API Security: Best Practice per mitigare i rischi nel panorama dell’AI

Al giorno d’oggi, le aziende si affidano sempre più alle Application Programming Interface (API) per facilitare la digitalizzazione dei prodotti e fornire soluzioni ed esperienze digitali moderne e innovative.

In un certo senso, le API agiscono come tessuto connettivo tra risorse proprietarie e dati di terze parti, semplificando l’interoperabilità e l’integrazione dei servizi e alimentando funzionalità applicative efficienti.

Tuttavia, un’eccellente funzionalità di collegamento comporta un elevato rischio per la sicurezza. Poiché le API sono letteralmente un mezzo per connettere dati, applicazioni e servizi, la sicurezza delle API (API Security) è progressivamente diventata una priorità assoluta nel software engineering.

Pensate alle API come al ponte levatoio di un enorme, antico castello. Le fortezze erano soggette ad assedi e brecce, e orde di nemici potevano attraversare il ponte se era debole e non protetto, esponendo così i tesori nascosti a facili saccheggi.

Allo stesso modo, l’esposizione delle API è molto semplice, ma difenderle efficacemente è un po’ più complesso. Questa difficoltà è ulteriormente aggravata dal loro utilizzo diffuso e dalla frequente mancanza di consapevolezza organizzativa del proprio panorama di API, che si traduce in misure di sicurezza inadeguate.

A peggiorare la situazione, le API sono ormai ampiamente utilizzate dall’intelligenza artificiale generativa (GenAI) per l’accesso ai dati che servono poi per addestrare i modelli, con conseguente crescente necessità di proteggere tale accesso ai dati.

Il rischio di attacchi massivi alle API è aumentato esponenzialmente e una crescita non gestita – o mal gestita – delle API rischia di superare le capacità degli strumenti di gestione delle API, con conseguenti difficoltà nella difesa dalle minacce emergenti. Pertanto, è consigliabile sviluppare una strategia API matura per migliorare la API Security e garantire la protezione dei dati e dei servizi sottostanti che queste stesse API espongono.

Questo articolo esplorerà alcune delle best practice da adottare in relazione alla API security durante lo sviluppo di applicazioni nell’era rivoluzionaria dell’intelligenza artificiale.

API Security: Cosa significa?

Gli sforzi considerevoli di molte aziende nella digitalizzazione dei loro prodotti si basano spesso sul ruolo fondamentale delle API.

Nel panorama in continua espansione dello sviluppo software, questi elementi collanti proliferano e vengono sistematicamente chiamati a orchestrare flussi informativi che diventano però sempre più complessi da gestire.

Con API Security si intende l’insieme di metodologie, best practice e tecnologie progettate per proteggere le API da tentativi di violazione o impedire l’accesso e il furto di informazioni in caso di attacchi ai sistemi.

Garantire la sicurezza delle API non è qualcosa che può essere preso alla leggera: una gestione sicura delle API dovrebbe infatti essere una parte cruciale della progettazione dell’applicazione fin dall’inizio, con diversi team coinvolti nel processo. 

Comunque, non è sempre semplice garantire un piano di sicurezza coerente. Le API intrecciano i fili di così tanti servizi diversi che è sempre necessario pensare caso per caso.

Una cosa è certa: se la API security era già una preoccupazione significativa, l’ascesa delle architetture componibili e della AI generativa l’ha resa una priorità assoluta nello sviluppo del software.

API Security: Come è cambiata nel tempo

In passato, le API erano importanti ma molto più semplici da gestire. Sistemi singoli e monolitici richiedevano modelli di comunicazione limitati, confinati nello stesso framework. Ma nuovi modelli architetturali basati su tecnologie cloud-native hanno gradualmente sostituito i sistemi monolitici.

I microservizi prima e le Packaged Business Capabilities poi sono diventati elementi essenziali per alimentare architetture componibili e abilitare così le composable businesses.

Considerate le PBC come cellule distinte: sono infatti i mattoni “cellulari” di un’organizzazione digitale, ognuno dei quali svolge una funzione specializzata e collabora per creare un sistema più ampio e funzionante.

