Cloudflareの適応型インテリジェンスがボット攻撃の経済性を覆す

Cloudflareは、ボット攻撃の経済性を損なうことを目的とした新しいボット検出エンジン、Adaptive Intelligenceを発表した。より高い壁を築くのではなく、突破するのを非常に遅く、高コストにすることで、攻撃を実行する価値がなくなるようにする。

核心的な洞察：決定的な防御は、攻撃者に静止した標的を提供する。攻撃者は数日で反復する一方、モデルは更新に数ヶ月待つ。Adaptive Intelligenceは、非決定的で、継続的に再学習し、攻撃者がリバースエンジニアリングする前に消える使い捨てルールを展開することで、これを覆す。

3つの構成要素

• 自己改善：エンジンはライブトラフィックで継続的に再学習し、新しいバイパスツールやボットフレームワークが登場すると、スケジュールされたリリースを待たずに組み込む。
• 使い捨てルール生成：特定の攻撃に対してルールを作成し、ランダムな間隔で展開・廃止し、攻撃者のフィードバックループにノイズを注入する。ルールは完璧である必要はなく、十分に長く持続すればよい。
• トラフィックからの学習：顧客からの修正と自社の測定値がトレーニングシグナルとなり、現在の脅威環境に合わせて保護を調整する。

仕組み

エンジンは、観察、トレーニング、展開、検証のループを実行する。JA4 TLSフィンガープリント、リクエスト構造、チャレンジ結果、セッション動作、TurnstileとPrecursorからのクライアント側テレメトリなどのネットワークシグナルを集約する。複数の時間枠でトラフィックを評価し、突然のバーストとゆっくりとした分散型攻撃の両方を捕捉する。

新しいモデルバージョンが稼働する前に、現在のモデルと並行してシャドウモードで実行され、訪問者に影響を与えずにライブトラフィックをスコアリングする。実際のユーザーをより悪くスコアリングする場合は、出荷されない。

CloudflareはDDoSに対して同様の自動ループを何年も実行してきた。ボットはシグナルがより静かで、ストーリーが時間とともに展開するため、より難しい問題である。