一、防止恶意攻击
- SQL 注入防护
- 在人工智能应用接口与后端数据库交互的过程中，恶意攻击者可能会尝试通过 SQL 注入来获取敏感数据或者破坏数据库。WAF 能够分析接口接收到的请求，识别出其中可能包含的 SQL 注入攻击语句。例如，攻击者可能会在输入字段中输入类似 “’ OR 1=1;–” 这样的内容，试图绕过身份验证或者获取所有数据库记录。WAF 会检查请求中的 SQL 语法结构和特殊字符组合，一旦发现可疑的注入尝试，就会阻止该请求，从而保护人工智能应用接口所依赖的数据库安全。
- 跨站脚本攻击（XSS）防护
- 当人工智能应用接口呈现用户输入或者生成动态内容时，就可能存在 XSS 攻击风险。例如，一个聊天机器人接口，如果没有适当的防护，攻击者可以注入恶意脚本（如 JavaScript）。比如，攻击者发送一个包含<script>alert (‘ 恶意脚本 ‘)</script>这样的消息。WAF 可以检测请求和响应中的脚本标签、事件处理程序等恶意脚本元素，防止这些恶意脚本在用户浏览器中执行，从而保护用户的隐私和系统安全。
- 防止恶意爬虫攻击
- 一些人工智能应用接口可能包含有价值的信息，如语言模型的训练数据或者预测结果。恶意爬虫可能会过度频繁地访问接口来窃取数据或者影响服务的正常运行。WAF 可以通过识别请求的来源、频率等特征来区分正常用户和恶意爬虫。例如，设置一个规则，限制同一 IP 地址在单位时间内的请求次数，如果超过这个限制，就会暂时封禁该 IP 或者要求进行验证码验证，从而防止接口被恶意爬取。
二、流量管理与异常检测
- 流量控制
- 当人工智能应用接口受到大量的并发请求时，可能会导致服务过载。WAF 可以对流量进行监测和控制，设置请求速率限制。例如，对于一个图像识别接口，限制每秒最多接收 100 个识别请求。这样可以确保接口在设计的负载范围内正常运行，防止因为流量过大而导致的系统崩溃或者性能下降，保障服务的可用性。
- 异常流量检测
- 有时候攻击者会发动 DDoS（分布式拒绝服务）攻击或者其他异常流量攻击来使人工智能应用接口不可用。WAF 可以通过分析流量模式来检测异常。比如，突然出现来自大量不同 IP 地址的相同请求，或者请求的大小、频率等参数与正常情况有很大差异。一旦检测到异常流量，WAF 可以采取措施，如将可疑流量引流到专门的清洗中心，或者直接阻止这些流量，从而保障接口的稳定运行。
三、数据保护与隐私增强
- 数据泄露防护
- 人工智能应用接口可能会处理大量的敏感数据，如用户的个人信息、企业的商业机密等。WAF 可以监控接口传输的数据，防止数据泄露。例如，它可以检查请求和响应中的数据是否包含敏感信息（如身份证号码、银行卡号等），如果发现这些信息在不符合安全策略的情况下被传输（如未加密传输到不可信的外部域名），就会阻止该传输行为，确保数据的保密性。
- 隐私增强技术支持
- 随着隐私法规的日益严格，WAF 可以辅助人工智能应用接口遵守隐私规定。例如，通过支持加密通信协议（如 TLS/SSL），确保数据在传输过程中的安全性。同时，WAF 还可以帮助实现数据匿名化或者假名化技术，在接口传输数据时，对敏感的用户身份信息进行处理，使得数据在不影响人工智能应用功能的前提下，更好地保护用户隐私。