API güvenliğindeki yanlış pozitifler ciddi bir sorundur ve genellikle sonuçların ve zamanın boşa harcanmasına, gerçek tehditlerin gözden kaçırılmasına, uyarı yorgunluğuna ve operasyonel kesintiye neden olur. Neyse ki, makine öğrenimi (ML) gibi yeni ortaya çıkan teknolojiler, kuruluşların yanlış pozitifleri en aza indirmesine ve API’lerinin korunmasını kolaylaştırmasına yardımcı olabilir. Nasıl olduğunu inceleyelim.
API Güvenliğinde Yanlış Pozitiflerle İlişkili Riskler Nelerdir?
Makine öğreniminin API güvenliğindeki yanlış pozitifleri nasıl azaltabileceğini tartışmadan önce, iki kategoriye ayrılan risklerini anlamak önemlidir: iş ve güvenlik.
- İş Riskleri: Yanlış pozitifler, meşru API çağrılarını engelleyerek, müşterilerin sözleşmeleri iptal etmesine neden olarak ve hizmet sağlayıcının itibarına zarar vererek mali kayıplara neden olabilir. Bu sorunlar destek maliyetlerini artırır ve birden fazla ekibi etkiler.
- Güvenlik Riskleri: Yanlış pozitifler hizmet analitiğini bozabilir, karar verme sürecinin zayıf olmasına ve tehdit yanıtlarının zayıflamasına yol açabilir. Güvenlik ekipleri, uyarıları azaltmak için koruyucu önlemleri devre dışı bırakarak güvenlik açıklarına neden olabilir. Ek olarak, engellenen API istekleri veri kümelerini bozabilir, karar verme sürecini tehlikeye atabilir ve saldırılara maruz kalma riskini artırabilir.
Makine Öğrenimi API Güvenliğinde Yanlış Pozitifleri Nasıl En Aza İndirebilir?
Makine öğrenimi teknolojileri, daha bilinçli kararlar vermek ve bağlama duyarlı olmayan kurallar nedeniyle oluşabilecek yanlış pozitifleri azaltmak için her isteğin bağlamını (kullanıcının eylem geçmişi, coğrafi konum ve erişim zamanı gibi) dikkate alarak API güvenliğini artırır.
Bu süreç, normal davranışın temel çizgisini oluşturmak için tipik istek oranları, yaygın olarak erişilen uç noktalar, olağan veri yükleri ve kullanıcı etkileşim kalıpları gibi geçmiş API trafiğini analiz eden makine öğrenimi algoritmaları tarafından çalışır. Algoritma, devam eden davranışları bu temel değerle karşılaştırır ve güvenlik ekiplerini herhangi bir sapma konusunda uyarır. Zamanla algoritma meşru davranış kalıpları hakkında daha fazla şey öğrenir ve böylece bunları tehdit olarak işaretleme şansı azalır.
Makine öğrenimi destekli teknikler, geleneksel statik yöntemlere göre daha iyi sonuçlar verir; çünkü ikincisi, API kullanımının dinamik doğasını hesaba katmaz. ML modelleri sürekli olarak verilerle birlikte öğrenip gelişerek daha doğru algılama sağlar ve yanlış alarmların neden olduğu kesintileri en aza indirir. Bu uyarlanabilirlik, kusursuz bir kullanıcı deneyimini korurken güvenlik önlemlerinin etkili kalmasını sağlar.
Örneğin, yanlış pozitiflere eğilimli yaygın bir API saldırısı, saldırganların güvenliği ihlal edilmiş kimlik bilgilerini kullanarak yetkisiz erişim elde ettiği Hesap Devralmadır. Bu saldırı, geleneksel kural tabanlı sistemlerin şüpheli olarak işaretlediği birden fazla oturum açma girişimi veya VPN kullanımı gibi meşru kullanıcı davranışlarını taklit edebilir. Wallarm’ın ML tabanlı API Kötüye Kullanım Önleme çözümü, kimlik doğrulama süresi, konum, IP itibarı ve oturum açma denemelerinin sayısı gibi çeşitli göstergeleri analiz ederek bu sorunu çözer. Kullanıcıların ve korunan API’nin belirli davranışlarına uyum sağlayarak, gereksiz engelleme olmaksızın meşru eylemlere (örn. şifre hataları) izin verir ve yanlış pozitifleri etkili bir şekilde azaltır.
Wallarm, San Francisco’daki BSides 2019’dan bu yana tespitin iyileştirilmesinde yapay zekanın değerini kanıtladı. Wallarm’ın CEO’su Ivan Novikov’un hatalı pozitif olayların nasıl azaltılabileceğini tartışmasını izleyebilir ve ayrıca GitHub’da ilgili açık kaynak koduna erişebilirsiniz.
Yanlış Pozitifleri Azaltmak İçin Makine Öğrenimini Kullanmanın Zorlukları
Bununla birlikte, yanlış pozitifleri azaltmak için makine öğrenimi teknolojisini kullanmak zorludur. Bir API güvenlik sağlayıcısı olarak Wallarm bunun fazlasıyla farkındadır.
