圖說：Cloudflare 推出 Adaptive Intelligence 顛覆自動化網路攻擊經濟模式，即時偵測引擎持續改寫防禦機制，讓攻擊者難以建立長期據點。
全球連通雲公司 Cloudflare 近日宣布推出 Adaptive Intelligence，一套直接建置於 Cloudflare Bot Management 中的全新持續偵測引擎。Adaptive Intelligence 以 Cloudflare 龐大全球網路中數兆筆請求所提供的洞察為基礎，能夠從即時流量的元訊號中自主學習，並生成短效規則，大幅提高持續發動自動化攻擊所需的時間與成本。企業如今可使用這套強大的偵測引擎，在威脅行為者突破防禦時即時調整並作出反應。
過去，發動自動化網路攻擊往往需要高超的工程技術，但隨著現代 AI 與廉價線上工具普及，發動這類攻擊已變得簡單且成本低廉。如今，幾乎任何只有有限預算的人，都可以輕易租用由受入侵裝置組成的網路，利用真實住宅網際網路位址掩飾自身位置，並使用免費軟體模擬基本的人類行為。這讓線上企業面對一場極不公平的攻防戰。攻擊者可以低成本不斷嘗試，直至成功為止；資安團隊卻必須即時阻擋每一項威脅，同時避免誤封真正的訪客或客戶。更棘手的是，
許多傳統資安工具仍依賴緩慢的定期更新，部署往往需要數週甚至數個月。然而，現今網路攻擊手法可在數小時內改變，部分更快至數分鐘，讓企業難以及時防範。
Cloudflare技術長Dane Knecht表示︰「當擴大攻擊規模的成本近乎零，單靠築起更高的圍牆已無法有效防禦。要阻止現代機器人攻擊，關鍵在於顛覆攻擊者的經濟模式。傳統防禦猶如固定目標，攻擊者可以有系統地逐步破解；Cloudflare Adaptive Intelligence 則讓防禦不斷變化，使攻擊者投入的工程與開發工作在攻擊形成規模之前便已失效。」
有別於依賴定期更新的傳統機器人防禦解決方案，Cloudflare Adaptive Intelligence 猶如一個持續學習的單一智慧中樞。系統每日分析逾一兆次網頁造訪，即時識別新型威脅，讓客戶能夠：
- 實現持續防禦：Cloudflare 的機器學習模型持續從即時流量中學習，將新出現的機器人框架及繞過手法即時整合至偵測引擎，無須等待人工更新或定期版本發布。
- 迫使攻擊者重新部署：Adaptive Intelligence 自動生成針對性極高的短效規則，專門封鎖特定威脅。規則不斷輪替，使攻擊者無法摸清系統、掌握防禦機制，或取得持續性進展。
- 偵測潛伏式攻擊：系統可同時分析不同時間範圍的行為模式，偵測低頻、緩慢進行的威脅，例如慢速憑證填充及資料爬取攻擊。這類攻擊往往能避過傳統防禦。
- 辨識惡意意圖而不封鎖真實使用者：透過結合 Cloudflare Precursor 收集的瀏覽器層面工作階段行為訊號，以及全球邊緣網路遙測數據，多層架構可突破基本的二元判斷，更全面評估自動化操作及濫用行為。
- 安全自主地部署升級：安全更新會在背景針對即時流量自動進行測試，在部署前確認準確度並減少誤判，整個過程無須停機。
