אתם צופים במסמכי התיעוד של Apigee Edge.
כדאי לעיין במסמכי התיעוד של Apigee X. מידע
Apigee Sense מגן על ממשקי ה-API מפני תנועת בקשות לא רצויה, מנתח את תנועת הבקשות של ממשקי ה-API ומזהה דפוסים שעשויים לייצג בקשות לא רצויות. כללי ההגנה של Apigee Sense מונעים רק מתקפות שמכוונות ספציפית ל-API proxy. Apigee Sense לא מונע מתקפות DDoS. אם נדרשת הגנה מפני מתקפות DDoS, צריך להשתמש ב-WAF, כמו Google Cloud Armor, לפני Apigee.
במאמר הגנה מפני התקפות DDoS ב-Edge מוסבר מה רמת התמיכה ש-Apigee מספקת להגנה מפני התקפות DDoS.
באמצעות הניתוח של Apigee Sense, אפשר לזהות לקוחות ששולחים בקשות לא רצויות, ואז לפעול כדי לאשר, לחסום או לסמן את הבקשות האלה.
באמצעות Apigee Sense, אתם יכולים להגן על ממשקי ה-API שלכם מפני תבניות של בקשות שכוללות:
- התנהגות אוטומטית שמשתלבת עם התנהגות אנושית
- ניסיונות חוזרים ונשנים מאותה כתובת IP
- שיעורי שגיאות חריגים
- בקשות חשודות של לקוחות
- סריקת נתונים
- איסוף מפתחות
- פרצי פעילות
- דפוסים גיאוגרפיים
זיהוי בקשות לא רצויות
מאחורי הקלעים, מערכת Apigee Sense מבצעת את הזיהוי מתוך מטא-הנתונים של הבקשה, ואז מספקת את תוצאות הניתוח לבדיקה. אפשר לעיין בתוצאות הניתוח במסוף Apigee Sense. אם אתם רואים דפוס שנראה חשוד, אתם יכולים לבדוק את הפרטים שלו כדי להחליט אם לנקוט פעולה.
כדי לזהות דפוסי בקשות, Apigee Sense מאחסן ומנתח מטא-נתונים של בקשות. כשלקוחות שולחים בקשות, Apigee Sense אוסף את המטא-נתונים של הבקשות, ואז מנתח את הנתונים האלה בקבוצות כדי לחפש דפוסים.
מידע נוסף זמין במאמר תחילת העבודה עם מסוף Apigee Sense.
דפוסים שנמצאו
אפשר לראות את תוצאות הניתוח במסוף Apigee Sense כדפוסים. כל דפוס מייצג קבוצה של מאפייני בקשות שנמצאו במהלך הניתוח.
כמה דוגמאות לדפוסים:
- סיבות. אפשר לראות בקשות ל-API שסוננו באמצעות הרבה הגדרות מוכללות שנקראות סיבות. סיבה מייצגת קבוצה של קריטריונים וערכי סף שעשויים להעיד על פעילות חשודה. לדוגמה, 'גנב תוכן' מתאר בקשות עם מספר קטן של סשנים של OAuth ונפח גדול של תנועה בחלון של 5 דקות. יש בו ספי תנועה למספר השיחות מכתובת IP, לאחוז מסך התנועה ולסשנים ייחודיים.
- מיקום גיאוגרפי. אפשר לראות בקשות שסוננו לפי המיקום הגיאוגרפי שממנו הן נשלחו.
- AS Organization. אפשר לראות את הבקשות שסוננו לפי הארגון של המערכת האוטונומית שממנה הן הגיעו.
באיור הבא, במסוף Apigee Sense מפורטים דפוסי סיבות שהתגלו במהלך ניתוח של מטא-נתונים של בקשות.
למידע נוסף על דפוסים, במיוחד על הסיבות, אפשר לעיין במאמר בנושא טיפול בפעילות חשודה.
הנתונים שנותחו
Apigee Sense אוסף מטא-נתונים של בקשות כדי לנתח את תעבורת הנתונים של ה-API. ברשימה הבאה מפורטים סוגי המטא-נתונים שמנותחים, וגם כמה מהשאלות ש-Apigee Sense בודק כדי לגלות דפוסים.
