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在現在今的資訊環境中,有著極其大量的設備在企業中運行著,然而所有的設備都有其訊息資料曾經出現或保存在本機上,然而這之中有許多訊息其實可以提供做為參考,但目前在大多數的環境都被忽略。如今我們將用維運與安全的角度切入,能提供有效的大數據分析來呈現設備訊息所能帶來的巨大效益。所有網路或系統都有著叫做日誌或事件的訊息,當設備遇到符合觸發條件的情況之下,便會產生所謂的日誌或事件,用以記錄當下所發生的事項,但大部份的設備並不會長期的保留這些訊息,而且一般常態的情況下,維運人員也未必會去閱讀、瞭解跟分析這此訊息背後所帶來的意義,但在大數據分析的角度跟概念,這些資訊都是需要保留的,而且為了提供未來更有效的決策及發展,我們應該把它納入大數據引擎 (Big Data Engine ; BDE) 加以整理、整合,並以最容易讀取的方式呈現。F5 不論在傳統應用還是 API 應用交付過程中都扮演著不可或缺的網路中介軟體角色,成為不折不扣的戰略控制點,除了其出眾的應用流量分發能力之外,F5 產品也不斷在應用視覺化方面提供卓越的產品特性。近兩年 F5 推出了 BIG DATA Engine 解決方案,旨在處理應用交付的同時,借助高速日誌輸出功能以提供資料可視化,配合企業各類資訊視覺化平臺,利用全量的應用流量,精準地向企業展現出來,協助企業業務建立各種「畫像」,同時為企業快速發現流量異常、業務異常、安全威脅以及風險控制貢獻了可靠的資料依據。 在分析能力方面,F5 BIG IP 與 NGINX 可透過實現日誌的統一輸出,實現集中資料分析與展現,並可將 API 的訪問統計資料與安全日誌統一輸出到企業 API 業務與安全分析平臺進行整合分析,此日誌為全量收集,能進一步自行訂製機器學習智以進行相關商業與安全的進階分析。API 已成為數位經濟的中心 在大數據分析的準則上,有相當大部份會落在所謂的行為分析,那何謂行為分析呢?簡單的說就是,使用者對所存取的服務進行了什麼要的要求,而服務又進行了什麼樣的回應,這就是所謂行為分析的具體概念。所以我們要做的事其實很簡單,就是在發送要求及回應的路徑上,去擷取我們想要看的訊息。
未來 : 機器學習增強的 API 安全隨著技術,處理和計算能力的最新發展,機器學習(ML)是人工智能(AI)的子類別,被用於網路安全以及根據結構化和非結構化數據執行威脅和風險分析。通過仔細的數據分析,它可以識別各種類型的威脅,可疑IP地址和異常行為之間的關係。
AI 和 ML 是用於開發這種全面而智能的API的出色工具,可用於管理具有挑戰性和新出現的威脅模型。這些包括識別和標記異常行為和惡意數據趨勢,以及識別和阻止在多種環境和情況下的 API 攻擊和異常行為模式。學習功能被添加到 API,並且在沒有事先了解攻擊和書面策略的情況下標記了異常行為。由於即時回應對應用至關重要,因此 ML 快速執行安全性分析,做出關鍵決策和啟動補救響應的能力使其成為 API 開發人員和管理人員的絕佳選擇。