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引言#

在當今數位化的浪潮中，應用程式介面（API）的戰略重要性愈發凸顯。API 不僅僅是現代軟體和互聯網服務之間溝通的橋樑，更是企業價值創造的核心。隨著 API 的快速發展和廣泛應用，安全問題隨之而來，其中 API 濫用尤為引人注目，它已經成為數位安全領域亟待解決的關鍵挑戰。

傳統的網路安全模型，以其定義的安全邊界為基礎，但在如今混合雲和移動辦公的背景下，這一概念正被重新定義。越來越多的組織開始採納零信任架構（Zero Trust Architecture, ZTA）的原則，該原則核心在於不再默認信任任何用戶或設備，而是要求在每一次訪問敏感資源時都進行評估，然後持續地對其信任度進行監控。然而，在許多 ZTA 的實施過程中，API 基於的敏感應用功能和數據訪問方式常被忽視，這一點在設計連續信任評估機制時尤其明顯。為了填補這一空白，我們需要高度重視 API 的安全性，並確保它們在零信任架構下得到充分的考慮和保護。

在本篇文章中，我們將探討 API 濫用為何構成了一個獨特的問題，它如何影響企業的業務邏輯和數據安全，並討論如何將 API 安全性納入零信任架構中，以構建更為強大和靈活的安全策略。通過細緻分析這兩個領域的交集，我們不僅能更好地理解 API 的安全威脅，還能為企業提供一系列切實可行的防護措施，幫助它們在這個不斷變化的數位世界中立於不敗之地。

API 濫用的新挑戰#

在構築零信任架構的過程中，API 作為資訊系統中不可或缺的組成部分，其安全性尤為關鍵。然而，隨著技術的演進，API 濫用成為了安全領域中的一個新型挑戰。這種濫用並非傳統意義上的安全漏洞攻擊，而是惡意主體利用 API 執行非預期的操作，這在零信任的理念下，更顯得防不勝防。

圖：API 安全威脅的來源 -谷歌雲的 API 安全報告

根據 OWASP 的2023 年 API 安全前十大風險報告，API 濫用可能導致的風險同傳統的安全威脅一樣嚴重。濫用者利用合法的訪問權限，以合法用戶的身份進行操作，這種行為在系統日誌中往往與正常活動難以區分，給傳統的入侵檢測系統帶來了巨大的挑戰。在零信任架構下，每一次訪問嘗試都要經過嚴格的信任評估，這本質上要求我們對 API 安全採取更為主動和全面的防護措施。除了持續的監控和評估外，組織需要採用更高級的數據分析方法，比如行為分析和機器學習技術，以識別和防範 API 濫用。例如，Akamai 提出，通過強大的計算能力，SaaS 模型能夠分析大規模的數據集，從而有效地識別 API 使用中的異常行為，這是實現零信任中連續驗證原則的關鍵環節。

當前，防禦 API 濫用不僅要求技術層面上的創新，也需要在政策和戰略層面上進行深思熟慮的規劃。在這個不斷變化的安全環境中，我們必須重新審視我們的 API 安全策略，確保它們能夠與零信任架構的核心原則相融合，以應對日益複雜的威脅。在零信任的框架內，任何設備或用戶都不再是默認可信的，這就要求我們對 API 的管理策略進行徹底的重新設計。從 API 發現、認證、授權到行為監控和異常檢測，每一個環節都必須嚴格遵守零信任的原則。通過這種全方位的策略，我們可以更好地防範 API 濫用，保護企業的關鍵業務流程免受威脅。

在未來，隨著零信任理念的進一步深化和技術的持續發展，API 安全策略將變得更加智能化和自動化，但今天，我們必須採取切實可行的步驟，為迎接這些挑戰做好準備。

零信任架構的基本原則#

在零信任架構中，"永不信任、始終確認" 的原則為企業安全構建了全新的基礎。這種架構不依賴於傳統的邊界防禦，而是在每一次資源訪問中實施嚴格的身份驗證和權限控制。這個轉變對 API 安全尤為關鍵，因為 API 是現代企業 IT 架構中數據和服務交互的關鍵通道。零信任架構的核心在於消除內部和外部網路之間的信任區別，它要求對網路內的所有訪問行為都進行嚴格的安全檢查，無論訪問請求來源於內部還是外部。這種模式認為安全威脅可以來自任何地方，因此必須對每個訪問請求都實施連續的安全驗證。這對企業意味著必須在每個網路節點、每個數據流程、每個 API 調用中實施安全控制，從而確保數據和資源的安全。

在零信任框架下，API 安全成為實現安全目標的重要支點。每個 API 都是一個潛在的訪問點，需要被嚴格控制和監管。以下是零信任原則與 API 策略交集的關鍵點：

1. 身份驗證：在零信任架構中，所有 API 調用都需要強驗證，確保只有經過驗證和授權的用戶和系統可以訪問 API。
2. 最小化權限：每個 API 的訪問權限都應該限制在絕對必要的最小範圍內，以減少過度權限所帶來的安全風險。
3. 動態策略：API 訪問策略應根據訪問上下文動態調整，實時反映訪問請求的風險級別，以及用戶和系統的信任度。
4. 持續監控：實時監控 API 的使用情況，分析訪問模式，以便於快速發現和應對異常行為和潛在的安全威脅。

