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傳統(tǒng)上，欺詐檢測和網絡安全是兩個不同的領域。然而，越來越復雜的攻擊，尤其是針對惡意機器人API的攻擊，需要更集成的防御。
最近的一項研究強調了這種緊迫性，該研究顯示57%的組織無法可靠地檢測API級欺詐。由于云原生應用嚴重依賴API，它們已成為主要目標。網絡犯罪和欺詐之間的界限正在消失，需要一種既強大又能適應機器人利用業(yè)務邏輯漏洞的獨特方式的策略。優(yōu)先保護免受此類濫用對于API安全至關重要，因為欺詐是這些攻擊的主要動機。
機器人：以API為中心的欺詐的推動者
機器人已經改變了欺詐格局，API現在是它們最喜歡的游樂場。機器人能夠自動執(zhí)行任務、模仿真實用戶行為并成倍地擴展操作，這對傳統(tǒng)安全工具提出了獨特的挑戰(zhàn)，難以應對。
機器人實施的關鍵策略包括：
賬戶接管(ATO)：機器人以驚人的速度針對API端點測試被盜憑證，試圖暴力破解登錄或系統(tǒng)性地重置密碼。成功的ATO會暴露敏感數據并破壞客戶信任。
憑證填充：與ATO類似，但規(guī)模更大。機器人利用泄露的憑證數據庫，大量使用api來查找后續(xù)利用的有效登錄。
虛假賬戶創(chuàng)建：機器人有一個簡單的機制來針對為創(chuàng)建賬戶而設計的API，允許欺詐者歪曲指標、抓取數據或大規(guī)模發(fā)起垃圾郵件活動。
轉向API威脅檢測和業(yè)務應用保護的綜合框架強調主動、響應式的安全性。該框架解決了一系列風險，尤其是自動攻擊帶來的風險。將機器人檢測與應用保護相結合至關重要。此外，由于API通常使用OAuth和OIDC等協議共享身份層，因此這一級別的強大安全控制可以增強對欺詐和網絡攻擊的防御。
真實案例：當機器人與以API為中心的欺詐發(fā)生沖突時
為了說明以API為中心的欺詐的嚴重性，讓我們考慮以下示例：
庫存操縱和倒賣：欺詐者瞄準新品或限量版產品，部署機器人轟炸“添加到購物車”API，速度遠快于任何人類買家。他們還可能利用API邏輯漏洞來操縱購物車數量。這會囤積庫存，阻止合法銷售，并經常導致商品以極高的價格轉售。電子商務、音樂會門票和運動鞋或游戲機等高需求商品是主要目標，因為批量購買為欺詐者創(chuàng)造了有利可圖的二級市場機會。
忠誠度和獎勵計劃API：忠誠度計劃嚴重依賴API進行積分管理、獎勵和轉換，因此特別容易受到攻擊。攻擊者可以利用泄露的客戶憑證訪問兌換API，從而耗盡積分或將其用于未經授權的購買。他們還可能利用API漏洞（如弱身份驗證或授權）直接操縱積分余額。目標是：隨后將非法獲得的積分兌換為商品或現金等價物。
禮品卡余額濫用：零售商經常成為禮品卡欺詐的受害者。如果檢查禮品卡余額的API缺乏強大的安全性（例如速率限制或需要身份驗證），欺詐者可以部署機器人系統(tǒng)地測試數千個可能的卡號。每次成功命中都會顯示一張有效的卡，然后可以通過其他為合法購買而設計的API盜取該卡。受害者在嘗試使用已經耗盡的禮品卡之前不會意識到被盜。
走向融合防御之路
轉向API威脅檢測和重要業(yè)務應用程序保護的綜合框架，標志著向主動和響應式安全邁進。這些措施旨在應對各種風險，包括來自自動化威脅的風險。
融合方法的具體內容如下：
共享數據和見解：通過共享威脅情報，安全和反欺詐團隊可以更全面地了解風險。登錄失敗率激增可能表明只是機器人攻擊，但反欺詐見解可能會揭示賬戶接管(ATO)才是真正的目的。強大的身份驗證和授權控制使獲取高價值API的初始訪問權限變得更加困難，從而有效地在攻擊鏈的早期過濾掉機器人。
行為機器人檢測：復雜的系統(tǒng)超越了基本的流量模式，分析API交互和設備指紋識別，以揭露密切模仿合法用戶的機器人。當這些數據與已知的僵尸網絡基礎設施相關聯時，可以提供更強大的保護。由于API驅動帳戶創(chuàng)建、推薦和忠誠度積分交易等任務的業(yè)務邏輯，因此關注API排序、間隔、調用量和源屬性（如IP地址、潛在代理/VPN）中的異常可以產生高度準確的機器人檢測。
了解“正常”API行為：學習典型API使用模式的平臺可以精確地發(fā)現細微的偏差。用戶將1000件商品添加到購物車或單個IP地址大量發(fā)送密碼重置請求等異常情況可能表明存在惡意活動。通過基于設備和行為指紋進行細粒度控制，企業(yè)可以有效地阻止那些試圖利用業(yè)務邏輯漏洞的人。
采用整體策略可以增強對應用濫用模式的理解，包括關鍵業(yè)務功能中的機器人行為，從而更有效地識別和消除威脅。
總結
企業(yè)不能低估機器人對其API驅動的應用程序和基礎設施構成的威脅。欺詐和安全團隊之間的傳統(tǒng)孤島造成了危險的盲點。欺詐檢測通常缺乏對API級攻擊的可見性，而API安全工具可能會忽略偽裝成合法流量的欺詐行為。這種脫節(jié)使企業(yè)容易受到攻擊。
通過集成欺詐檢測、API安全性和高級機器人保護，組織可以創(chuàng)建更具適應性的防御。這種主動方法具有關鍵優(yōu)勢：快速響應威脅、預測和緩解機器人和其他惡意技術利用的漏洞的能力，以及對應用濫用模式的深入了解。這些優(yōu)勢可以更有效地識別和消除威脅，抵御低速和慢速攻擊以及來自機器人的突然容量攻擊。
打擊基于API的欺詐行為的斗爭仍在繼續(xù)。如果企業(yè)仍然掉以輕心，則可能面臨嚴重后果。積極協作和持續(xù)關注不斷演變的威脅并非可有可無，在當今以API為中心的世界中，它們對于保護數據、客戶和聲譽至關重要。
