Die Ausbreitung von APIs durch eine ständig wachsende Zahl von Endpunkten und Integrationen macht es für Sicherheitsteams praktisch unmöglich, kritische Geschäftslogik mit manuellen Methoden zu identifizieren und zu schützen. APIs sind zunehmend über heterogene Infrastrukturen verteilt, einschließlich hybrider und Multi-Cloud-Umgebungen, was dazu führt, dass kritische Geschäftslogik außerhalb des Bereichs zentraler Sicherheitskontrollen liegt. Außerdem können API-Aufrufe aufgrund des hohen Innovationstempos von Anwendungsentwicklungsteams tief in der Geschäftslogik versteckt sein und sind daher schwer zu identifizieren.

Bei einer solchen Betonung der Innovationsgeschwindigkeit bleibt die Sicherheit oft auf der Strecke. Manchmal wird die Sicherheit bei der Entwicklung der APIs selbst einfach übersehen. Oft wird die Sicherheit zwar berücksichtigt, aber die Richtlinien werden aufgrund der nuancierten Komplexität der Verwaltung von Anwendungsimplementierungen, die mehrere Clouds und Architekturen umfassen, falsch konfiguriert. 

Da APIs für den Datenaustausch zwischen Maschinen konzipiert sind, stellen viele APIs einen direkten Weg zu sensiblen Daten dar, oft ohne dieselben Risikokontrollen wie die Eingabevalidierung bei benutzerseitigen Webformularen. Dennoch sind diese Endpunkte denselben Angriffen ausgesetzt, die auch Webanwendungen plagen: Ausnutzung von Schwachstellen, Missbrauch von Geschäftslogik und Umgehung von Zugriffskontrollen, was zu Datenverletzungen, Ausfallzeiten und Kontoübernahmen (Account Takeover, ATO) führen kann.

API-Endpunkte sollten nicht nur mit den gleichen Risikokontrollen wie Webanwendungen bewertet werden, sondern es sind auch zusätzliche Überlegungen erforderlich, um unbeabsichtigte Risiken von Endpunkten zu mindern, die sich außerhalb des Zuständigkeitsbereichs von Sicherheitsteams befinden oder die im Wesentlichen aufgegeben wurden, wie es bei Schatten- und Zombie-APIs der Fall ist. 

Da APIs für viele der gleichen Angriffe anfällig sind, die bekanntermaßen auf Webanwendungen abzielen, waren API-Sicherheitsvorfälle die Ursache für einige der bekanntesten Datenschutzverletzungen. Risiken wie schwache Authentifizierungs-/Autorisierungskontrollen, Fehlkonfigurationen, Missbrauch der Geschäftslogik und serverseitige Anforderungsfälschung (SSRF) betreffen sowohl Webanwendungen als auch APIs. Die Ausnutzung von Schwachstellen und der Missbrauch durch Bots und böswillige Automatisierung sind die größten Probleme:

• Injection und Cross-Site-Scripting (XSS) können zu unbefugtem Zugriff auf Daten führen.
• Distributed Denial-of-Service (DDoS) kann kritische, umsatzbringende Dienste stören.
• Credential Stuffing und andere automatisierte Angriffe können zu Kompromittierung, Datenmissbrauch und Betrug führen.

Die Anwendungen haben sich in Richtung eines zunehmend verteilten und dezentralisierten Modells entwickelt, wobei APIs als Verbindungsglied dienen. Mobile Apps und die Integration von Drittanbietern, die den geschäftlichen Nutzen erhöhen, sind zu einer Grundvoraussetzung für den erfolgreichen Wettbewerb in einer Online-Welt geworden. Die Studie von F5 Labs zeigt, dass APIs ein wachsendes Ziel darstellen, da immer mehr Branchen moderne Anwendungsarchitekturen einführen.

Das Risiko steigt, wenn APIs ohne eine ganzheitliche Governance-Strategie weit verbreitet werden. Dieses Risiko wird durch einen kontinuierlichen Anwendungslebenszyklus-Prozess verschärft, bei dem sich Anwendungen und APIs aufgrund der Integration in komplexe Lieferketten und der Automatisierung über CI/CD-Pipelines im Laufe der Zeit ständig ändern.

Die Vielfalt der Schnittstellen und die potenzielle Gefährdung durch Risiken bedeutet, dass Sicherheitsteams sowohl die Eingangstür als auch alle Fenster, die die Bausteine moderner Anwendungen darstellen, schützen müssen.

