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cdn高防_服务器安全防护软件_如何办

小墨安全管家 2021-06-08 12:18 DDOS防御 89 ℃
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返回2019年10月28日分享弗朗索瓦·拉塞尔现场CTO将AI支持的API安全性和见解直截了当附加到您的微服务中有人曾经讲过:"计算机科学中的所有咨询题都能够经过另一具层次的间接寻址来解决……除了太多的间接寻址层的咨询题。"API算是一具特别好的例子,因为它们本质上是应用程序的一具面向外部的抽象,而这些API本身常常经过很多层的间接的。API事务将从客户端应用程序导航到多个入口,例如: 代理CDN缓存云前端/负载平衡器API网关服务网格 最后来,API请求到达实际的API实现,它解释各种输入并执行一些操作。通常,那个"最终"步骤包括调用其他api,从而进一步对间接层做出贡献。要分析API流量并检测异常,您需要深入其中一具或多个层。 微攻丝网关向来是参与这些API事务的一具常见组件。可是,它们并不总是画面的一部分。正如克里斯蒂安·波斯塔(Christian Posta)今年早些时候所写,API网关正记忆一场身份危机。新兴的服务网格正在承担过去在API网关域中的一大块责任。当用作微服务体系结构的入口点时,API网关大概只看到API通信量的一部分:跨越这一层的部分。但更多的API流量是在幕后发生的,CC防御,零信任教会我们也要关注这些流量。 纯粹从实际的角度来看,您有时不需要网关来处理手头的任务,然而您仍然希翼利用那个API流量元数据。挑选是好的,防DDoS,当PingIntelligence for API在今年夏天公布了一具要紧版本(4.0)时,我特别想开始使用它附带的最新特性。它的API序列建模和将用户身份与API流量关联起来的能力为您的API的消费方式带来了新的见解。尝试这些功能需要一具微服务、一具合成的API流量生成器、一些攻击足本以及将API流量元数据输入到我们的AI引擎中的想法。 因为我将那个微服务作为项目的一部分来编写,而网关集成是一具被称为边带API的易于使用的API,于是我能够直截了当从我的微服务调用那个边带API。这种集成模式提供了最好的内联和边带模式;它不需要额外的组件,但也不需要在流量的内联插入元数据收集器。关于那个项目,我挑选使用springboot微服务过滤器插入sidebandapi。这种微服务过滤器的一具例子能够在那个公共回购中找到。 那个简单而轻量级的沙盒设置允许我以自个儿的方式练习边带API。它提高了我实验各种API流量模型的能力,并测试了AI引擎在受到不同训练集和对这些API的不同模拟攻击时的反应 但这种整合模式在"现实世界"的事情下故意义吗?API安全执行器(ASE)-PingIntelligence for API中负责实现此边带API的组件可以按需扩展。所以,防DDoS,您能够依照需要附加任意数量的边带API客户端(尽也很多的微服务)。例如,利用这一层的边带API作为服务网格的一部分的能力是一项巨大的资产。而且,由于单个AI引擎能够从多个ASE部署接收元数据,所以您能够从多个微服务部署和多个API网关部署中获得统一的见解,所有这些都合并到一具数据湖中 挑选提高API可见性缺乏API可见性是当今很多企业最关怀的安全咨询题。这一趋势反映在最近的Gartner API安全报告中,其中最重要的建议之一是"在攻击者发觉之前先发觉你的API"。API有时是应用程序的躲藏实现细节,虽然它们大概对你的安全实践不可见,它们不大概被攻击者躲藏,攻击者特别容易经过你的应用程序对其举行反向工程。即使在已知的安全分析中,也会产生不一致的安全堆栈。 API流量元数据是一种未充分利用的资产,DDoS防御,关于弥合这种可见性差距至关重要。这算是为啥PingIntelligence for API专注于为从何处猎取此资源提供最大的挑选,以优化API流量洞察力,并提高安全性。更多的挑选意味着可以广泛地使用不仅仅是一种API网关技术,而是任何一种流行的技术。更多的挑选还意味着可以深入挖掘,这算是为啥能够将PingIntelligence for API附加到负载平衡器、任何API网关、内联或整个微观级别。 上周,我在斯德哥尔摩进行的北欧API 2019年平台峰会(NordicAPI's2019 Platform Summit)的主题演说中讨论了收集和分析API流量元数据的好处。假如您没有参加本次活动并希翼加深对本主题的理解,请与我一起参加我们马上举办的网络研讨会"新淘金热——挖掘元数据以爱护API"。

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