API安全与机器学习技术的进步

随着网络攻击的日益频繁和复杂化，提升API安全的需求也随之增长。Google通过其Apigee API管理服务引入了先进的机器学习算法，以应对这一挑战。这些算法能够帮助客户立即识别非法活动、问题机器人和配置不当的API安全问题。

Google推出用于网络安全的生成性AI

Google最近推出了一个用于网络安全的生成性人工智能工具，这标志着在API安全领域的一个新进展。通过使用机器学习算法，这个工具能够防御面向公众的API免受业务逻辑攻击，这是对日益增长的网络安全威胁的直接回应。

API安全的重要性

随着黑客攻击的增加，对更强大的API安全的需求也随之增长。Google通过实施一个使用机器学习的滥用检测仪表板来应对这一日益增长的危险。据Google Cloud的产品经理Shelly Hershkovitz称，业务逻辑威胁更难用静态安全措施识别。没有静态安全警告，攻击者可以使用合法功能来实现他们的恶意目标。因此，采用更动态和灵活的方法来识别和打击API滥用至关重要。

检测网络欺凌：主题建模与情感分析

除了API安全，机器学习技术也被用于检测网络欺凌。通过主题建模和情感分析，可以识别出潜在的网络欺凌行为，这对于维护网络环境的安全和健康至关重要。

仪表板如何工作？

滥用检测仪表板使用机器学习技术监控API流量。它有助于发现可能指向攻击的异常行为模式。仪表板的算法训练使用了Google内部团队的数据，这些团队专门负责识别和阻止业务逻辑攻击。

Apigee仪表板还以“人类友好”的标题显示重要事件，试图传达攻击的关键细节，如攻击的来源、受影响的API及其持续时间。向安全团队提供有关正在发生的事情以及发生地点的有用信息，使他们能够迅速对事件做出反应。

仪表板还提供了一种调查攻击并将其与类似攻击进行比较的方法。这使安全团队能够更好地理解攻击者的方法和动机，并采取适当的行动尽快解决事件。