Fortschritte im Bereich des maschinellen Lernens ermöglichen die dynamische Erkennung von API-Endpunkten und die automatische Zuordnung ihrer Abhängigkeiten. Dies bietet eine praktische Möglichkeit zur Analyse von API-Kommunikationsmustern im Laufe der Zeit und zur Ermittlung von Schatten- oder undokumentierten APIs, die das Risiko erhöhen. 

Darüber hinaus ermöglichen die kontinuierliche Endpunktüberwachung und -analyse die autonome Erstellung von Sicherheits-Baselines, die eine Erkennung in Echtzeit, eine automatische Risikobewertung und die Eindämmung bösartiger Benutzer ermöglichen, ohne die Arbeitsbelastung Ihres Sicherheitsteams unnötig zu erhöhen.

Dieser kontinuierliche und automatisierte Schutz führt zu hochgradig kalibrierten Richtlinien, die konsistent über alle Architekturen für alle APIs angewendet werden können.

Unternehmen müssen ihre Legacy-Anwendungen modernisieren und gleichzeitig neue Benutzererfahrungen entwickeln, indem sie moderne Architekturen und Integrationen von Drittanbietern nutzen. Eine ganzheitliche Governance-Strategie, die APIs vom Kern über die Cloud bis hin zum Edge schützt, unterstützt die digitale Transformation und reduziert bekannte und unbekannte Risiken.

F5-Lösungen bieten die Flexibilität, in jeder Umgebung zu arbeiten. Universelle Transparenz und ML-basierte automatisierte Schutzmaßnahmen maximieren die Wirksamkeit und entlasten die Sicherheitsteams. F5 kann Pure-Play-/Nischenlösungen konsolidieren und hybride und Multi-Cloud-Umgebungen konsistent absichern, um die Ausfallsicherheit und Abhilfe zu verbessern.

Zu den wichtigsten Überlegungen für die Bereitstellung von API-Sicherheit gehören:

1. Hybrid- und Multi-Cloud-Unterstützung
   Universelle Sichtbarkeit und konsistente Richtliniendurchsetzung reduzieren die Komplexität, den Tool-Wildwuchs und das Risiko von Fehlkonfigurationen und beschleunigen die Abhilfemaßnahmen.
   
   
2. Integration in bestehende Entwicklungsprozesse
   Sicherheitsteams können mit dem Lebenszyklus von Anwendungen Schritt halten, indem sie die Sicherheitsrichtlinien über eine native Terraform-Registrierung in CI/CD-Pipelines integrieren.
   
   
3. Positives Sicherheitsmodell
   F5-Lösungen rationalisieren Richtlinien mit einem positiven Sicherheitsmodell, das Schemata mithilfe von OpenAPI-Definitionen, Swagger-Dateien und Zero-Trust-Prinzipien durchsetzt.
   
   
4. Automatisierte Abwehrmaßnahmen
   ML-basierte Anomalieerkennung behebt Schwachstellenausnutzungen, Missbrauch von Geschäftslogik und Denial-of-Service, ohne Sicherheitsteams mit der Abstimmung von Richtlinien für verschiedene Umgebungen oder übermäßigen Fehlalarmen zu belasten.
   
   
5. Umfangreiche Visualisierungen
   Sicherheits-Dashboards mit Drill-Down-Unterstützung für API-Nutzungs-Baselines helfen Betreibern, Erkenntnisse zu korrelieren und die Reaktion auf Vorfälle zu vereinfachen.


6. Sicherheitsresilienz
   Dauerhafte Telemetrie und hochqualifiziertes maschinelles Lernen ermöglichen eine effizientere und effektivere Sicherheit, die mit der Geschwindigkeit des digitalen Geschäfts Schritt hält und neue KI-Angriffe abwehrt.

Die Lösungen von F5 schützen APIs über das gesamte Unternehmensportfolio hinweg, indem sie kritische Geschäftslogik und Integrationen von Drittanbietern über Clouds und Architekturen hinweg kontinuierlich erkennen und automatisch schützen. 

Eine umfassende und konsistente Sicherheitsrichtlinie in Verbindung mit robusten ML-gestützten Verteidigungsmaßnahmen ermöglicht es Unternehmen, die API-Sicherheit an der digitalen Strategie auszurichten. Auf diese Weise können Unternehmen ihr Risikomanagement verbessern, mit Zuversicht innovativ agieren und ihre Abläufe rationalisieren.

Siehe F5 Distributed Cloud in Aktion.