API安全的发展趋势展望(3)

如果说AI主要是用于对攻击进行智能判断的话，那么ML则主要能够用于提取威胁的特征。通过开发带有ML功能的智能API，运维人员能够有效地管理各种具有挑战性和新出现的威胁模型。运用此类API的安全性，我们将能够更加准确地识别和标记出各种异常行为，判断出恶意攻击的发展趋势，以及识别和阻止在多种环境、及情况下针对API的攻击行为模式。可以说，有了持续学习功能对于API的加持，我们便可以在无法预知攻击源、以及预设应对策略的情况下，及时识别出正在发生的异常行为。

目前，广泛用于各种API安全方面的机器学习算法，包括：朴素贝叶斯、KNN最近邻(K-Nearest Neighbors)、决策树、随机森林、支持向量机、深度学习、以及神经网络等。

总结

随着现代化技术的日新月异，API安全性已日渐成为了网络应用方面的主要技术需求之一。目前，AI和ML作为有效且智能的工具，已经逐渐被应用到了协议栈的各个层面上，以实现API的全栈安全防护。当然，就下一步发展趋势来看，开发人员需要进一步加大对于API业务模型、分析能力、技术蓝图、以及合规性与标准化方面的深入研究与开发。

（编辑：ASP站长网）