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Cloudflare:2024年API安全和管理报告(34页).pdf

上传人: C** 编号:614695 2024-01-01 34页 3.79MB

1、2024 年 API 安全和管理报告2Cloudflare|2024 年 API 安全和管理报告目录03摘要04快照:全球 API 相关流量05主要结果06隐藏的攻击面07影子 API 的风险08常见 API 错误09误判 API 错误的风险10最常见的 API 安全漏洞11 API 漏洞在一次 MDM 攻击中的角色12缓解常见 API 漏洞的两种方法13以 API 为中心的世界13地区趋势14中东流量峰值15API 会减慢吗?16各行业的 API 流量17行业基准18对 2024 年及以后的预测23建议30附录30API 安全术语表32HTTP 状态码描述33尾注目录点击章节标题以跳转所在页

2、面3Cloudflare|2024 年 API 安全和管理报告目录互联网是计算机之间无穷无尽的对话流。这些对话通常使用应用程序编程接口(API)进行,让我们能够以新的方式与软件和应用程序进行交互。例如,OpenAI 的 ChatGPT API 赋能 Slack 简化基于聊天的工作流程,B 提供更个性化的行程规划体验。今天,API 超过了其他互联网流量,在去年 Cloudflare1 处理的动态互联网流量中占 57%。然而,正如这份 2024 年 API 安全和管理报告 中所探讨的那样,API 的管理和滥用防范变得越来越复杂。例如,许多组织缺乏关于其 API 的准确信息。Cloudflare 通

3、过机器学习发现的 API 端点比组织自行报告的数量多出 30.7%。2 不幸的是,组织无法有效地保护他们看不到的东西。如果组织在没有准确、实时了解其 API 信息的情况下 实施 API 安全,可能会无意中阻止合法的流量。以“请求过多”(429)错误代码为例 这是 Cloudflare 在 2023 年缓解的头号 API 客户端错误类别。429 代码并不总是意味着来自攻击者的请求过多。如果因一次分布式拒绝服务(DDoS)攻击而针对这种错误设置的速率限制范围过于广泛,就有可能阻止合法用户。(值得注意的是,DDoS 防护是 Cloudflare 客户的第一大 API 缓解方法。)本报告的目标是为组织

4、提供一个有价值的基准,以全面评估其 API 端点管理的健康状况。毕竟,API 安全还必须结合数据来管理可见性、性能和风险。摘要方法 本报告中的数据发现基于 Cloudflare 全球网络(包括 Cloudflare 的 Web 应用程序防火墙、DDoS 防护、机器人管理和 API 网关服务)在 2022 年 10 月 1 日至 2023 年 8 月 31 日期间观察到的汇总流量模式。Cloudflare 平均每秒处理超过 5000 万个 HTTP 请求,每天阻止约 1700 亿个网络威胁。更多 API 端点30.7%4Cloudflare|2024 年 API 安全和管理报告目录快照:全球 A

5、PI 相关流量全球 API 流量随时间增长的情况基线高亮显示,仅包括 200 响应代码和动态缓存2022 年 10 月 1 日至 2023 年 8 月 31 日,成功响应(状态码为 200)的 API 流量占 Cloudflare 动态 HTTP 流量的 53.1%至 60.1%。动态内容是根据用户特定因素而变化的内容,例如访问时间、位置和设备。2022 年 11 月-10%-5%0%5%10%15%2023 年 1 月2023 年 3 月2023 年 5 月2023 年 7 月5Cloudflare|2024 年 API 安全和管理报告目录主要结果头号缓解方法:DDoS 防护三分之一(33%

6、)的 API 缓解包含分布式拒绝服务(DDoS)攻击。4分行业统计API 流量占比最高的行业包括物联网平台、轨道/公交/出租车、法律服务、多媒体/游戏以及物流/供应链行业。5地区变化API 流量占比最高的是非洲和亚洲。API 流量变化最大的是中东。6API 流量增速超过了其他互联网流量成功的 API 调用占 Cloudflare 处理的互联网流量(动态 HTTP 流量)的 57%。1未知攻击面机器学习模型发现的 API 端点数量比组织自行报告的多出近三分之一(30.7%)。2头号错误:请求过多超过一半(51.6%)的 API 错误包括“请求过多”(429 错误)。3可见性检查今天如何发现和编录

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根据《2024年API安全和管理报告》的内容,可以概括出以下关键点: 1. API流量在互联网流量中占据主导地位,2023年占Cloudflare处理的动态HTTP流量的57%。 2. 组织通常缺乏对其API的完整了解,Cloudflare通过机器学习发现的API端点比组织自行报告的多出30.7%。 3. 常见的API错误中,“请求过多”错误占比超过一半(51.6%),这可能是由于过宽的速率限制设置。 4. API安全漏洞中最常见的是Web应用攻击(60.7%),其次是HTTP异常注入攻击(26.3%)。 5. 机器学习模型能够有效发现API端点,并预测API请求的意图,从而提高API的可见性和安全管理效率。 6. 保护API的最全面方法是实施全方位的Web应用和API保护(WAAP)平台,但也可以从API可见性、通用Web攻击防护和API特定攻击防护等步骤开始。 7. 随着API经济的发展,API管理和安全方面的失控和复杂性也随之增加,需要自动化和专为API设计的工具来应对。
如何发现和管理影子API? 如何区分误判和真实攻击? 如何应对AI和机器人攻击?
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