api风险检测，让AI驱动API安全风险检测与运营

本文讲了api风险检测，让AI驱动API安全风险检测与运营

在互联网环境愈发开放的背景下，针对API的攻击风险和攻击频率正在急速增长，API已经成为攻击者重点攻击的主要对象之一。

基于传统规则的API风险检测，是根据IP访问总量、IP访问去重敏感数据总量等规则进行攻击风险分析和检测；在风险运营侧，也需要根据大量的安全运营人员的的经验进行风险排查。

在这个过程中，传统规则不仅无法完全覆盖风险的发现，也不能满足复杂业务系统的动态性与复杂性；同时，在风险运营方面，定制和维护大量的规则不仅严重依赖专家经验，且耗时耗力。

而基于AI算法的API风险检测和运营，则具有以下几点优势：

☑ 发现未知的高级攻击

☑ 根据业务场景自适应学习

☑ 智能推荐和动态迭代规则

基于AI算法的智能风险感知

整个智能风险感知建模流程为：首先我们需要进行流量数据的处理，如数据预处理，特征工程等，然后基于算法模型进行账号破解、越权攻击、数据泄露等API风险的智能感知。

异常检测

“异常检测”是风险感知的重要组成部分，常见的异常检测算法包括图计算，极值理论，动态图模型等等。拿图计算举例，应用到安全领域，图计算可以进行风险挖掘并进行安全可视化分析：综合利用节点特征和边的关联关系，如果出现异常的点、边、聚集性子图，风险的可能性往往较高。

由于攻击者受资源约束和任务约束，资源、任务维度的同步以及和正常行为的偏离很难规避，因此可以利用图计算进行异常点、边、子图的挖掘进行风险的感知。

智能规则学习

传统规则引擎大多都是基于专家经验设定，不仅严重依赖专家经验，而且庞大的规则库难以维护，同时对于未知的高级攻击也成效甚微。基于以上痛点，我们可利用算法模型在不同攻防场景向运营人员智能推荐不同规则，并随着时间推移和攻防的升级智能迭代规则策略，打造智能规则引擎。

利用智能规则学习算法，不仅解决了运营人员不知道怎么配置规则的问题；也能大幅降低运营人员在根据风险定制规则和维护规则库上的时间成本

基于AI算法的智能风险运营

智能风险运营的建模流程是首先要基于智能风险感知流程产出的风险，进行推理、洞察、降噪、推送、分级等风险处置后，根据优先级对风险进行智能解释。

风险处置

很多种不同攻击方式会触发大量事件级别异常告警，形成风险风暴，例如登录爆破、资产扫描、漏洞扫描、数据爬虫等；因此我们可以通过异常检测算法进行风险风暴的检测，并用算法（例如聚类）进行风险的分类。

在分类完成后，利用算法先进行风险的分级，然后根据分级结果对一个类别中的核心风险（例如聚类核心）进行推送，以提升运营效率。

风险解释

传统的风险异常是基于安全运营专家的经验进行解释，但是这种方式不仅极度依赖人为经验，而且费时费力。因此设计一系列根因分析算法为各种风险类型提供解释，对安全运营者进行风险分析大有帮助。

shap机器学习解释性

shap算法的核心思想是计算特征对模型输出的贡献，再从局部和全局两个层面对算法模型进行解释。简单来说就是shap算法基于统计原理去衡量特征对模型输出的贡献。如图所示，我们利用shap算法发现某个风险ip主要是UA类型和访问去重数据量过多导致出现了风险告警。

多维下钻分析

多维下钻算法的原理是当出现异常能够从多个维度（例如UA类型，地理位置，设备型号等等）下钻的快速精准根因定位。如图所示，是用根因分析算法快速定位到的某政企部分内网IP在2022年6月1号凌晨1点-2点突然对某敏感数据接口发起大量访问获利。

AAS帮用户解决了什么问题

1、了解自身应用资产及敏感数据分布情况

用户环境复杂、每个应用不同历史时期的接口众多，导致数据安全管理者或使用者均无法对应用及接口资产做到全量梳理。AAS可基于网络流量分析技术与协议解析技术，帮助用户自动发现并梳理应用及接口资产清单，管理应用及接口资产基础信息，提供应用及接口资产的敏感标签管理及敏感数据资产的使用和分布情况，让用户了解自身哪些接口存在潜在安全风险，又有哪些接口可能流出敏感数据，从而有针对性的加以重点关注及安全防护。

