云应用程序编程接口安全研究综述:威胁与防护

云时代,云应用程序编程接口(API)是服务交付、能力复制和数据输出的最佳载体。然而,云API在开放服务和数据的同时,增加了暴露面和攻击面,攻击者通过数据劫持和流量分析等技术获取目标云API的关键资源,能够识别用户的身份和行为,甚至直接造成背后系统的瘫痪。当前,针对云API的攻击类型繁多,威胁与防护方法各异,缺乏对现有攻击和防护方法的系统总结。该文梳理了云API安全研究中云API面临的威胁和防护方法,分析了云API的演化历程和类别划分;讨论了云API的脆弱性以及云API安全研究的重要性;提出了云API安全研究框架,涵盖身份验证、云API分布式拒绝服务(DDoS)攻击防护、重放攻击防护、中间人(MITM)攻击防护、注入攻击防护和敏感数据防护6个方面相关研究工作综述。在此基础上,探讨了增加人工智能(AI)防护的必要性。最后给出了云API防护的未来挑战和发展趋势。

面向云原生的API攻击诱捕技术研究

应用程序接口(API)作为连接服务和传输数据的核心通道,在蕴含巨大价值的背后也隐藏着不可忽视的安全风险,其作为互联网上最重要的信息基础设施已成为攻击者的主要攻击目标。为弥补现有API安全方案针对API广泛攻击面无法进行充分保护的短板问题,重点关注云原生API安全问题。基于主动诱捕思想,提出了一种面向云原生的API攻击诱捕框架,针对不同的云服务层次特点构造了相应的API诱饵及高交互诱捕环境。其中,在容器编排层(平台层),围绕云组件Kubernetes及Docker的脆弱点构造了3个API诱饵;在应用层,选取危害性较大且利用频率较高的API漏洞构造了15个API诱饵。同时,针对应用层API诱饵物理资源需求较高的问题,提出了一种基于当前网络流量的动态调度算法,在充分利用物理资源的同时最大化捕获效果。基于诱捕框架实现了原型系统并在真实环境中部署应用,系统最终捕获到1270个独立互联网协议(IP)地址以及4146个请求。实验结果表明,提出的API攻击诱捕技术可有效发现云原生环境下的API攻击行为。