Cloudflare adapta sus defensas para responder a la evolución de los ataques de bots con Adaptive Intelligence
Cloudflare ha presentado Adaptive Intelligence, un nuevo motor de detección integrado en Cloudflare Bot Management que busca responder a la rapidez con la que los atacantes modifican sus técnicas para eludir los controles de seguridad.
El planteamiento parte de asumir que un atacante persistente puede terminar encontrando la forma de superar una determinada defensa. Frente a modelos y reglas relativamente estables, Cloudflare propone introducir cambios continuos que obliguen a los atacantes a invertir más tiempo y recursos para mantener sus operaciones.
La compañía considera que la IA está acelerando este escenario al facilitar la creación y modificación de configuraciones utilizadas para automatizar ataques. Adaptive Intelligence se apoya para responder a ellos en las señales obtenidas del tráfico que atraviesa la infraestructura global de Cloudflare, que procesa más de un billón de solicitudes al día.
El motor analiza información como las huellas TLS JA4, la estructura de las solicitudes, los resultados de los desafíos, el comportamiento de las sesiones y la reputación de red, además de telemetría procedente de otras tecnologías de la compañía.
Modelos que se actualizan continuamente
Una de las principales novedades está en la actualización del modelo de aprendizaje automático. Hasta ahora, Cloudflare distribuía periódicamente nuevas versiones de Bots ML. Con Adaptive Intelligence, el modelo se reentrena continuamente utilizando tráfico real, lo que permite incorporar nuevas herramientas y técnicas de evasión sin esperar al lanzamiento de una nueva versión.
Los nuevos modelos se despliegan automáticamente en la red después de un proceso de observación, entrenamiento y validación, sin necesidad de que los clientes seleccionen versiones o programen actualizaciones.
Cloudflare prevé incorporar también un mecanismo de “reglas desechables”, creadas para responder a ataques concretos y activadas durante periodos variables. El objetivo es que desaparezcan antes de que los atacantes puedan estudiarlas suficientemente y adaptar sus bots para evitarlas.
A esta capacidad se añadirá progresivamente el aprendizaje a partir de las correcciones realizadas sobre el tráfico protegido. Cuando un visitante legítimo sea identificado incorrectamente como bot, esa información podrá convertirse en una nueva señal para mejorar el entrenamiento del sistema.
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