MO_BLA:基于规则集与深度学习的API风险检测

来源：计算机应用与软件杂志2026年第1期北京时间：

作者：邵游朋，袁建廷，郑金，杨楠, , ,

摘要：在数字化转型过程中信息流通以及各种程序、应用和系统之间的连接，使得API在应用架构中变得更加普遍。API作为应用程序之间、应用与用户之间交互的桥梁，承载着企业的业务逻辑和大量敏感数据，在数字时代呈爆发式增长，围绕API安全的探索成为当下不可回避的话题。故设计一种API风险检测模型(MO_BLA)，利用ModSecurity规则集对风险API误报率低的优点，融入深度学习模型并引入注意力机制，提高API风险检测的准确率。实验结果表明，该方法在API风险检测上具有明显的优势，其识别准确率可达97.50%。

关键词：API安全风险, 深度学习, 数据安全, 漏洞检测