- מאפייני לקוח. מה כתובת ה-IP והמיקום הגיאוגרפי שלהם? איזה סוכן משתמש ואיזו משפחה שימשו? איזה מכשיר?
- מאפייני טירגוט. כתובות URI שמטורגטות על ידי לקוחות. האם הם מנסים שוב ושוב להתחבר לשרת proxy של התחברות?
- מאפייני הבקשה. באיזה פועל HTTP ובאיזה URI של בקשה נעשה שימוש? מה הייתה הסיומת של הנתיב?
- מאפייני התגובה. איזה קוד תגובה קיבל הלקוח? האם זו הייתה שגיאה? מה היה גודל התגובה?
- תזמון וכמות. האם חל זינוק במספר הבקשות בפרק זמן קצר? מתי זה היה? מה היה גודל העלייה? מאיפה הגיעו הבקשות?
אתם יכולים להשתמש בתצוגה המפורטת כדי לבדוק את מאפייני הבקשות כשאתם קובעים אם הבקשות של לקוח מסוים לא רצויות.
מידע נוסף על בדיקת פרטי הניתוח זמין במאמר תחילת העבודה עם Apigee Sense Console.
הגנה על ממשקי ה-API
בעזרת תוצאות הניתוח מ-Apigee Sense, אתם יכולים להחליט אם לקוח או קבוצת בקשות מצדיקים פעולה.
במסוף Apigee Sense, אפשר לראות את פרטי התנועה של כתובת IP מסוימת (או קבוצה של כתובות). כשמזהים לקוח לא רצוי, אפשר לבצע פעולות כמו חסימת הבקשות של הלקוח.
פעולות אפשריות
באמצעות מסוף Apigee Sense, אפשר לבצע את הפעולות הבאות לגבי כתובת IP שהוחלט שהיא לא רצויה.
| פעולה | תיאור |
|---|---|
| חסימה | חוסם בקשות שמגיעות מכתובת IP ספציפית, ומחזיר ללקוח תגובה 403. בקשות חסומות לא מגיעות לשרתי ה-proxy. |
| דגל | מוסיפים כותרת HTTP מיוחדת שהפרוקסי יכול לחפש. מערכת Apigee Edge תוסיף כותרת X-SENSE-BOT-DETECTED עם הערך SENSE. |
| אישור | מאפשרת לבקשה להמשיך לשרתי ה-proxy שלכם. |
מידע נוסף על נקיטת פעולות לגבי בקשות חשודות זמין במאמר תחילת העבודה עם Apigee Sense Console.
סקירה כללית של Apigee Sense
Apigee Sense משתמש באלגוריתמים מותאמים שמשופרים באמצעות נתונים ממערכי נתונים שונים. כתוצאה מכך, המערכת יכולה להבחין בין תנועה לגיטימית בצורה יעילה יותר מאשר אם היא הייתה מסתמכת על מקור נתונים יחיד. אלגוריתמים אדפטיביים מבצעים אוטומציה של תהליך הזיהוי והמעקב. לכן, כל מה שצריך לעשות הוא להחליט איך לטפל בתנועה חשודה מכתובת IP.
Apigee Sense מורכב מארבעה רכיבים:
- מנוע איסוף אוסף מספר רב של אותות רלוונטיים כשתנועת הגולשים עוברת דרך Apigee Edge. Apigee Sense אוסף מטא-נתונים אופייניים לגבי המקור והיעד של הקריאה ל-API, וגם מטא-נתונים שקשורים לתוכן הבקשה ולסטטוס התגובה. היא אוספת גם מידע על תזמון וזמן אחזור.
- מנוע הניתוח מרכיב את כל הנתונים שנאספו במבנה של נתוני סיכום. Apigee Sense מבצע ניתוח מעמיק יותר של המבנה הזה, ובודק את ההתנהגות של כל מקור בקשה. לאחר מכן, Apigee Sense קובע אם למקור יש חתימה חשודה.
- באמצעות מנוע האוצרות, Apigee Sense מציג למשתמשים תוצאות ניתוח. בעזרת התוצאות האלה, תוכלו לציין את הפעולה שצריך לבצע לגבי כל לקוח חשוד שזוהה.
- לבסוף, מנוע הפעולות מזהה בקשות שמקורן בלקוחות חשודים בזמן אמת, ונוקט את הפעולה המתאימה שנדרשת לגבי תנועה כזו.