Çoklu Müşterilere Yönelik Yaklaşımlar Geliştirme
Her şeyden önce, her müşterinin benzersiz özelliklere sahip kendi API’leri olduğundan, birden fazla ve farklı müşteriler için işe yarayan yaklaşımlar geliştirmek zor olabilir. Belirli bir API için iyi çalışan bir makine öğrenimi modeli oluşturmak mümkün olsa da, tüm API’ler için işe yarayan bir model oluşturmak ciddi bir zorluk olabilir. Bunun üstesinden gelmek için Wallarm, modelin olması gerektiği gibi çalışmadığı müşterileri belirliyor ve dedektörleri müşterinin API’sinin belirli özelliklerine uyarlıyor.
Yetersiz veya Düşük Kaliteli Eğitim Verileri
Ayrıca, doğru sonuçlar, modelin eğitilebileceği büyük hacimli gerçek trafiğe bağlıdır ve bazı müşteriler gerekli trafiğe sahip olmayabilir veya müşteri çözümü deniyorsa sentetik trafik kullanabilir. Diğer müşteriler, tüm kullanıcıların farklı davrandığı çok çeşitli trafiğe sahip olabilir veya tam tersine, trafik homojendir ve kullanıcılar neredeyse birbirinden ayırt edilemez. Her durumda çözüm, tehdit algılamaya yönelik geleneksel, imza tabanlı yaklaşımı tehdit istihbaratı beslemeleriyle birleştiren Wallarm’ın özel dedektörlerini kullanmaktır.
Trafik Hacmi veya API’lerdeki Değişiklikler
Bir diğer potansiyel sorun ise trafik hacmindeki veya API’lerdeki değişikliklerdir. Örneğin satış etkinlikleri sırasında trafik hacmi hızla artabilir ve kullanıcılar eskisinden çok daha aktif davranmaya başlayabilir. Bu durumda daha aktif kullanıcıların ortaya çıkması saldırı olarak algılanabilir. Bu sorunu çözmek için Wallarm, her trafik analizinden önce müşteriden gelen yeni trafiği kullanarak dedektörlerimizdeki modelleri günceller. Algılayıcılardaki eşikler, çoğu oturumda bu tür bir davranışın mevcut olması durumunda trafikteki değişiklikleri hesaba katacak şekilde ayarlanır; böylece yeni, daha aktif kullanıcıları engellemediğimizden emin olunur.
Gerçek Tehditleri Gözden Kaçırmadan Yanlış Pozitifleri En Aza İndirme
API güvenliğinde yanlış pozitifleri en aza indirmeye çalışırken çözümlerin gerçek tehditleri gözden kaçırmamasını sağlamak çok önemlidir. Wallarm’ın API Kötüye Kullanımını Önleme çözümü bu sorunu çözmek için çeşitli yöntemler kullanır:
- Filtreleme Sistemi: Kural tabanlı bir sistem, şüpheli olarak algılanabilecek ancak müşteri için önemli olan durum kontrolleri veya standart dışı otomasyon gibi belirli davranışları hesaba katarak yanlış pozitifleri filtreler.
- Ağırlıklı Oylama Sistemi: Bu sistem birden fazla dedektöre farklı ağırlıklar atayarak onların daha doğru tespit için otomatik tehditlerin belirli işaretlerine odaklanmasını sağlar.
- Düzenli Değerlendirme: Otomatik ve manuel kalite kontrolleri, API etkinliğini görselleştirmeye ve bir oturumun gerçekten kötü amaçlı mı yoksa işle ilgili mi olduğunu doğrulamaya yönelik araçları kullanarak sonuçların doğruluğunu sağlar.
- Hibrit Yaklaşım: Wallarm çözümü imza tabanlı yöntemleri makine öğrenimiyle birleştirir. Müşteri ihtiyaçlarına bağlı olarak yaklaşım, yanlış pozitifleri ve negatifleri dengeleyerek doğruluk veya daha geniş tehdit tespitine öncelik verecek şekilde ayarlanır.
Makine Öğrenimi Araçlarını İnsan Gözetimi ve Uzmanlığıyla Dengelemek
Makine öğrenimi araçları gibi yapay zeka teknolojilerini kullanırken insan gözetiminin kesinlikle gerekli olduğunu dikkate almak da önemlidir. API güvenliği için kendi makine öğrenimi araçlarını dağıtan kuruluşlar için aşağıdakileri göz önünde bulundurun:
- Net Hedefler Belirleyin: Yanlış pozitifleri azaltmak veya gelişmiş tehditleri tespit etmek gibi ML kullanımına yönelik hedeflerinizi tanımlayın. Sorun makine öğrenimi olmadan çözülebiliyorsa daha basit yöntemler kullanın.
- Ekibinizi Eğitin: Güvenlik ekibinizin makine öğrenimi kavramlarını, özellikle de araçlarınıza özgü olanları anladığından emin olun. Kamu kaynaklarından, kurslardan ve kapsamlı belge incelemesinden yararlanın.
- Veri Kalitesi: Optimum performans sağlamak için ML modellerini doğru ve ilgili verilerle eğitin.
- Şeffaflık: Güvenlik analistlerinin makine öğrenimi kararlarını ve sonuçlarını yorumlayıp kontrol edebildiğinden emin olun.
- Protokolleri Temizle: Uyarıları makine öğrenimi araçlarından insan analistlere iletmek, zaman çizelgelerini ve karar verme rollerini belirlemek için protokoller oluşturun.
Wallarm’ın modelleri için müşteri desteği ve düzenli sonuç doğrulama, takım kalitesini ve kullanıcı avantajlarını artırır. Wallarm’ın kuruluşunuza nasıl yardımcı olabileceğini görmek için son teknoloji çözümlerimizin bir demosunu ayırtın.