 API 发现、认证、授权到行为监控和异常检测，每一个环节都必须严格遵守零信任的原则。通过这种全方位的策略，我们可以更好地防范 API 滥用，保护企业的关键业务流程免受威胁。

在未来，随着零信任理念的进一步深化和技术的持续发展，API 安全策略将变得更加智能化和自动化，但今天，我们必须采取切实可行的步骤，为迎接这些挑战做好准备。

零信任架构的基本原则#

在零信任架构中，"永不信任、始终确认" 的原则为企业安全构建了全新的基础。这种架构不依赖于传统的边界防御，而是在每一次资源访问中实施严格的身份验证和权限控制。这个转变对 API 安全尤为关键，因为 API 是现代企业 IT 架构中数据和服务交互的关键通道。零信任架构的核心在于消除内部和外部网络之间的信任区别，它要求对网络内的所有访问行为都进行严格的安全检查，无论访问请求来源于内部还是外部。这种模式认为安全威胁可以来自任何地方，因此必须对每个访问请求都实施连续的安全验证。这对于企业意味着必须在每个网络节点、每个数据流程、每个 API 调用中实施安全控制，从而确保数据和资源的安全。

在零信任框架下，API 安全成为实现安全目标的重要支点。每个 API 都是一个潜在的访问点，需要被严格控制和监管。以下是零信任原则与 API 策略交集的关键点：

1. 身份验证：在零信任架构中，所有 API 调用都需要强验证，确保只有经过验证和授权的用户和系统可以访问 API。
2. 最小化权限：每个 API 的访问权限都应该限制在绝对必要的最小范围内，以减少过度权限所带来的安全风险。
3. 动态策略：API 访问策略应根据访问上下文动态调整，实时反映访问请求的风险级别，以及用户和系统的信任度。
4. 持续监控：实时监控 API 的使用情况，分析访问模式，以便于快速发现和应对异常行为和潜在的安全威胁。

通过这些策略的实施，API 不仅成为服务和数据交互的桥梁，也成为实施零信任架构的关键环节。这确保了企业能够在开放和灵活的 IT 环境中保持强大的安全防护，为企业的数字化转型提供了坚实的安全基础。

零信任的七大基本原则与 API 安全#

下表包括 NIST SP 200-807 中定义的 ZTA 的七个基本原则，以及使组织的 API 安全实践与这些原则保持一致的建议。

在零信任架构下，API 不仅仅是数据交换的管道，它们是维护企业安全的关键资源。实施零信任的基本原则要求我们从新的角度审视 API 安全策略，确保每一个原则都在 API 管理中得到体现。

首先，将所有数据资源和计算服务视为资源，意味着 ZTA 中的 API 也应当包括在内，每个 API 都应受到和直接用户界面同等级别的安全评估和策略执行。这要求企业对 API 进行全面的发现和分类，确保 API 接口的每次访问都经过严格的安全评审。 其次，所有通信都必须安全，不受网络位置限制。对 API 而言，这意味着无论是内部还是外部 API，都应实现加密、身份验证和授权，确保传输数据的机密性和完整性。在动态策略的指导下，API 的访问控制应根据请求的上下文动态调整，包括用户身份、应用状态和其他可能的行为及环境属性。这种方法有助于识别和防范诸如快速 API 调用导致的服务拒绝等异常行为。监控和衡量所有拥有和关联资产的完整性和安全状况对于 API 来说尤其重要。这包括实时跟踪 API 的健康状况和安全配置，以及对 API 进行持续的漏洞评估和缓解。所有资源的身份验证和授权必须动态执行并严格控制。对于 API，这意味着认证和授权机制需要能够适应不断变化的安全环境，并在检测到异常或滥用行为时能够及时做出反应。最后，收集关于资产和网络基础设施状态尽可能多的信息对于 API 安全至关重要。这些信息有助于组织通过行为分析来识别可能的滥用行为，并为 ZTA 设计的持续改进提供数据支持。

