现在，在安全行业中，几乎每个地方都会提到人工智能（ai）的话题。确实，人工智能是一个热门话题。就像许多其他热门话题一样，围绕它有很多噪音和炒作。突然间，你似乎每个人都在积极利用人工智能
正如你可以想象的那样，这给人工智能这个话题造成了相当大的迷雾。特别是，很难理解人工智能何时可以增加价值，何时仅被用于其嗡嗡声和炒作。然而，除了嗡嗡声和炒作之外，我们如何知道人工智能何时被以有用的方式创造性地解决问题？
根据我的经验，人工智能在应用于特定问题时效果最佳。换句话说，人工智能需要谨慎、战略性和有条理地利用，以解决一些适合它的问题。虽然存在很多这样的问题，但 API 安全性就是这样一个问题，我已经亲身体验到人工智能在这方面产生了良好的结果
以下是五种利用人工智能提高API安全性的方法：
DVWA
Damn Vulnerable Web App (DVWA) 是一个PHP/MySQL的Web应用程序，非常容易受到攻击。它的主要目标是成为安全专业人员在合法环境中测试自己的技能和工具的辅助工具，帮助Web开发人员更好地理解保护Web应用程序的过程，并帮助教师/学生在课堂环境中教授/学习Web应用程序安全。DVWA的目标是通过简单直接的界面练习一些最常见的Web漏洞，难度各不相同。请注意，该软件中存在已记录和未记录的漏洞。这是有意的。鼓励您尝试发现尽可能多的问题。Damn Vulnerable Web A
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API 发现：可以利用人工智能来研究 API 的请求和响应数据。可以执行行为分析来发现以前未知的 API 端点。一旦发现，这些以前未知的 API 就可以包含在资产清单、资产管理、安全策略和安全监控活动中。通过这种方式，API 发现对整体 API 安全性做出了重要贡献。架构执行/访问控制：随着人工智能研究 API 的请求和响应数据，除了 API 发现之外，还有其他好处。可以学习并执行特定 API 端点的模式，并且可以观察并缓解随后与学习模式的偏离。可以生成准确适合指标的函数，例如请求大小和响应大小、有数据和无数据的延迟、请求率和错误率、响应吞吐量等。随后也可以观察到与这些指标的偏差，然后加以缓解。这提供了跨 API 端点的改进的访问控制功能 实施架构和改进访问控制的能力是整体 API 安全性的另一个重要贡献者。敏感数据的暴露：人工智能研究 API 请求和响应数据的另一个好处是能够识别传输中的敏感数据。这包括检测和标记正在暴露的个人身份信息 (PII)。包括 PII 在内的敏感数据的暴露对于大多数企业来说是一个很大的风险。提高检测和缓解敏感数据泄露的能力可以提高 API 的整体安全性。第 7 层 DDoS 保护：虽然大多数企业在第 3 层和第 4 层都有 DDoS 保护，但他们可能在第 7 层没有。对于 API，第 7 层是大部分操作所在。因此，可以利用人工智能来帮助保护 API 端点免受第 7 层可能发生的误用和滥用。人工智能可以用于分析从企业 API 端点收集的指标和日志数据。通过这种持续分析和 API 端点行为基线生成的可见性提供了对异常的洞察和警报，然后可用于生成第 7 层保护策略。改进的第 7 层 DDoS 防护意味着改进的 API 安全性。恶意用户检测：恶意用户或客户对大多数企业构成重大风险。可以随着时间的推移对企业的所有客户端交互（包括与 API 端点的交互）进行分析，并识别异常值。然后，可以根据每个客户端与特定 API 端点的所有交互，为每个客户端提供风险评分。根据每个客户的具体活动，客户的威胁级别将随着时间的推移而上升或下降。可以制定策略和流程来定义如何处理这些恶意用户/客户端。这为提高 API 安全性开辟了另一条途径。
如今，人工智能（AI）和应用程序接口（API）安全已成为大多数安全专业人员最关注的问题。尽管人工智能引起了广泛的讨论和炒作，但它是一项能够为安全程序增加巨大价值的技术。毫不奇怪，就像许多技术一样，人工智能在应用于适合它的特定问题时效果最佳。根据我的经验，应用程序接口安全性恰恰是其中之一。通过谨慎、战略性和系统性地将人工智能应用于应用程序接口安全，企业可以改善其整体安全状况
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