敏感接口防刷规范及定责

简介: 在工作中有时候会遇到敏感接口被刷的情况,主要是这些敏感接口没有做防刷处理

1、敏感接口定义
凡是可以返回敏感信息或者可能对数据完整性造成威胁的接口,比如我们用户的相关信息,或者判断用户相关状态,或者可以登录修改用户账户的接口

敏感信息定义:包括但不限于和用户个人相关的任何信息 (例如用户的姓名,年龄,身份信息,联系方式,地址,账号,支付账户,银行账号,班级,报名情况,购买课程情况,学科信息,视频图片,排课上课信息,学习情况相关资料如作业试卷,课件录屏),员工及老师的个人信息、工作资料,公司相关的文件及资产信息

用户定义:掌门雇佣或者提供服务的所有人员或机构,比如老师,员工,学生,合作商
开发敏感接口规约
(1)非必要信息不要返回,比如只需要年级信息,如果返回了包括联系方式,地址等一套学生信息,这种情况就属于违法开发红线
(2)敏感信息手机号禁止明文落BU自己的业务库,即使加密落库也要与安全部报备
(2)敏感信息作为输入参数或者输出结果是,参数注意加密
(3)查询信息的接口要防止可以遍历,比如参数加密,加验签
(4)敏感接口一律需报备安全部,并通过安全部测试通过后方可上线
(5)对于存在被刷可能的接口,必须加合适的防刷机制,并在安全部验证防刷有效性后方可上线

敏感接口防刷方案
通用防刷:人机识别手段:WAF数据风控、极验(APP端)、阿里风控SDK(APP端)。
接口防遍历:接口关键字段加密,请求加验签。
监控:配置skywalking异常流量告警
限流:WAF访问控制限流,架构网关熔断限流
黑白名单控制:SLB黑名单,WAF黑名单

业务也可自建防刷控制措施,根据单位时间请求次数,根据agent或者ip等因素

敏感接口被刷定责
(1)如果业务敏感接口上报了,安全没检测出问题,安全承担全责
(2)如果整改方案要求安全和研发一起配置整改的,没整改完成导致发生问题的,安全和研发按照比列来分担责任
整改方案中如涉及到中台部门的,中台部门方案已提供出,对外服务或接口已梳理出且改造完,但因业务端研发未按期完成或未完成的发生的问题,安全和业务端研发按照比例来分担责任(中台研发不承担);(如近期公司推进的用户隔离BU事项,用户中心梳理的接口如下:用户中心加bu接口新老接口)
(3)以下情况开发和相关负责人根据资损负全责:
未报备且未经过安全测试上线的接口,
已报备接口或已修复接口,未经安全测试进行接口变更或回滚导致的接口被刷
测出问题的接口,未加防刷机制坚持上线
安全通知接口有问题,研发在限期不整改的
接口废弃未及时回收
不接受安全建议,业务方愿意承担风险上线的

相关文章
|
人工智能 Java Serverless
【MCP教程系列】搭建基于 Spring AI 的 SSE 模式 MCP 服务并自定义部署至阿里云百炼
本文详细介绍了如何基于Spring AI搭建支持SSE模式的MCP服务,并成功集成至阿里云百炼大模型平台。通过四个步骤实现从零到Agent的构建,包括项目创建、工具开发、服务测试与部署。文章还提供了具体代码示例和操作截图,帮助读者快速上手。最终,将自定义SSE MCP服务集成到百炼平台,完成智能体应用的创建与测试。适合希望了解SSE实时交互及大模型集成的开发者参考。
14461 60
项目打包报错“caniuse-lite is outdated. Please run next command `npm update`”的解决方案
项目打包报错“caniuse-lite is outdated. Please run next command `npm update`”的解决方案
1189 1
|
3月前
|
缓存 弹性计算 安全
阿里云8核云服务器价格:8核16G、8核32G、8核64G配置收费标准与活动价格参考
阿里云8核CPU的云服务器多少钱?8核云服务器热门配置主要有8核16G、8核32G、8核64G等,部分企业用户可能会选择16核32核等更高的配置。本文为大家介绍阿里云8核云服务器热门实例规格及最新收费标准与活动价格情况,涵盖8核16G、8核32G、8核64G三种主流配置,以供参考。
1048 1
|
算法 安全 网络安全
概念区分:对称加密、非对称加密、公钥、私钥、签名、证书
概念区分:对称加密、非对称加密、公钥、私钥、签名、证书
3321 0
|
11月前
|
jenkins Java Linux
Jenkins环境的部署及任务构建
以上就是Jenkins环境的部署及任务构建的全部内容。希望可以帮助你轻松上手Jenkins,让你的CI/CD之旅更加顺畅!
727 68
|
存储 SQL 缓存
数据库测试|Elasticsearch和ClickHouse的对决
由于目前市场上主流的数据库有许多,这次我们选择其中一个比较典型的Elasticsearch来和ClickHouse做一次实战测试,让大家更直观地看到真实的比对数据,从而对这两个数据库有更深入的了解,也就能理解为什么我们会选择ClickHouse。
数据库测试|Elasticsearch和ClickHouse的对决
|
消息中间件 存储 运维
为什么说Kafka还不是完美的实时数据通道
【10月更文挑战第19天】Kafka 虽然作为数据通道被广泛应用,但在实时性、数据一致性、性能及管理方面存在局限。数据延迟受消息堆积和分区再平衡影响;数据一致性难以达到恰好一次;性能瓶颈在于网络和磁盘I/O;管理复杂性涉及集群配置与版本升级。
573 1
|
SQL 存储 NoSQL
基于 Flink 构建大规模实时风控系统在阿里巴巴的落地
阿里云实时计算产品经理李佳林(风元)在 Flink 峰会的演讲。
基于 Flink 构建大规模实时风控系统在阿里巴巴的落地
|
前端开发 Java 程序员
老程序员分享:Jeeplus框架工作流的使用实战(采购计划的制定流程)
老程序员分享:Jeeplus框架工作流的使用实战(采购计划的制定流程)
442 2
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
【AI大模型】Transformers大模型库(四):AutoTokenizer
【AI大模型】Transformers大模型库(四):AutoTokenizer
1224 0