آیا هوش مصنوعی مثل شمشیر دو لبه در امنیت API است؟

شمشیر دو لبه در امنیت ای‌پی‌آی (AI: The Double-Edged Sword in API Security)

شمشیر دو لبه

در این مقاله به بررسی این موضوع می‌پردازیم که چرا بدون API، هوش مصنوعی وجود ندارد و چگونه هوش مصنوعی هم می‌تواند تأثیرات مثبت و هم منفی بر امنیت API داشته باشد. مثال‌هایی از کاربردهای دفاعی و حمله، و همچنین مدلسازی تهدیدها در این محیط رو به تحول را مورد بررسی قرار می‌دهیم.

ابتدا نگاهی به تحولات فناوری که در طول دوران کاری خود مشاهده کرده‌ام می‌اندازیم:

1. گذار از گردش‌کار مبتنی بر کاغذ به سیستم‌های دیجیتال.

2. انتقال از راه‌حل‌های محلی (on-premise) به خدمات ابری.

3. تغییر فعلی به سمت معماری‌های مبتنی بر میکروسرویس و API.

درک ریسک‌های اول شخص و شخص ثالث

هر یک از این تحولات، چالش‌های امنیتی منحصر به فردی ایجاد کرده است که می‌توان آن‌ها را به دو دسته تقسیم کرد: ریسک‌های اول شخص (کنترل‌شده توسط سازمان) و ریسک‌های شخص ثالث (از منابع خارجی).

ریسک‌های اول شخص: مواردی که کنترل می‌کنیم

• در دوران رایانه‌های دسکتاپ: آسیب‌پذیری‌ها بزرگ‌ترین تهدید بودند. آسیب‌پذیری‌ها نقص‌های بنیادین نرم‌افزاری هستند که می‌توان از آن‌ها سوءاستفاده کرد. زمانی که سازمان‌ها شروع به ثبت آسیب‌پذیری‌ها کردند، با تعداد زیادی مشکل مواجه شدند که به ده‌ها هزار مورد می‌رسید.

• در دوران خدمات ابری: مدل امنیتی جدیدی ایجاد شد که پیکربندی نادرست به اصلی‌ترین نگرانی تبدیل شد. پیچیدگی امنیت ابری اغلب دست‌کم گرفته می‌شد و منجر به کشف تعداد بیشتری از مشکلات امنیتی نسبت به انتظار اولیه می‌شد.

• در دوران میکروسرویس‌ها و API‌ها: اکنون با چالش‌های جدیدی مواجه هستیم، مانند حملات مبتنی بر منطق تجاری که ناشی از ساختار برنامه‌ها و استفاده از مدل‌های AI شخص ثالث است.

ریسک‌های شخص ثالث: تهدیدات خارجی

با حرکت به سمت آنلاین، ریسک‌های شخص ثالث نیز افزایش یافت. ویروس‌ها، کرم‌ها، ربات‌های اسپم و حملات DDoS نمونه‌هایی از این تهدیدات بودند. اولین ویروسی که با آن مواجه شدم، ویروس «Melissa» بود که به سیستم‌های ایمیل آسیب جدی وارد کرد.

با افزایش داده‌های قابل دسترسی آنلاین، حملات بات‌ها و استخراج داده‌ها (scraping) رایج شد. آزمایش‌های امنیت API ما نشان داده‌اند که APIهای جدید اغلب در عرض چند دقیقه مورد بررسی و حمله قرار می‌گیرند.

مسابقه لاک‌پشت و خرگوش: امنیت در رقابت با توسعه

در بسیاری از سازمان‌ها، توسعه‌دهندگان سریع‌تر از تیم‌های امنیت فناوری‌های جدید را پذیرفته‌اند، و تیم امنیتی مجبور است برای رسیدن به سرعت، عقب‌ماندگی خود را جبران کند. این همانند مسابقه «لاک‌پشت و خرگوش» است: توسعه پیش می‌رود اما امنیت در نهایت سیاست‌ها و کنترل‌های لازم را اعمال می‌کند.