通过上述原则的应用，零信任安全模型强化了 API 的安全防护，确保了企业资产的安全，同时为未来可能的安全策略改进奠定了基础。在零信任架构下，API 安全不再是一项附加任务，而是构建强健安全体系的核心组成部分。

防御 API 滥用的策略#

在零信任架构下，防御 API 滥用的策略是构建强健安全防线的关键一环。策略的制定应基于对 API 攻击深层次的理解，以及对大量 API 相关数据的分析和利用，这些都是识别和预防 API 滥用的重要手段。

扩展对 API 攻击的理解#

API 安全不仅仅关注防止未授权的访问或数据泄露，更应当理解攻击者可能利用 API 进行的其他滥用行为。攻击者可能不会直接攻击 API 本身，而是滥用 API 的合法功能达到恶意目的，如通过高频调用导致服务中断或通过滥用功能逻辑进行数据挖掘。因此，安全团队必须更新他们对 API 攻击的认知，考虑到这些攻击可能跨越多个系统和服务，涉及复杂的业务逻辑。

分析更多关于 API 的数据#

有效的 API 滥用防御策略依赖于对大量 API 使用数据的分析。这包括但不限于 API 调用频率、调用时间、访问来源和访问行为模式。通过收集和分析这些数据，安全团队可以建立正常使用 API 的基线行为模型，并利用偏离这些基线的行为来识别潜在的滥用情况。例如，突然增加的 API 流量可能表明存在自动化攻击或潜在的数据泄露。

利用 API 检测滥用行为#

API 自身可以成为检测 API 滥用行为的工具。通过实施高级的监控和分析技术，如异常行为检测系统和人工智能算法，可以实时识别和响应滥用事件。自动化工具和机器学习模型可以帮助识别出正常 API 使用模式与潜在滥用之间的微妙差异，从而在不影响用户体验的情况下防止滥用。

将这些策略综合运用，安全团队可以构建出一套全面的 API 滥用防御体系。这套体系不仅要求技术层面的精确和先进，还要求安全策略与企业的业务流程和 API 的使用模式紧密结合，以确保在不影响业务连续性的同时最大限度地减少 API 滥用的风险。

技术在检测 API 滥用中的应用#

在零信任架构下，技术在检测 API 滥用方面的应用是保障企业安全的重要组成部分。以下内容详细探讨了人工监控的局限性，以及 AI 和机器学习技术在检测 API 滥用中的关键作用。

人工监控 API 活动往往存在局限性，尤其是在处理大规模数据和识别复杂攻击模式时。人工分析容易受到资源限制，且难以实时响应。由于 API 交互频繁且复杂，人工监控很难即时发现滥用行为，尤其是当滥用行为在大量正常流量中进行时。此外，人工监控难以持续 24 小时执行，易受人为疲劳影响，而忽视或误解数据中的关键异常指标。随着 API 的增多和使用量的加大，依赖人工监控变得不切实际。

AI 和机器学习技术在检测 API 滥用方面提供了一种更为高效和精确的方法。AI 算法能够处理和分析大量数据，识别出那些可能表明滥用的模式，例如不寻常的访问频率或异常的访问模式。通过不断学习正常的 API 访问行为，机器学习模型能够识别出异常行为，即使这些行为在表面上看起来与合法使用相似。为了更有效地利用 AI 和机器学习进行滥用检测，建立正常 API 使用的行为基准是至关重要的。这些基准通过对 API 的正常使用模式进行长期监控而形成，可以帮助区分正常活动和可能的滥用活动。一旦监测到与基准行为有显著偏差的活动，安全系统可以立即触发警报，并采取相应的预防措施。

通过利用这些先进技术，企业能够提高检测 API 滥用的能力，减少对人工监控的依赖，从而提高安全团队对潜在威胁的响应速度和准确性。随着 AI 技术的不断进步，这些工具将变得更加智能，能够更准确地识别和预防 API 滥用，为企业的 API 安全战略提供坚实的技术支持。

