Aturan deteksi

Halaman ini berlaku untuk Apigee dan Apigee Hybrid.

Lihat dokumentasi Apigee Edge.

Advanced API Security menggunakan aturan deteksi untuk mendeteksi pola yang tidak biasa dalam traffic API yang dapat mewakili aktivitas berbahaya. Aturan ini mencakup model machine learning, yang dilatih pada data API sebenarnya, dan aturan deskriptif, berdasarkan jenis ancaman API yang diketahui.

Catatan: Halaman Deteksi penyalahgunaan Advanced API Security menggunakan aturan deteksi untuk mendeteksi insiden keamanan. Insiden keamanan adalah sekelompok peristiwa dengan pola serupa yang dapat mewakili ancaman keamanan. Perhatikan bahwa satu insiden mungkin dipicu oleh beberapa aturan deteksi. Dalam hal ini, semua aturan yang memicu insiden akan dicantumkan dalam tampilan Environment details Deteksi penyalahgunaan.

Tabel berikut mencantumkan aturan deteksi dan deskripsinya

Aturan deteksi	Deskripsi
Pratinjau: Advanced API Scraper	Model machine learning yang mendeteksi scraping API, yaitu proses ekstraksi informasi yang ditargetkan dari API untuk tujuan berbahaya.
Pratinjau: Deteksi Anomali Lanjutan	Model machine learning untuk mendeteksi anomali—pola peristiwa yang tidak biasa—dalam traffic API.
Penebak Brute	Proporsi error respons yang tinggi selama 24 jam terakhir
Banjir	Proporsi traffic yang tinggi dari IP dalam periode 5 menit
Penyalahgunaan OAuth	Sesi OAuth dalam jumlah besar dengan sedikit agen pengguna selama 24 jam terakhir
Penyerap Robot	Sejumlah besar error penolakan 403 dalam 24 jam terakhir
Scraper Konten Statis	Proporsi ukuran payload respons yang tinggi dari IP dalam periode 5 menit
TorListRule	Tor keluar dari daftar IP node. Node keluar Tor adalah node Tor terakhir yang dilalui traffic di jaringan Tor sebelum keluar ke internet. Mendeteksi node keluar Tor mengindikasikan bahwa agen telah mengirimkan traffic ke API Anda dari jaringan Tor, yang mungkin untuk tujuan berbahaya.

Aturan deteksi dan machine learning

Advanced API Security menggunakan model yang dibuat dengan algoritma machine learning Google untuk mendeteksi ancaman keamanan terhadap API Anda. Model ini dilatih sebelumnya dengan set data traffic API yang sebenarnya (bukan data traffic Anda saat ini) yang berisi ancaman keamanan umum. Hasilnya, model tersebut belajar mengenali pola traffic API yang tidak biasa, seperti scraping dan anomali API, serta mengelompokkan peristiwa berdasarkan pola yang serupa.

Dua aturan deteksi yang tercantum di atas didasarkan pada model machine learning:

• Scraper API Lanjutan
• Deteksi Anomali Lanjutan

Catatan: Data yang digunakan untuk melatih model machine learning untuk aturan Advanced API Scraper dan Advanced Anomaly Detection berisi metadata, termasuk alamat IP sumber, geografi sumber, dan nilai dari beberapa header permintaan HTTP. Namun, data deteksi yang diterima oleh model tidak menyertakan nilai sebenarnya dari metadata ini. Model ini membuat deteksi berdasarkan properti statistik data, bukan pada nilai metadata.