API 流量異常是指 API 使用中偏離正常操作的意外模式或行為。它們可能是潛在的惡意活動或性能問題的信號。以下是常見的異常類型：
安全異常通常表明存在針對 API 的惡意活動，例如：
性能異常會影響 API 的運行效率和可靠性，常見表現包括：
業務邏輯異常通常與 API 的使用方式有關，可能表明系統被意外使用或存在漏洞：
實時檢測 API 流量異常是保障系統安全和性能的關鍵。與批處理分析相比，實時檢測能夠在威脅發生時立即采取行動，避免攻擊者實現其目標。
一個強大的實時檢測系統需要以下關鍵組件：
統計方法通過建立正常流量的基線，檢測偏離預期模式的異常。例如，Apigee 的異常檢測系統使用統計模型分析 6 小時的歷史流量數據，幫助實時識別異常。
機器學習方法適用于復雜流量模式和細微異常：
最有效的系統通常結合統計和機器學習方法，既能檢測明顯異常，又能捕捉高級威脅。
根據基礎設施的不同，實施策略也有所差異：
通過以下指標評估系統性能：
隨著技術的進步，API 異常檢測將更加智能化：
實時異常檢測不僅是安全的基礎，更是企業競爭力的體現。通過持續優化檢測能力，企業可以在保護系統的同時，保持快速創新的靈活性。
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