将 API 安全纳入零信任架构#

零信任的主要思想是将集中执行点转变为应用程序 & API的每个路径中的多个微检查点。无论是内部访问外部请求，手机还是 PC，API 调用还是 HTTP 请求，普通员工还是 CEO，都不可信任。

将 API 安全融入零信任架构需要确保零信任的核心原则在 API 层面得到充分实施，并通过持续的监管和分析来强化安全态势。零信任安全模型的七大原则为 API 安全提供了一个坚实的框架。这些原则指导企业如何处理 API 及其安全，确保从认证到授权、从加密到监控的每一个安全环节都不被忽视。在此框架下，每个 API 端点都被视作一个单独的资源，对每次访问都进行严格的安全校验，以确保数据的安全和服务的可靠性。

基于零信任的 API 数据安全管控采用流量代理网关的模式，通过全流量代理网关作为统一入口，对特定的应用由应用代理模块进行控制，处理各种 C/S 和 B/S 的应用。

将 API 安全融入零信任架构需要确保零信任的核心原则在 API 层面得到充分实施，并通过持续的监管和分析来强化安全态势。零信任安全模型的七大原则为 API 安全提供了一个坚实的框架。这些原则指导企业如何处理 API 及其安全，确保从认证到授权、从加密到监控的每一个安全环节都不被忽视。在此框架下，每个 API 端点都被视作一个单独的资源，对每次访问都进行严格的安全校验，以确保数据的安全和服务的可靠性。

要有效实施零信任原则，企业需要执行持续的 API 发现工作，维护一个准确的 API 清单。这意味着不仅要识别和管理正式的 API，还要发现和控制那些未经授权或 “阴影” API，以消除可能被忽视的安全隐患。除了 API 的发现和管理，还需要发展分析大型 API 流量数据集的能力。通过这种分析，企业能够理解 API 的正常使用模式，从而识别出异常行为，这些异常行为可能是安全威胁的前兆，比如滥用或攻击。最后，将威胁和信任见解融入到零信任架构（ZTA）的策略引擎中，使安全策略能够动态适应新的情报和见解。这种整合使得安全响应更加灵活和及时，能够根据实时数据调整安全策略，以应对不断演变的威胁环境。

通过上述措施，API 安全成为零信任架构的一个有机组成部分，不仅加强了对 API 层面的安全防护，也为整个企业的数字资产和服务提供了更全面的保护。随着安全策略和技术的不断进步，企业能够在这个不断变化的数字时代中保持弹性和竞争力。

结论#

面对 API 安全挑战的持续演进，企业需要不断更新和强化其安全措施。这不仅包括技术的更新换代，还涉及到安全团队对最新威胁的认知、对策略的调整，以及对安全工具的优化。随着 API 的普及和重要性的增加，对 API 的保护也必须跟上其发展的步伐。整合滥用预防措施的重要性不言而喻。企业不仅需要防御外部的攻击，更需要内部的安全措施来防范 API 的滥用。这包括确保适当的访问控制、监控和响应机制，以便及时发现并应对任何非正常的 API 使用模式。

在零信任世界中，API 安全的方向将趋向于更加智能化和自动化。利用人工智能和机器学习等先进技术，企业将能更准确地预测和识别安全威胁，同时，自动化的工具将提升响应滥用事件的速度和效率。这样的发展不仅提高了安全水平，也增强了企业的适应性和韧性，使其能够在不断变化的安全环境中保持竞争优势。

综上所述，企业在零信任架构下必须采取全面的 API 安全措施，以确保在数字化转型的过程中能够安全、稳定地发展。随着安全技术的进步和企业对安全价值认识的提升，我们有理由相信，未来的 API 安全管理将变得更加成熟和高效。