Cloudflare发布API探索以及API滥用侦测服务，供用户找出被滥用的API，新的API解决方案、传统的速率限制以及DDoS保护，都是API纵深防御的一环，但是由于API通常是自动化的服务，也难以预测每个API的使用量，因此Cloudflare发展出更智能的侦测方法，并通过叠加这些方法，全面提升API安全性。
Cloudflare提到，API成为现今构建网页服务的骨干，提升了互联网的可用性和可访问性，但是随着技术的发展，API被攻击滥用的表面也同时增加，传统的速率限制和DDoS保护等安全工具，虽然仍是有效的保护手段，但是在部分情况，会遇到实际应用的问题，像是在限制API端点速率上，难以选择恰当的阈值，在大规模的应用上容易发生造成问题，因为API可能受到分布式攻击，处在速率低于阈值的情况，而也可能大量合法流量增加，使得速率超过阈值。
而傀儡程序管理（Bot Management）虽然也提供一定程度的防护，但这仅限于API供浏览器使用的情况，因为自动化机器人与人类的行为有很大的差异，因此傀儡程序管理可以轻易地区分不同，但是当API是供自动化程序使用时，企业就必须在一群机器人中，区分出坏的机器人流量。
为了解决这些问题，Cloudflare发展了新的API保护解决方案，这包含了API探索以及API滥用侦测两部分。API探索主要功能，是要了解API的攻击表面，能够将api.example“.”com/login/237和api.example“.”com/login/415等看似不同的路径，识别为api.example “.”com/login/*，删除用户标志符，这个折叠路径的动作，官方称之为路径范式，可以作为各种安全产品的基础。
在探索API之后，Cloudflare以两种方法来发现API滥用，第一种是以流量作为侦测异常的基础，也就是说，系统会猜测每条路径的速率阈值，来完成自适应速率限制，Cloudflare使用非监督式学习来选择路径的阈值，可以为每个API算出单独的基准，并尝试预测请求的意图，像是当系统发现有个不正常次数的重置密码请求，便会怀疑账户被攻击者接管，让管理者立刻采取行动。而且系统还能通过配置上下文，来侦测API可能出现的爆量流量，并且更改相关的阈值，避免合法流量受到阻挡。
另外，新的API滥用侦测方法，也会依照访问顺序来侦测异常访问行为，像是网站的流量移动通常会经过一定的过程，终端用户发送请求到A路径，并且被重定向B路径，最终被导向C路径，只要顺着这个逻辑流程，就会被认为是正常流量，而直接访问C路径，就可能是异常流量。Cloudflare同样以非监督式学习，来学习这些逻辑流程，找出异常的访问行为。