Cloudflare推出自适应智能引擎，实现攻击中动态重写拦截规则

Cloudflare今日正式推出Adaptive Intelligence（自适应智能）功能，这是一款内置于Cloudflare Bot Management中的检测引擎，能够在攻击发生期间自动编写并丢弃自身的拦截规则。

该引擎基于流经Cloudflare网络的实时流量持续训练，据该公司表示，其网络每日承载超过一万亿次网页访问。新型机器人框架和绕过技术一旦出现，即会被纳入模型。该引擎生成的规则生命周期短暂且针对性强，每条规则均指向特定威胁，并以足够高的频率轮换，使得攻击者在探测站点防御时，其所映射的防御体系实际上已发生变化。

Cloudflare为该产品的推出首先列举了成本层面的论据。组建一支由受控设备构成的攻击网络如今已不需要太多技术或资金。攻击者可将流量路由至真实家庭宽带IP地址，其余的伪装工作则由免费软件完成。

大规模攻击的试错成本几乎可以忽略不计，而安全团队却没有这样的容错空间。Cloudflare指出，传统工具仍依赖定期更新机制，部署周期可能长达数周乃至数月，而攻击者的工具集却能在数小时内完成迭代。

Cloudflare首席技术官Dane Knecht表示："当攻击规模扩张的成本趋近于零时，单纯筑高墙的做法必然失败。"他表示，固定不变的防御是攻击者最终可以攻克的问题，而Adaptive Intelligence的目标正是持续移动靶点，使攻击者针对绕过方案所投入的研发工作在行动规模化之前便已过时。

该引擎还扩展了分析的时间窗口，可同时跨多个时间维度分析用户行为。Cloudflare表示，这有助于识别隐藏在速率阈值之下的慢速攻击活动，包括长期持续的凭证填充攻击和数据抓取行为。

为其提供数据支持的是Precursor——一套浏览器层面的系统，Cloudflare已于今年7月将其正式开放。Precursor不仅在用户到达时进行一次性检测，而是记录访客在整个会话过程中的鼠标移动、页面滚动和键盘输入行为。Cloudflare表示，将这些会话信号与其全球边缘网络的遥测数据相结合，将使系统能够对访客意图作出更深层的判断，而不再局限于简单的"通过或拦截"二元决策。

在部署机制上，Cloudflare表示新检测规则会在后台针对实时流量进行自我测试，在正式部署前验证准确性并筛查误报，整个过程无需停机。

自动化流量在Cloudflare产品路线图及整个互联网中的占比持续攀升。Cloudflare在7月Precursor正式上线时表示，机器人流量约占网页请求总量的57%。Bot Management同时也是Cloudflare的一项批量业务，WP Engine就基于该网络构建了其Global Edge Security服务中的机器人防控功能。

Adaptive Intelligence现已向Cloudflare Bot Management用户开放，Cloudflare未披露具体定价信息。

Q&A

Q1：Cloudflare的Adaptive Intelligence是如何应对新型机器人攻击的？

A：Adaptive Intelligence引擎基于实时流量持续训练，能够在攻击进行时动态生成和丢弃拦截规则。新型机器人框架和绕过技术一旦出现便会被纳入模型。生成的规则生命周期短暂且针对性强，并频繁轮换，使攻击者在探测防御体系时，其所映射的规则实际上已经改变，让攻击者的绕过工作在行动规模化前便已过时。

Q2：Precursor系统在Bot Management中扮演什么角色？

A：Precursor是Cloudflare于2024年7月正式开放的浏览器级检测系统。与传统的单次到达检测不同，Precursor会记录访客在整个会话期间的鼠标移动、页面滚动和键盘输入行为。这些会话信号与Cloudflare全球边缘网络的遥测数据相结合，使Adaptive Intelligence能够更全面地判断访客意图，而非简单地"放行或拦截"。

Q3：Adaptive Intelligence与传统Bot管理工具有什么本质区别？

A：传统Bot管理工具依赖定期更新机制，规则部署周期可能长达数周甚至数月，而攻击者的工具集却能在数小时内完成迭代。Adaptive Intelligence则采用持续学习机制，规则实时生成、实时轮换，并在后台自动完成准确性验证和误报筛查，无需人工干预或停机，能够在攻击进行的同时动态调整防御策略。