وضعیت فعلی امنیت API

• حملات API در یک سال گذشته ۷ برابر افزایش یافته‌اند.

• تحقیقات نشان می‌دهد که نفوذ به APIها حدود ۱۰۰۰ برابر بزرگ‌تر از میانگین نقض داده‌ها است و غالباً ناشی از نقص‌های سیستماتیک در طراحی APIهاست.

• در استرالیا، آسیب‌پذیری‌های API تا ۲ میلیارد دلار هزینه ایجاد می‌کنند و منطقه APJ بیشترین نرخ حملات مرتبط با API را دارد.

مقررات و انطباق

در حال حاضر، مقررات جدیدی برای APIها به وجود آمده است. به عنوان مثال، توافق FCC و TracFone نیازمند رعایت دستورالعمل‌های NIST و ده خطر برتر API از نظر OWASP است. اگرچه این دستورالعمل‌ها مفید هستند، اما الزام قانونی مستقیم محسوب نمی‌شوند و اجرا را پیچیده می‌کنند.

نقش هوش مصنوعی در امنیت API

عبارت «بدون API، هوش مصنوعی وجود ندارد» دقیق است، زیرا هر نقطه یکپارچه‌سازی AI به اتصال API وابسته است. ارائه‌دهندگان اصلی خدمات AI، قابلیت‌های API خود را در اختیار عموم قرار داده‌اند و هماهنگی بین AI و APIها را افزایش می‌دهند.

مزایای هوش مصنوعی

• تحلیل کد: تشخیص آسیب‌پذیری‌ها و مشکلات کدنویسی.

• خلاصه‌سازی رخدادها: کاهش بار انسانی در مدیریت رخدادها.

• شناسایی ناهنجاری‌ها: تشخیص رفتارهای غیرمعمول در داده‌ها که انسان ممکن است آن‌ها را نادیده بگیرد.

محدودیت‌ها

• تکنیک‌های «کم و آهسته» می‌توانند از شناسایی AI فرار کنند.

• سیستم‌های پیچیده احراز هویت ممکن است توسط AI به اشتباه تفسیر شوند.

• رفتارهای قانونی کاربران ممکن است به عنوان رفتار مشکوک تشخیص داده شوند.

اثرات منفی هوش مصنوعی

• افزایش تعداد APIهایی که مدیریت آن‌ها دشوار است.

• کد تولید شده توسط AI می‌تواند آسیب‌پذیری‌های بیشتری داشته باشد.

• ارائه‌دهندگان خدمات AI ممکن است ریسک‌های خاص خود را اضافه کنند.

• استفاده شتاب‌زده از AI می‌تواند منجر به افشای داده‌های حساس شود، همان‌طور که در نمونه‌های دسترسی غیرمجاز دیده شده است.

تهدیدگران مجهز به AI

• حمله‌کنندگان می‌توانند به سرعت آسیب‌پذیری‌ها را شناسایی کنند و حملات خودکار با payloadهای تولید شده توسط AI انجام دهند.

• زمان میانگین برای انجام حمله کاهش یافته و این امر، ضرورت تمرکز بر امنیت API را افزایش می‌دهد.

مدلسازی تهدید در عصر AI

مدلسازی تهدید همچنان مهم است، اما AI دینامیک‌های جدیدی ایجاد کرده است:

• تمرکز بر صحت‌سنجی درخواست‌ها.

• پاک‌سازی و فیلتر ورودی‌ها.

• بررسی مجوزها و کنترل دسترسی.

نتیجه‌گیری: پیمایش در چشم‌انداز AI

• سازمان‌ها باید بر کشف و مشاهده مستمر تمرکز کنند.

• استفاده از ابزارهای خودکار برای نظارت بر API و رعایت استانداردهای امنیتی ضروری است.

• امنیت فقط یک چک‌باکس نیست، بلکه محافظت از داده‌ها و حفظ اعتماد کاربران است.

اگر مایل هستید، می‌توانید از نسخه رایگان پلتفرم امنیت API ما استفاده کنید تا راهکارهای امنیتی را در سازمان خود آزمایش کنید.