In questa architettura, gli endpoint API sono cruciali per la comunicazione di sistema. Analogamente alla comunicazione cellulare all’interno di un organismo, dove azioni interconnesse determinano il funzionamento complessivo, le PBC si affidano alle API per interagire e supportare flussi di lavoro integrati.

Poi è entrata in gioco l’AI generativa, che ha ulteriormente ampliato la gamma di API, richiedendo numerose API, sicure e di alta qualità per comunicare in modo fluido ed efficace tra diversi servizi.

Con migliaia di applicazioni, dispositivi e sistemi da connettere, è aumentata la necessità di fornire enormi quantità di dati contestuali pertinenti, innescando nuove sfide per la sicurezza legate alla qualità del codice, alle superfici di attacco e alla potenziale esposizione di dati privati.

Ecco perché le aziende dovrebbero adottare un approccio meticoloso che preveda una gestione completa del ciclo di vita delle API e implementare un piano strategico di gestione delle API pronto per l’intelligenza artificiale a tutti i livelli dell’organizzazione.

API Security: Perché è importante con l’AI

Il crescente numero di iniziative legate all’intelligenza artificiale ha visto un importante spostamento dell’attenzione sulla sicurezza nello sviluppo del software e, di conseguenza, sulla API security.

Secondo Gartner, entro il 2028 la gestione delle API sarà un modulo fondamentale dell’architettura delle applicazioni AI di un’azienda. Allo stesso tempo, entro lo stesso anno, più della metà di tutti gli incidenti di API security deriverà da vulnerabilità associate all’intelligenza artificiale.

Verosimilmente, una strategia API matura implica un’implementazione di intelligenza artificiale più ragionevole e di successo.

Infatti, quando si integra l’AI nel software, la sua “fame” di dati viene soddisfatta proprio tramite API. Questa crescente dipendenza introduce rischi significativi, poiché gli agenti AI e i large language model (LLM) creano nuovi percorsi per potenziali violazioni dei dati e, di conseguenza, costi imprevisti.

Senza una solida strategia di API Security, le organizzazioni rischiano di trovarsi di fronte a dati privati ​​esposti, spese incontrollate e accessi mal gestiti. Pertanto, il primo passo fondamentale è proteggere le connessioni tra le API, assicurandosi che l’AI venga implementata in modo sicuro ed efficace, gestendo, garantendo e proteggendo il flusso di informazioni.

API Security: Quali sono le sfide per una solida strategia?

Negli ultimi anni, la maggior parte delle minacce alla sicurezza è derivata da API mal configurate e/o obsolete, che finiscono per essere messe da parte ma che rappresentano comunque una minaccia per l’esposizione dei dati.

Le implicazioni sono molteplici, una delle quali è l’ostacolo o il ritardo delle innovazioni a causa di preoccupazioni relative alla sicurezza.

A parte questo, un ulteriore problema riguarda il disallineamento tra lo sviluppo delle API e gli obiettivi aziendali principali, che porta a iniziative poco performanti. Senza una visione chiara di come le API contribuiscano al raggiungimento degli obiettivi aziendali e un impegno costante nel monitoraggio e nell’evoluzione della propria strategia, questi programmi possono perdere impatto e adattabilità nel tempo.

Per questo motivo, è fondamentale che i leader IT valutino regolarmente la maturità delle proprie API, allineino le roadmap tecniche con i risultati aziendali e garantiscano che la loro strategia API rimanga uno strumento dinamico per la crescita.

Tendenzialmente, la valutazione di una strategia matura e solida per la API security potrebbe comportare diverse sfide:

