[论文解读] Paladin: A Policy Framework for Securing Cloud APIs by Combining Application Context with Generative AI

Shriti Priya, Julian James Stephen+1 more|arXiv (Cornell University)|Mar 10, 2026

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一句话总结

Paladin 提出一个应用无关的策略框架，使用大型语言模型提取 API 请求语义并在云代理处执行跨应用安全策略，政策识别准确率约81%、开销约14%。

ABSTRACT

Enterprises and organizations today increasingly deploy in-house, cloud based applications and APIs for internal operations or external customers. These deployments deal with increasing number of threats, despite security features offered by cloud service providers. This work focus on threats that exploit application layer vulnerabilities of cloud workloads. Prevention and mitigation measures against such threats need to be cognizant of application semantics, posing a hurdle to existing solutions. In this work, we design and implement a security framework that allow cloud workload administrators to easily define and enforce policies capable of preventing (i) unrestricted resource consumption, (ii) unrestricted access to sensitive business flows, and (iii) broken authentication. Our framework, Paladin, leverages large language models to extract sufficient semantic meaning from API requests to provide cloud administrators with an application agnostic policy definition interface. Once defined, requests are automatically matched with relevant policies and enforced by high performance proxies. Evaluations with our prototype show that such a framework has broad applicability across applications, good policy identification accuracy, and reasonable overheads, making it substantially easier to define and enforce cross application policies.

研究动机与目标

• 推动需要跨应用的 API 安全策略，以超越单个应用语义
• 设计一个云平台级框架，使管理员能够在多个 API 上定义并执行策略
• 利用大型语言模型从 API 请求中提取语义含义以执行策略
• 提供实现与评估，展示 Paladin 的可行性与开销

提出的方法

• 介绍 Paladin 作为具 TLS 终止与就地执行策略的代理安全框架
• 使用 LLM 自动为 HTTP 请求打上业务与技术流标签，使策略定义具备抽象性、应用无关性
• 基于跨 API 的语义等价术语（如 numResults、count）从请求参数中提取策略变量以执行边界控制
• 维持请求上下文与容器上下文，以支持历史感知和资源感知策略
• 提供一个策略定义界面，支持前置与后置标签策略检查以及多种标签模式（单次提示 vs 并行提示）
• 实现一个基于 Go 的原型，使用 Envoy 与 WebAssembly 作为标签插件，LLM 提示用于标签推断的描述

(a) Overview

实验结果

研究问题

• RQ1 一个跨应用的策略框架是否能够在不依赖于特定 API 知识的情况下执行七层威胁（不受限制的资源消耗、对敏感流的不限访问、身份验证被破坏）？
• RQ2 LLMs 能在多异构 API 中如何有效从 API 请求中推导语义意义，以生成可重用的策略变量和标签？
• RQ3 在实际的云部署中，Paladin 的性能开销和策略识别/执行的准确性如何？
• RQ4 Paladin 的请求/上下文架构是否能够在多样的云工作负载中实现可扩展的应用无关安全？

主要发现

• 在执行方面对请求进行特征化的策略识别准确率为81%
• 在评估中观察到的开销约为14%
• Paladin 展示了在多种应用和 API 中的广泛适用性
• 该框架提供了应用无关的策略语言和标签机制，能够加速策略定义与执行
• LLMs 被用于对请求进行分组并提取语义信息以执行策略，而不是替换现有的安全控制
• 原型实现显示将 Paladin 与 Envoy 与 WebAssembly 集成的可行性

(b) Proxy components