通過這些策略的實施，API 不僅成為服務和數據交互的橋樑，也成為實施零信任架構的關鍵環節。這確保了企業能夠在開放和靈活的 IT 環境中保持強大的安全防護，為企業的數位化轉型提供了堅實的安全基礎。

零信任的七大基本原則與 API 安全#

下表包括 NIST SP 200-807 中定義的 ZTA 的七個基本原則，以及使組織的 API 安全實踐與這些原則保持一致的建議。

在零信任架構下，API 不僅僅是數據交換的管道，它們是維護企業安全的關鍵資源。實施零信任的基本原則要求我們從新的角度審視 API 安全策略，確保每一個原則都在 API 管理中得到體現。

首先，將所有數據資源和計算服務視為資源，意味著 ZTA 中的 API 也應當包括在內，每個 API 都應受到和直接用戶介面同等級別的安全評估和策略執行。這要求企業對 API 進行全面的發現和分類，確保 API 接口的每次訪問都經過嚴格的安全審評。其次，所有通信都必須安全，不受網路位置限制。對 API 而言，這意味著無論是內部還是外部 API，都應實現加密、身份驗證和授權，確保傳輸數據的機密性和完整性。在動態策略的指導下，API 的訪問控制應根據請求的上下文動態調整，包括用戶身份、應用狀態和其他可能的行為及環境屬性。這種方法有助於識別和防範諸如快速 API 調用導致的服務拒絕等異常行為。監控和衡量所有擁有和關聯資產的完整性和安全狀況對於 API 來說尤其重要。這包括實時跟蹤 API 的健康狀況和安全配置，以及對 API 進行持續的漏洞評估和緩解。所有資源的身份驗證和授權必須動態執行並嚴格控制。對於 API，這意味著認證和授權機制需要能夠適應不斷變化的安全環境，並在檢測到異常或濫用行為時能夠及時做出反應。最後，收集關於資產和網路基礎設施狀態盡可能多的信息對於 API 安全至關重要。這些信息有助於組織通過行為分析來識別可能的濫用行為，並為 ZTA 設計的持續改進提供數據支持。

通過上述原則的應用，零信任安全模型強化了 API 的安全防護，確保了企業資產的安全，同時為未來可能的安全策略改進奠定了基礎。在零信任架構下，API 安全不再是一項附加任務，而是構建強健安全體系的核心組成部分。

防禦 API 濫用的策略#

在零信任架構下，防禦 API 濫用的策略是構建強健安全防線的關鍵一環。策略的制定應基於對 API 攻擊深層次的理解，以及對大量 API 相關數據的分析和利用，這些都是識別和預防 API 濫用的重要手段。

擴展對 API 攻擊的理解#

API 安全不僅僅關注防止未授權的訪問或數據洩露，更應當理解攻擊者可能利用 API 進行的其他濫用行為。攻擊者可能不會直接攻擊 API 本身，而是濫用 API 的合法功能達到惡意目的，如通過高頻調用導致服務中斷或通過濫用功能邏輯進行數據挖掘。因此，安全團隊必須更新他們對 API 攻擊的認知，考慮到這些攻擊可能跨越多個系統和服務，涉及複雜的業務邏輯。

分析更多關於 API 的數據#

有效的 API 濫用防禦策略依賴於對大量 API 使用數據的分析。這包括但不限於 API 調用頻率、調用時間、訪問來源和訪問行為模式。通過收集和分析這些數據，安全團隊可以建立正常使用 API 的基線行為模型，並利用偏離這些基線的行為來識別潛在的濫用情況。例如，突然增加的 API 流量可能表明存在自動化攻擊或潛在的數據洩露。

利用 API 檢測濫用行為#

API 自身可以成為檢測 API 濫用行為的工具。通過實施高級的監控和分析技術，如異常行為檢測系統和人工智慧算法，可以實時識別和響應濫用事件。自動化工具和機器學習模型可以幫助識別出正常 API 使用模式與潛在濫用之間的微妙差異，從而在不影響用戶體驗的情況下防止濫用。

將這些策略綜合運用，安全團隊可以構建出一套全面的 API 濫用防禦體系。這套體系不僅要求技術層面的精確和先進，還要求安全策略與企業的業務流程和 API 的使用模式緊密結合，以確保在不影響業務連續性的同時最大限度地減少 API 濫用的風險。

技術在檢測 API 濫用中的應用#

在零信任架構下，技術在檢測 API 濫用方面的應用是保障企業安全的重要組成部分。以下內容詳細探討了人工監控的局限性，以及 AI 和機器學習技術在檢測 API 濫用中的關鍵作用。

人工監控 API 活動往往存在局限性，尤其是在處理大規模數據和識別複雜攻擊模式時。人工分析容易受到資源限制，且難以實時響應。由於 API 交互頻繁且複雜，人工監控很難即時發現濫用行為，尤其是當濫用行為在大量正常流量中進行時。此外，人工監控難以持續 24 小時執行，易受人為疲勞影響，而忽視或誤解數據中的關鍵異常指標。隨著 API 的增多和使用量的加大，依賴人工監控變得不切實際。