2、掌握敏感数据访问全貌，重视敏感人群

针对用户环境下大量的应用和接口每天发生的数据行为，AAS基于高准确率的敏感信息识别视乎以及安华金和多年积累的行业敏感数据特征库，可从海量应用数据行为中精准定位敏感信息，并记录下敏感行为的全过程；同时，提供维度的条件检索功能，让用户可以精准找到每一条敏感行为记录；此外，基于丰富的敏感行为统计分析功能，让用户能够掌握自身敏感行为的特征分布及敏感人群，从而在敏感行为全过程的各个节点加以监测和防护，进一步提供用户敏感数据的安全性。

3、应用接口脆弱性体检，发现问题暴露面

凭借安华金和多年积累的安全特征引擎，针对用户复杂环境下的各种应用，以及每个应用下大量不同类型的接口，进行全面安全脆弱性检测，以发现敏感数据泄露安全脆弱性较低的接口，从而帮助用户找到最容易出现问题的“暴露面”，并根据安华金和多年积累的数据安全行业经验，针对所发现的问题给出有效解决建议，提早规避敏感数据泄露风险，保障敏感数据安全。

4、感知风险、规避风险、较少损失

用户需要在大量合法的涉敏行为中发现潜藏的敏感信息泄露风险并及时预警，以避免数据安全事件的发生。AAS可基于主体在复杂业务环境下的所有敏感行为，针对所有主体、应用、接口、账户、IP等建立行为习惯模型，并通过安华金和智能行为分析引擎持续自学习来完善用户行为模型；同时，系统能够分离出主体正常的敏感行为，精准定位到对于不同主体异常的敏感数据行为风险，并自动分析风险级别，并根据用户自定义告警策略，及时将敏感行为风险预警通知用户，从而让用户能够将敏感信息泄露风险遏制在萌芽阶段，降低敏感信息泄露造成的损失。

5、重点监测跨境数据，守护国家数据安全

中国的高速、持续发展，令其在全球经济、政治领域的地位和重要性与日俱增，而伴随世界各国对数据价值的挖掘、利用不断深入，数据跨境问题也越来越受到关注。一方面，数据跨境是经济全球化和数字经济发展的必由之路；另一方面，数据跨境有可能危害国家数据安全。通过安华金和跨境数据安全引擎，可对合理的数据跨境行为与恶意、有害的数据跨境行为进行区分和监测，从而及时发现跨境数据泄露风险，避免大量敏感数据的跨境泄露。

6、数据泄露事件全面线索分析

当威胁来自于信任时，所造成的数据泄露很可能持续数月设置数年实践而不会引起管理者的注意，这也是为什么内部威胁导致的数据泄露在当今已非常普遍且难以杜绝。因为拥有敏感数据权限的员工众多，导致企业无法准确定位、追责。AAS可针对已发生的某个风险事件，从等多个维度进行深度分析，同时支持数十种检索条件及多重钻取分析，能够帮助用户追溯风险来源，分析风险事件的疑似责任主体，为事件追责缩小范围并提供原始证据链条。

原始证据链条

　　科技永远在不断进步，大数据早已成为了时代的趋势，一个企业的发展和生存已经彻底离不开数据信息，那怎样快速收集企业需要的风险信息呢?首先人工检索是行不通的，太过于耗时费力，现由聚合数据平台推出的一款风险信息查询api的作用就展现出来了，它很好的帮助我们解决了数据收集困难这个问题，下面让我们来了解一下吧!

　　风险信息查询api接口能查询到企业的数据有：企业基本工商信息、企业背景、企业发展、司法风险、企业信用监控、经营风险、经营状况、上市信息，资本市场的企业价值反映、知识产权、舆情信息、相关关系信息。

　　那什么样的风险信息查询api接口能够长期使用呢?

　　1、 接口服务商本身具有极强的专业性。

　　2、 api接口质量稳定可靠，能够有效的、稳定的供应数据信息。

　　3、 api安全性方面有所部署，能够快速处理，不能强行调用，恶意攻击恶劣的网络环境。

　　4、 api提供的数据要保持精准，保持日更新的快速有效节奏。

　　5、 价格较为合理，能够长期稳定使用。

　　我们Eolink平台更新速度及时，两周内能爬取和收录90%以上的新增或变更企业，信息不过时，初创企业也不会错过;数据库存丰富，将企业的工商数据信息划分为了10大类，65+维度，见微知著帮助企业洞察历史，预见未来。Eolink无论从数据总量、数据维度、更新速度还是价格来说，都可靠稳定些。

上文就是小编为大家整理的api风险检测，让AI驱动API安全风险检测与运营。

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