• Visibilità delle API: La proliferazione delle API è direttamente proporzionale alla difficoltà di tracciarle. Senza uno strumento centralizzato che offra funzionalità di discoverability, è come cercare un ago in un pagliaio.
• API di terze parti: Sebbene le API di terze parti offrano maggiore flessibilità e diversità, sono indubbiamente difficili da gestire su larga scala e potrebbero mettere a rischio l’intero ecosistema.
• Adattabilità delle API: Le API sono adattabili e facilmente aggiornabili. Se da un lato questo garantisce flussi di lavoro ottimizzati e agilità aziendale, dall’altro è probabile che innescano nuove vulnerabilità che richiedono costantemente misure specifiche.
• Nuove architetture: Le API sfruttano sempre più nuove architetture applicative, framework e linguaggi, incrementando il loro traffico come mai prima d’ora. Questa crescita inarrestabile sta superando la capacità dei team di sicurezza di gestirle efficacemente.
• Mancanza di competenze: Alcuni sondaggi dimostrano una diffusa mancanza di conoscenze e di esperienza richiesta dagli sviluppatori in termini di sicurezza delle applicazioni e delle API.
• Compliance & Governance: Senza uno strumento di standardizzazione per gestire la conformità e la governance delle API, gli sviluppatori potrebbero non riuscire a garantire consistenza nell’erogazione dei servizi e avere difficoltà a implementare policy di autenticazione e autorizzazione.

Come affrontare tutte queste sfide? Scopriamolo insieme.

API Security: Perché è importante una gestione completa delle API

La diffusa connettività delle API ha portato a una condivisione incontrollata di dati e servizi.

Poiché le API raggruppano dati, servizi e logica aziendale, spesso vengono progettate e utilizzate come prodotti, in quanto presentano una value proposition specifica e potrebbero persino essere monetizzate.

In sostanza, sono veri e propri abilitatori delle composable enterprises. Una gestione completa delle API durante il ciclo di vita consente una facile gestione e governance delle API in ogni fase del ciclo di vita del software.

Non si tratta solo di ridurre il time-to-market e i costi, ma anche di rafforzare la sicurezza delle API, considerandole una risorsa aziendale critica, garantendo l’integrità delle loro funzioni e dei loro servizi unici, oltre agli aspetti più tecnici.

Ma cosa significa in pratica? Una gestione olistica delle API include, tra le altre cose, gateway, cataloghi e developer portals. Implica la progettazione di scelte infrastrutturali e architetturali che contribuiscono a garantire la sicurezza delle API per tutto il loro ciclo di vita. Ad esempio:

• Definire specifiche e schemi per una comunicazione chiara.
• Registrare le API in un catalogo, classificate in base alla criticità e alla sensibilità dei dati.
• Mantenere la visibilità costantemente monitorata.
• Implementare strategie di versioning e deprecation ben definite.
• Automatizzare la governance delle API.

Dopo aver riconosciuto che la sicurezza delle API è solo un tassello di una composizione multiforme che richiede una comprensione profonda, matura e consapevole di una strategia a lungo termine, proviamo a fare qualche esempio di alcune delle best practice, tecnologie, e di strumenti che possono aiutare a realizzare questo approccio.

API Security: Best Practice, strumenti, e tecnologie

Le policy di sicurezza delle API dovrebbero essere affrontate fin dalle fasi iniziali della progettazione del software con pratiche di sicurezza “Secure-by-design”. Queste policy possono riguardare l’infrastruttura di sistema o influenzare la progettazione dei componenti e le loro relazioni, ovvero le strategie architetturali.

Inoltre, poiché le API sono solitamente gestite da team diversi su infrastrutture diverse, è consigliabile sviluppare policy di API security neutrali che si integrino e si allineino con policy preesistenti più ampie. Ciò è possibile attraverso moduli componibili che regolano, ad esempio, il controllo degli accessi, il throttling, l’autenticazione delle chiavi o il transport security. 