AI 和機器學習技術在檢測 API 濫用方面提供了一種更為高效和精確的方法。AI 算法能夠處理和分析大量數據，識別出那些可能表明濫用的模式，例如不尋常的訪問頻率或異常的訪問模式。通過不斷學習正常的 API 訪問行為，機器學習模型能夠識別出異常行為，即使這些行為在表面上看起來與合法使用相似。為了更有效地利用 AI 和機器學習進行濫用檢測，建立正常 API 使用的行為基準是至關重要的。這些基準通過對 API 的正常使用模式進行長期監控而形成，可以幫助區分正常活動和可能的濫用活動。一旦監測到與基準行為有顯著偏差的活動，安全系統可以立即觸發警報，並採取相應的預防措施。

通過利用這些先進技術，企業能夠提高檢測 API 濫用的能力，減少對人工監控的依賴，從而提高安全團隊對潛在威脅的響應速度和準確性。隨著 AI 技術的持續進步，這些工具將變得更加智能，能夠更準確地識別和預防 API 濫用，為企業的 API 安全戰略提供堅實的技術支持。

將 API 安全納入零信任架構#

零信任的主要思想是將集中執行點轉變為應用程式 & API的每個路徑中的多個微檢查點。無論是內部訪問外部請求，手機還是 PC，API 調用還是 HTTP 請求，普通員工還是 CEO，都不可信任。

將 API 安全融入零信任架構需要確保零信任的核心原則在 API 層面得到充分實施，並通過持續的監管和分析來強化安全態勢。零信任安全模型的七大原則為 API 安全提供了一個堅實的框架。這些原則指導企業如何處理 API 及其安全，確保從認證到授權、從加密到監控的每一個安全環節都不被忽視。在此框架下，每個 API 端點都被視作一個單獨的資源，對每次訪問都進行嚴格的安全校驗，以確保數據的安全和服務的可靠性。

基於零信任的 API 數據安全管控採用流量代理網關的模式，通過全流量代理網關作為統一入口，對特定的應用由應用代理模塊進行控制，處理各種 C/S 和 B/S 的應用。

將 API 安全融入零信任架構需要確保零信任的核心原則在 API 層面得到充分實施，並通過持續的監管和分析來強化安全態勢。零信任安全模型的七大原則為 API 安全提供了一個堅實的框架。這些原則指導企業如何處理 API 及其安全，確保從認證到授權、從加密到監控的每一個安全環節都不被忽視。在此框架下，每個 API 端點都被視作一個單獨的資源，對每次訪問都進行嚴格的安全校驗，以確保數據的安全和服務的可靠性。

要有效實施零信任原則，企業需要執行持續的 API 發現工作，維護一個準確的 API 清單。這意味著不僅要識別和管理正式的 API，還要發現和控制那些未經授權或 “陰影” API，以消除可能被忽視的安全隱患。除了 API 的發現和管理，還需要發展分析大型 API 流量數據集的能力。通過這種分析，企業能夠理解 API 的正常使用模式，從而識別出異常行為，這些異常行為可能是安全威脅的前兆，比如濫用或攻擊。最後，將威脅和信任見解融入到零信任架構（ZTA）的策略引擎中，使安全策略能夠動態適應新的情報和見解。這種整合使得安全響應更加靈活和及時，能夠根據實時數據調整安全策略，以應對不斷演變的威脅環境。

通過上述措施，API 安全成為零信任架構的一個有機組成部分，不僅加強了對 API 層面的安全防護，也為整個企業的數位資產和服務提供了更全面的保護。隨著安全策略和技術的持續進步，企業能夠在這個不斷變化的數位時代中保持彈性和競爭力。

結論#

面對 API 安全挑戰的持續演進，企業需要不斷更新和強化其安全措施。這不僅包括技術的更新換代，還涉及到安全團隊對最新威脅的認知、對策略的調整，以及對安全工具的優化。隨著 API 的普及和重要性的增加，對 API 的保護也必須跟上其發展的步伐。整合濫用預防措施的重要性不言而喻。企業不僅需要防禦外部的攻擊，更需要內部的安全措施來防範 API 的濫用。這包括確保適當的訪問控制、監控和響應機制，以便及時發現並應對任何非正常的 API 使用模式。

在零信任世界中，API 安全的方向將趨向於更加智能化和自動化。利用人工智慧和機器學習等先進技術，企業將能更準確地預測和識別安全威脅，同時，自動化的工具將提升響應濫用事件的速度和效率。這樣的發展不僅提高了安全水平，也增強了企業的適應性和韌性，使其能夠在不斷變化的安全環境中保持競爭優勢。

綜上所述，企業在零信任架構下必須採取全面的 API 安全措施，以確保在數位化轉型的過程中能夠安全、穩定地發展。隨著安全技術的進步和企業對安全價值認識的提升，我們有理由相信，未來的 API 安全管理將變得更加成熟和高效。