Natuurlijk! Hier is een gedetailleerd plan voor een API rate limiting strategie die gebruikmaakt van real-time anomaliedetectie voor een REST API, inclusief technische aanbevelingen, implementatievoorbeelden en mogelijke uitdagingen. **1. API-type:** REST **2. Huidige monitoringsystemen:** Prometheus en Grafana **3. Verkeerspatronen:** - *Typisch:* Consistente, voorspelbare request-volumes per client/IP, met pieken tijdens kantooruren. - *Afwijkend:* plotselinge stijgingen in requests, ongewone requestpatronen, en mogelijk kwaadaardige activiteiten zoals DDoS of credential stuffing. **4. Doelen met real-time detectie:** - Verbeteren van de beveiliging door vroegtijdig afwijkingen te identificeren. - Optimaliseren van prestaties door pieken en anomalieën te detecteren en te beperken. - Voorkomen van misbruik en overbelasting van de API. --- ## Technisch Plan en Aanbevelingen ### A. Data verzameling en monitoring - **Gebruik Prometheus** om metrics te verzamelen zoals requests per IP, rate limiet overschrijdingen, response tijden, error codes, etc. - **Grafana dashboards** voor visualisatie van verkeerspatronen en het identificeren van trends. ### B. Anomaliedetectie systeem #### 1. Data-invoer - Bepaal de belangrijke metrics (bijv. requests per IP per minuut) en stuur deze naar een data-analyse engine. - Gebruik bijvoorbeeld **Prometheus Alertmanager** of een externe stream processing systeem (zoals Kafka + Spark of Flink) voor real-time data-analyse. #### 2. Detectiemodellen - Implementeer statistische methoden zoals: - **Z-score** of **Moving Average** methoden voor het detecteren van outliers. - **Unsupervised machine learning** zoals Isolation Forest, Local Outlier Factor (LOF), of clustering (bijv. DBSCAN) voor meer complexe patronen. - Voor snelle implementatie kunnen eenvoudige statistische methoden voldoende zijn. #### 3. Integratie met rate limiting - **Real-time alerts**: wanneer een anomalie wordt gedetecteerd (bijv. request volume dat 3 standaarddeviaties boven het gemiddelde ligt), wordt een signaal gestuurd naar de rate limiting module. - **Rate limiting op basis van anomalieën**: verhoog de restricties voor IP's die afwijkend gedrag vertonen, of blokkeer tijdelijk. ### C. Implementatievoorbeelden #### 1. Data pipeline - **Stap 1:** Prometheus verzamelt request metrics. - **Stap 2:** Metrics worden via een exporter of API doorgegeven aan een stream processor (bijv. Kafka + Spark). - **Stap 3:** De processor voert anomaly detection uit. - **Stap 4:** Bij detectie wordt een signaal gestuurd naar je API gateway (bijv. Kong, NGINX, of een custom middleware) om rate limiting aan te passen. #### 2. Dynamic rate limiting - Implementeer een **middleware** die op basis van signals uit de anomaliedetectie het toegangspercentage aanpast. - Bijvoorbeeld, bij normale gedrag: 100 requests per minuut. - Bij afwijkingen: verlaag dit naar 20 requests per minuut, of blokkeer tijdelijk. ### D. Technische aanbevelingen - Gebruik **Redis** of een andere in-memory store om snel status en limieten bij te houden. - Ontwikkel een **API gateway plugin** of middleware die dynamisch limieten kan aanpassen op basis van signalen. - Automatiseer het proces met scripts of orchestratie tools (bijv. Kubernetes CronJobs) voor periodieke evaluatie en bijstelling. --- ## Mogelijke uitdagingen - **Latency en prestaties:** real-time anomaliedetectie kan extra latency introduceren. Zorg voor efficiënte data pipelines en snelle analysemethoden. - **False positives:** onjuiste detectie kan legitieme gebruikers blokkeren. Pas drempels en modelparameters zorgvuldig aan en implementeer een herstelmechanisme. - **Complexiteit van implementatie:** het integreren van anomaly detection met rate limiting vereist goede architectuur en monitoring. - **Data privacy:** wees voorzichtig met het verzamelen van IP-adressen en andere identificeerbare gegevens, conform GDPR. --- ## Samenvatting Door gebruik te maken van je bestaande Prometheus en Grafana systemen, kun je een anomaly detection pipeline opzetten die afwijkingen in verkeerspatronen identificeert. Deze signalen kunnen worden gebruikt om dynamisch je rate limiting aan te passen, waardoor je API beter beschermd is tegen misbruik en overbelasting. Het implementeren van statistische en machine learning methoden, gecombineerd met een flexibele API gateway en snelle data pipelines, zorgt voor een proactieve en adaptieve beveiligingsstrategie. --- Heeft u nog verdere vragen of wilt u hulp bij een specifieke implementatie?

