概要
Cloudflareは、AI駆動の高度なボット攻撃、特にWebスクレイピングに対抗するため、顧客ごとにパーソナライズされた機械学習モデルを用いた新しい行動異常検知プラットフォームを発表しました。
詳細内容
AIの進化により、Webスクレイピングやアカウント乗っ取りなどのボット攻撃は巧妙化し、従来の画一的な防御では対応が困難になっています。特にLLMの学習データ収集を目的としたAI駆動型スクレイピングは急増しており、巧妙に人間に擬態するため、通常のグローバル脅威インテリジェンスでは見過ごされがちです。Cloudflareが発表した新しいプラットフォームは、この課題に対し、顧客ごとにパーソナライズされた機械学習モデルを用いた行動異常検知を提供します。
これは、各Webサイトやアプリケーションの「正常な」トラフィックパターンを動的に学習し、独自のベースラインを確立します。例えば、ゲームサイトでの頻繁なAPIコールや、ECサイトでの買い物経路、メディアサイトでの記事閲覧時間など、アプリケーション固有の行動を分析し、それに逸脱する「異常な」振る舞いを特定します。これにより、グローバルなシステムでは見過ごされがちな、個別のアプリケーションにとって不審な挙動（例：全製品ページを機械的に巡回するスクレイピングボット）を検知できます。
検知された異常は「Bot Detection ID」として提供され、WebアプリケーションエンジニアはWAFルールを通じて特定のボットをブロック、レートリミット、またはチャレンジすることが可能です。また、既存のBot Scoreにも影響を与え、より正確な自動化判断を可能にします。このシステムは、リクエストヘッダーだけでなく、セッション内の経路、リクエストシーケンス、クライアントフィンガープリントなどを分析することで、コンテンツに依存しない高度なスクレイピング対策を実現します。
Webアプリケーションエンジニアにとって、この技術は単なる防御機能の強化に留まりません。AIボットによるデータ盗用、サービス妨害、API乱用といった脅威からアプリケーションの整合性とユーザーエクスペリエンスを保護し、開発者が個別に複雑なボット対策ロジックを実装する負担を軽減します。Cloudflareが各ゾーンの固有なトラフィックに基づいてモデルを調整するため、開発者は自社のアプリケーションに特化した、より堅牢で適応性の高いセキュリティ対策を自動的に享受できる点が重要です。将来的にこの基盤は、クレデンシャルスタッフィングや在庫買い占めなど、さらに広範な脅威への対応に拡張される見込みです。