【API安全】 AKS API服务器默认公开访问存在安全风险，包括远程代码执行漏洞、凭据泄露和持久性威胁。通过限制访问IP地址或部署私有集群，可以保护集群安全，确保API服务器私有化。

【API开发】 本文详细探讨了Magento 2.4.4p4中客户注册REST API确认电子邮件的故障排查方法，包括端点验证、有效载荷检查、身份验证令牌获取和服务器配置优化，帮助开发者快速解决Magento REST API客户注册确认问题。

【API安全】 本文介绍如何在Android开发中使用local.properties文件安全管理API密钥，避免敏感信息被提交到公共代码库。通过示例展示在Gradle文件中加载和提取密钥，并存储到gradleResValues.xml或BuildConfig.java中，确保密钥安全性和本地化。

【API开发工具】 本文详细解析AWS API Gateway的三种端点类型：私有端点、边缘优化端点和区域端点，帮助用户根据具体用例选择最适合的端点。重点介绍私有端点的完全隔离性和高安全性，适用于需要严格访问控制的内部系统或企业应用，确保API部署在VPC内避免暴露于公共互联网。

【API开发】 Java 集合框架详解，涵盖核心接口如 Collection 及其通用方法，以及常见实现类如 ArrayList、LinkedList、HashSet 和 HashMap 的特点与适用场景。通过掌握这些集合类型，开发者可以高效管理数据，提升 Java 应用程序性能。

【API开发工具】 本文介绍了DeGraphQL插件在Apache APISIX API网关中的应用，帮助开发者将GraphQL API转换为REST API，降低学习成本并支持多种场景如前端试用、后端迁移和微服务通信。插件提供请求验证、查询解析和响应转换功能，通过实际演示展示如何高效管理GraphQL API流量。

【API安全】 本文详细介绍了如何在WordPress中禁用REST API以提升网站安全性和性能，包括检查API启用状态、仅为管理员启用API的方法，以及通过插件或代码完全禁用REST API的步骤，帮助用户根据需求控制功能访问。

【API开发工具】 JSON生成器用于在API开发和测试中快速生成模拟数据，减少手工工作量并保护敏感信息。通过Stoplight工具，可以一次性生成大量真实感强的JSON数据或搭建模拟服务器，支持教程、API文档和集成测试等场景，提高开发效率和数据安全性。

【API是什么】 API是应用程序编程接口的缩写，作为软件系统间的通信桥梁，实现无缝协作。本文深入解析API的定义、工作原理、类型如Web API和库API，以及实际应用如社交媒体集成和支付处理，帮助开发者理解其重要性。

【API安全】 模拟API服务如Mocky.io和Mockbin.io最初为开发者提供便捷的API测试和调试工具，但被不法分子用于网络犯罪，如APT28在俄罗斯-乌克兰战争中的攻击活动。这些工具通过自定义HTTP响应和监控端点流量，简化了攻击基础设施的搭建，增加了安全风险。防范措施包括监控流行模拟API服务流量、加强API流量分析和教育开发者，以遏制恶意使用并提升网络安全。

【API安全】 本文详细介绍了如何通过配置授权IP范围来保护AKS API服务器，减少攻击面并提升Kubernetes集群安全性。内容包括使用命令行工具或Azure门户设置IP白名单的先决条件和步骤，以及对比EKS的类似方法，帮助用户实现访问控制。

【API开发工具】 本文分享了通过构建监控工具、优化高影响端点、改善数据库交互以及重新设计API表面来解决API可靠性与性能问题的实践方法，包括使用BigQuery分析指标、批量查询优化和以用户为中心的设计理念，旨在提升客户体验和系统稳定性。

【API开发】 本文是构建API服务的初学者指南，详细介绍了从零开始构建HTTP RESTful和gRPC API服务的关键步骤，包括设计原则、自动化工作流程、授权认证、部署到安全平台、日志监控、流量管理、数据分析以及文档提供。重点探讨了RESTful API与OpenAPI规范以及gRPC与协议缓冲区的应用，帮助开发者构建高效、可靠的API服务。

【API开发】 本文为初学者提供了一个使用Python构建AI模型的完整教程，以图像分类为例，采用Keras框架和MNIST数据集，包含可运行代码和概念解释。文章首先介绍了环境准备，包括Python和Keras的优势、工具包安装以及开发环境配置建议。接着详细讲解了数据处理过程，包括MNIST数据集的加载与探索、数据预处理的必要性以及数据可视化的方法。然后深入探讨了如何构建卷积神经网络（CNN）模型，包括模型架构的实现和编译配置。在模型训练与评估部分，文章详细解析了训练过程参数、训练可视化以及模型评估与过拟合判断的方法。随后介绍了模型的应用与部署，包括单样本预测、模型保存与加载以及使用Flask部署API服务的具体实现。最后，文章提供了模型优化与进阶学习的技巧，包括数据增强、超参数调优、迁移学习等，并解答了常见问题，推荐了学习路径，帮助读者从基础到进阶逐步提升AI模型开发技能。

【API安全】 在这篇博文中，我们将研究报告的调查结果，重点关注强大的 API 安全措施的重要性。