Zeker, hier is een gedetailleerd plan voor een API rate limiting strategie met real-time anomaliedetectie voor jouw REST API, afgestemd op jouw monitoringstack. ### Overzicht van de Strategie Je wilt een **adaptieve rate limiting strategie** die verder gaat dan statische limieten. Door real-time anomaliedetectie te integreren, kan je systeem automatisch reageren op ongebruikelijke verkeerspatronen die wijzen op aanvalspogingen, bugs of onverwachte populariteit. **Hoofddoelen:** 1. **Beveiliging verbeteren:** Voorkomen van DDoS-aanvallen, credential stuffing, brute-force aanvallen en andere vormen van misbruik. 2. **Prestaties optimaliseren:** Stabiliteit van de API garanderen door overbelasting van de backend (bijv. databases) te voorkomen, zelfs bij onverwacht legitiem verkeer. 3. **Misbruik voorkomen:** Identificeren en blokkeren van geautomatiseerde scripts of slechte actors die de servicevoorwaarden schenden. --- ### Technische Architectuur en Aanbevelingen Je bestaande stack (Prometheus + Grafana) is een perfecte basis. We voegen hier een real-time verwerkingslaag aan toe. **1. Dataverzameling met Prometheus** Prometheus blijft je primaire metric collector. Zorg dat je de volgende metrics uitleest en opslaat op een gedetailleerd niveau (bijv. per endpoint, gebruiker, IP-adres): * `http_requests_total` (aantal requests) * `http_request_duration_seconds` (responsetijd) * `http_requests_size_bytes` (request grootte) * `rate(http_requests_total[1m])` (requests per seconde) **2. Real-time Anomaliedetectie (De Nieuwe Laag)** Prometheus is niet ontworpen voor milliseconde-real-time detectie. Je hebt een stream processing tool nodig die metrics van Prometheus kan consumeren. **Aanbevolen Tools:** * **Grafana Machine Learning (Grafana ML):** De eenvoudigste integratie. Je kunt direct in je bestaande Grafana dashboards unsupervised anomaly detection inschakelen op je Prometheus timeseries data. Dit is een goed startpunt. * **Prometheus + Alertmanager met geavanceerde regels:** Je kunt complexe `record` en `alert` rules schrijven in PromQL om abrupte veranderingen te detecteren (bijv. een stijging van 500% in error rate of request rate binnen 2 minuten). * **Dediceerde Stream Processor (voor geavanceerde use cases):** Voor de laagste latentie en complexe patronen (bijv. detectie van "low and slow" aanvallen). * **Apache Kafka + Kafka Streams/ksqlDB:** Stream metrics naar een Kafka topic en verwerk ze in real-time. * **Apache Flink:** Zeer krachtig voor complexe event processing en patroonherkenning. **3. Rate Limiting Beslissingslaag** Deze component ontvangt anomalie-alerts en past de rate limits dynamisch aan. **Aanbevolen Tools:** * **API Gateway (Aanbevolen):** Implementeer de rate limiting logica in een gateway zoals **Kong**, **Traefik**, of **Envoy**. Deze gateways kunnen dynamisch worden geconfigureerd via een Admin API. * **Custom Middleware:** Als je een pure microservices-architectuur hebt, kun je een custom middleware schrijven (bijv. in Node.js, Go, Java) die de rate limiting afhandelt. **4. Actie- en Response Mechanisme** Op basis van de ernst van de anomalie, kunnen verschillende acties worden ondernomen: * **Verhoogde Rate Limit:** Voor een geverifieerde gebruiker die tijdelijk hoge activiteit vertoont. * **Verlaagde/Strenge Rate Limit:** Voor een anonieme IP of gebruiker die verdacht gedrag vertoont. * **Tijdelijke Blokkade:** Voor duidelijke aanvalspatronen. * **Verdere Analyse:** Doorverwijzing van het verkeer naar een "honeypot" endpoint of het triggeren van een CAPTCHA. --- ### Implementatievoorbeelden **Scenario 1: Plotselinge stijging in requests (mogelijke DDoS)** 1. **Detectie (Prometheus Alert Rule):** ```yaml # alerts.yml groups: - name: api_anomalies rules: - alert: HighRequestRateSpike expr: rate(http_requests_total[2m]) / rate(http_requests_total[5m]) > 3 for: 0m # Direct alert labels: severity: critical component: api annotations: summary: "Plotselinge sterke stijging in request rate gedetecteerd" description: "Request rate is 3x hoger dan het gemiddelde van de afgelopen 5 minuten. Huidige waarde: {{ $value }}" ``` Deze regel vergelijkt de korte-termijn rate (2m) met de langere-termijn rate (5m). 