API Security: Strategie infrastrutturali

• Automazione dell’infrastruttura: L’utilizzo di una Internal Developer Platform (IDP) può garantire l’automazione della sicurezza e della conformità delle API. La piattaforma è progettata come un unico ecosistema che utilizza principi come Infrastructure as Code (IaC) e Policy as Code (PaC) per migliorare la standardizzazione e la coerenza tra gli ambienti.
• Test completi: L’implementazione di strumenti di Application Security Testing (AST) potrebbe contribuire a identificare i rischi in tempo reale e a garantire la sicurezza del codice. Altre pratiche includono l’integrazione di controlli di sicurezza e qualità nelle pipeline CI/CD, l’utilizzo di Dynamic Application Security Testing (DAST) per rilevare vulnerabilità e anomalie e di Consumer-Driven Contract Testing (CDCT) per convalidare l’utilizzo delle API o prevenire modifiche compromettenti.
• Paved roads: Un internal developer portal può aiutare gli sviluppatori a produrre software sicuro più facilmente e a garantire sicurezza e governance coerenti. I platform team possono contribuire a ridurre l’esposizione al rischio integrando requisiti non funzionali, come la sicurezza, in percorsi predefiniti o standardizzati (paved roads) per gli sviluppatori.
• Crittografia della connessione: L’implementazione del protocollo HTTPS (Hypertext Transfer Protocol Secure) garantisce la crittografia dei canali di comunicazione durante la trasmissione dei dati, utilizzando un protocollo di rete crittografico chiamato TLS (Transport Layer Security). Il protocollo HTTPS fornisce al sito web un certificato digitale che ne attesta l’autenticità. Per aumentare ulteriormente i livelli di sicurezza in contesti B2B, è anche possibile implementare una tecnica Mutual TLS (mTLS), in grado di identificare in modo sicuro il client che si connette al server.
• API throttling: Gestione e limitazione delle richieste API sono fondamentali, poiché l’impostazione di limiti per il numero totale di richieste API impedisce ai sistemi di superare il tasso di richieste consentito. In altre parole, si tratta di una misura proattiva contro gli attacchi DoS (Denial of Service) o DDoS (Distributed DoS).
• Reti VPN. Anche la protezione delle connessioni di rete, la segregazione e i meccanismi di isolamento a livello infrastrutturale sono molto importanti. Le soluzioni di rete privata virtuale (VPN) aiutano a stabilire connessioni sicure tra le reti locali e i dispositivi client, impedendo alle informazioni di subire attacchi man-in-the-middle.

API Security: Scelte e strumenti architetturali

• API Gateway: Gli API Gateway sono componenti architetturali essenziali per il controllo degli accessi, la gestione del traffico e l’applicazione delle policy di sicurezza. Separano gli API consumer dalle implementazioni dei servizi, si integrano con l’infrastruttura di gestione delle identità, proteggono dagli attacchi e possono essere parte di un modello di sicurezza multilivello.
• Strumenti di sicurezza specifici: I gateway API non sono sufficienti da soli per una API security completa. Anche se applicano policy come la gestione degli accessi, del traffico e delle richieste, sono necessari strumenti di API security specializzati per una maggiore visibilità e protezione dalle minacce. Questi strumenti possono rilevare problemi complessi come vulnerabilità della logica di business e minacce che i gateway potrebbero non identificare. Alcuni esempi includono Web Application Firewall (WAF), rilevamento dei bot e protezione DDoS.
• Controllo efficace degli accessi: L’implementazione di solidi meccanismi di controllo degli accessi (autenticazione e autorizzazione) garantisce che solo le entità autorizzate possano accedere a dati e sistemi sensibili. Ecco alcuni esempi:
  • OAuth2: uno standard di autenticazione basato su token che abilita l’autorizzazione consentendo ad altri componenti di sistema di verificare l’accesso in base ai claim e agli scope inclusi nei token. In questo modo, gli utenti non devono condividere direttamente le proprie credenziali di accesso.
  • JSON Web Tokens: JWT è un formato di token specifico che contiene e trasporta informazioni (claim) per l’autenticazione. È come un ticket di ingresso da utilizzare nell’ambito del più ampio framework di autorizzazioni (OAuth 2.0).
  • RBAC & ABAC: Role-Based Access Control e Attribute-Based Access Control sono meccanismi utilizzati per definire i permessi. RBAC organizza i permessi in modo gerarchico e scalabile, concentrandosi sui ruoli. Al contrario, ABAC fornisce permessi dinamici e contestuali.
  • Access Control List: Gli utenti e le applicazioni possono essere inseriti in un elenco statico (ACL), che definisce le interrelazioni (accesso e interazione) tra utenti e risorse specifiche.

• Evitare Anti-Pattern: Specifici anti-pattern in aree architetturali correlate, come i microservizi, possono avere un impatto negativo sulla sicurezza o sui risultati desiderati. Uno di questi, ad esempio, è confondere le API con la loro architettura di implementazione; oppure, fornire API prive di specifiche, versioni e test.

