参考: https://blog.cloudflare.com/introducing-adaptive-intelligence/
Cloudflare が発表したボット検知の新エンジン。
何が変わったか
- 前提を「すべての攻撃者を締め出す」から「攻撃側の採算が合わないようにする」へ置き換えた
- 「本気の攻撃者はいずれ通り抜ける。問題はその後に何が起きるかだ」という立場
- ルールベースは同じ入力に同じ出力を返す（
deterministic）ので、試行を繰り返せば境界を学習されてしまう
3つの仕組み
- ネットワークを流れる実際の通信で ML モデルを止めずに学習し直す（リリース待ちがない）
- 攻撃ごとの使い捨てルールをランダムな間隔で投入し、解析される前に引っ込める
- 顧客から届く誤判定の報告を検知の調整に戻す
固定の的がなくなるので、攻撃側は突破手法を作り直し続けるコストを払わされる。
メモ
- 判断のもとは1日1兆件を超える規模で分析している不正の兆候
- 新バージョンは shadow mode で現行と並走させ、正規ユーザーのスコアが悪化しないか比較してから本番へ
- Enterprise は Bot Management の「Auto Update Machine Learning」を ON にすれば使える
決定論ではなく確率論で対抗するという考え方。ある種zero-trustに近い発想の転換かなと。壁を高くするのではなく、壁の形式や運用方法を変えてみる。