以機器學習驅動的 API 治理（apidays 演講）

想法

隨著平台成長，合作夥伴會默默改變他們使用 API 的方式——這可能導致事故、安全議題與落差預期。自我回報無法擴充。

方法

把 API 使用視為資料：對合作夥伴的 API 流量進行異常偵測與分群分析，及早發現非預期用例，讓治理團隊能在事故前先行處置。

為何重要

這是 Jenks 在 2020 年把機器學習用於營運平台問題的早期案例——早於當前的 AI 浪潮數年。