Cambiamo rotta. Dopo un’analisi approfondita delle raccomandazioni, è fondamentale esaminare in che modo l’intelligenza artificiale può alterare le dinamiche di API security.

API Security e AI: Strategie integrative

La diffusione incontrollata di dell’AI generativa ha avuto un impatto diretto sul ciclo di vita dello sviluppo del software (SDLC) e, di conseguenza, su tutto il dibattito sulla sicurezza incentrato sulle API.

La difficoltà sta nel modellare la propria strategia a lungo termine in modo che si adatti a uno stato dinamico in cui agenti AI e strumenti di AI generativa creano una miriade di nuove API che si diffondono a macchia d’olio e finiscono per essere incontrollabili, oppure non aderiscono agli stessi standard delle API create dagli sviluppatori.

Per garantire una gestione efficace del ciclo di vita delle API in un contesto basato sull’intelligenza artificiale, è necessario che le API generate dai programmi AI siano monitorate e gestite con lo stesso livello di rigore applicato a quelle sviluppate da ingegneri umani.

Le aziende dovrebbero quindi fornire una documentazione completa dei loro standard API e renderla disponibile per alimentare i modelli di AI e ottenere risultati contestualizzati e conformi.

Per motivi predittivi, è essenziale adottare anche rigide policy di versioning e governance per mitigare i rischi associati alle vulnerabilità e ai cambiamenti imprevisti dovuti alla rapida evoluzione dei modelli di AI.

Infine, gli strumenti di test automatizzati potrebbero aiutare a convalidare tutte le API e garantire che la qualità sia sempre preservata.

Quando l’intelligenza artificiale entra in gioco, una solida strategia di API security richiede un migliore consolidamento di pratiche già consolidate. Alcuni esempi sono:

• La gestione degli accessi dovrebbe essere personalizzata per gli agenti AI, assegnando loro identità e autorizzazioni univoche anziché utilizzare credenziali condivise.
• Le policy di autenticazione e autorizzazione devono essere modellate caso per caso per impedire l’esposizione indesiderata dei dati e per confermare che i modelli AI che generano le API siano consapevoli della privacy dei dati.
• La collaborazione continua con data e security engineer è utile per garantire che tutte le risorse siano sempre approvate e pronte per l’utilizzo dell’intelligenza artificiale.
• I dati operativi dovrebbero essere sottoposti a monitoraggio attivo. Questo obiettivo può essere raggiunto utilizzando strumenti di API security dotati di AI integrata per identificare proattivamente le minacce.
• Le policy di throttling dovrebbero essere perfezionate per garantire l’efficienza predittiva e gestire i picchi di traffico potenzialmente generati dai programmi AI.

Come applicare tutte queste policy API? Come ottenere il pieno controllo sulle API e garantire che diventino risorse preziose per la crescita della propria azienda?

La soluzione potrebbe risiedere nelle Composable Platform potenziate dall’AI. Mia-Platform, ad esempio, è una AI-Native Developer Platform Foundation che offre un unico strumento di centralizzazione intelligente per la governance completa delle API, garantendo la standardizzazione dei processi di distribuzione e delle policy di sicurezza.

Concludendo

L’attuale panorama dello sviluppo software è dominato dalle API, gruppi di protocolli, regole e definizioni che consentono la connessione e la comunicazione tra diverse applicazioni.

Poiché questi elementi chiave consentono una condivisione massiva di dati, servizi e logica di business, una strategia consolidata in termini di API security è fondamentale per prevenire leak e violazioni.

Le nuove architetture basate su tecnologie cloud native e la dirompente intelligenza artificiale generativa hanno portato a gravi problemi di sicurezza nello sviluppo delle applicazioni e, a loro volta, hanno sollevato nuove preoccupazioni sulla sicurezza delle API.

Pratiche di sicurezza by-design e una gestione completa del ciclo di vita delle API contribuiscono verosimilmente ad affrontare tutte queste recenti sfide. Le composable platform potenziate con AI potrebbero essere i fattori abilitanti di una strategia a lungo termine per proteggere i dati e salvaguardare le funzioni delle aziende.