2. **Actie (Script dat wordt getriggerd door Alertmanager):** Alertmanager kan een webhook (webhook) sturen naar een klein script of een serverless functie. Dit script roept vervolgens de Admin API van je API Gateway aan. *Voorbeeld met Kong Gateway:* ```bash # Script (bijv. in Python) dat de webhook ontvangt # Het maakt een/vernieuwt een rate-limiting plugin voor het verdachte IP curl -X POST http://your-kong-admin:8001/plugins \ --data "name=rate-limiting" \ --data "config.second=1" \ # Zeer agressieve limiet: 1 request per seconde --data "config.minute=10" \ --data "config.hour=100" \ --data "config.policy=local" \ --data "consumer.id={ANOMALOUS_IP_OR_CONSUMER_ID}" ``` **Scenario 2: Ongebruikelijke foutpercentages (mogelijke scanning of bug)** 1. **Detectie (Grafana ML):** * Schakel Grafana ML in voor de timeseries `rate(http_requests_total{status=~"5.."}[1m])`. * Stel een alert in Grafana in die afgaat wanneer de "anomaly score" boven een bepaalde drempelwaarde komt. 2. **Actie:** * Verlaag de rate limit voor de endpoints met hoge error rates. * Stuur een notificatie naar het dev-team om de applicatielogs te inspecteren op mogelijke bugs. --- ### Typische vs. Afwijkende Verkeerspatronen (REST API) | Type Patroon | Typisch Gedrag | Afwijkend Gedrag (Anomalie) | | :--- | :--- | :--- | | **Request Volume** | Relatief constante of geleidelijk stijgende/dalende RPS (Requests Per Second). | **Plotselinge, extreme pieken** (DDoS) of **scans** (constant hoge volume naar één endpoint). | | **Geografische Spreiding** | Verkeer komt voornamelijk uit verwachte regio's (bijv. Nederland/België voor een NL app). | Verkeer vanuit ongebruikelijke landen of een wereldwijd verspreid patroon van IP's (botnet). | | **User Agent** | Mix van browsers (Chrome, Firefox) en legitieme mobiele apps. | Eén enkele, niet-herkende user agent of een volledig ontbrekende user agent string. | | **Endpoint Access** | `GET /api/products` is populairder dan `POST /api/admin/users`. | **Verboden Methodes:** `DELETE` requests op publieke endpoints. **Enumeration:** Veel `GET` requests op niet-bestaande resources (`/api/users/1`, `/api/users/2`, ...). | | **Foutpatronen** | Laag en consistent percentage aan `4xx` (client) en `5xx` (server) errors. | **Scherpe stijging in `4xx` errors** (credential stuffing), **stijging in `5xx` errors** (applicatie crash door exploit). | | **Request Grootte** | Normale payload groottes voor `POST/PUT` requests. | **Extreem grote payloads** (buffer overflow poging) of **herhaalde, zeer kleine payloads**. | --- ### Mogelijke Uitdagingen en Overwegingen 1. **False Positives (Vals Positieven):** Een marketingcampagne of een populaire blogpost kan een legitieme verkeerspiek veroorzaken. Je systeem moet onderscheid kunnen maken tussen "goed" en "kwaad" verkeer. * **Oplossing:** Leer model op basis van gedrag (bijv. geverifieerde gebruikers vs. anonieme IP's). Gebruik een "learning mode" tijdens bekende pieken. 2. **Latentie van Detectie:** Hoe complexer de detectie, hoe meer latentie. Een simpele PromQL-alert is sneller dan een volledig ML-model. * **Oplossing:** Gebruik een gelaagde aanpak: simpele, snelle regels voor grove aanvallen en complexere ML voor subtielere bedreigingen. 3. **State Management:** Het bijhouden van rate limits en anomalie-scores voor duizenden gebruikers/IP's vereist een snelle, gedistribueerde datastore zoals **Redis**. Zorg dat je API Gateway en detectielaag dezelfde Redis instantie gebruiken. 4. **Complexiteit:** Het opzetten en onderhouden van een stream processing pijplijn (Kafka/Flink) vereist aanzienlijke operationele overhead. * **Aanbeveling:** Begin met **Grafana ML** en **Prometheus Alertmanager**. Dit sluit naadloos aan op je bestaande stack en biedt directe waarde zonder grote infrastructurele veranderingen. ### Conclusie Je bent in een uitstekende positie om deze strategie te implementeren. Begin met het definiëren van duidelijke alerts in Prometheus en het gebruik van Grafana ML om inzicht te krijgen in wat "normaal" is voor jouw API. Implementeer vervolgens dynamische rate limiting in je API Gateway (Kong/Traefik zijn uitstekende keuzes) en koppel deze twee werelden met eenvoudige scripts. Deze evolutie van statische naar intelligente, adaptieve rate limiting zal je API aanzienlijk veerkrachtiger en veiliger maken.