Cloudflareは2026年8月31日、Adaptive Intelligenceという新たなボット検出エンジンの開始を発表した。これは、自動化された攻撃を、あらゆる不審なリクエストを阻止する単純な試みではなく、変化する経済的な競争として扱うよう設計されている。エンジンはまず、固定モデルの予定されたリリースを待つのではなく、ライブトラフィックのシグナルを継続的に利用して、Bot Scoreの基盤となる機械学習モデルを再訓練する。
Cloudflareによると、ボット運用者は、リクエストを大規模な住宅プロキシネットワークに分散し、各アドレスからのリクエスト頻度を下げ、ユーザーエージェントやボットのフィンガープリントを変更できる。その結果、個々のリクエストを分析した場合、セッションが通常の訪問のように見える可能性がある。特に攻撃がログイン、決済、アカウント復旧にわたってゆっくり進行する場合、このパターンをレート制限ルールだけで検出することは難しい。
新しいエンジンで何が変わるのか？
Adaptive Intelligenceは、既存のBot Scoreの背後で動作する。Bot Scoreはもともと、機械学習、行動検証、JavaScriptフィンガープリント、複数のヒューリスティックルール、さらに検索エンジンのクローラーなど、既知で文書化されたボットに対するチェックを組み合わせている。入力を繰り返すと同じ結果を出す固定ルールに依存する代わりに、Cloudflareによれば、このエンジンは複数のシグナルを通じて、自動化された不正行為である確率を統計的に評価する。
開始時点で利用できるコンポーネントは、継続的な再訓練だ。モデルは、トラフィックに現れる新たな検出回避ツールやボットフレームワークから学習し、その後、新しい重みをネットワーク全体に配布する。顧客がバージョンを選択したり、アップグレードを予定したりする必要はない。使い捨て可能なルールの生成と、保護対象のトラフィックからさらに広範に学習する機能については、同社は後日続くコンポーネントになると述べている。
observe、train、deploy、validateのループ
Cloudflareは動作の仕組みを、シグナルの監視、モデルの訓練、更新の展開、そして安全性の検証という4段階の自動化されたループとして説明している。シグナルには、JA4形式のTLSフィンガープリント、リクエスト構造、チャレンジの結果、セッションの挙動、ネットワークの評判、より高レベルのシグナルに加え、TurnstileとPrecursorからのデータが含まれる。
エンジンは複数の時間枠でトラフィックを監視する。短い時間枠では突然の増加が明らかになる一方、長い時間枠では、数千のアドレス、クライアント、セッションに分散した反復的な挙動が示される可能性がある。新しいモデルのバージョンを主要な防御手段にする前に、Cloudflareは訪問者に影響を与えないシャドーモードで、現行バージョンと並行して実行し、チャレンジの解決率などの結果を比較する。同社の説明によれば、新しいバージョンによって実ユーザーが誤分類される可能性が高まると思われる場合、そのバージョンは有効化されない。
なぜこのニュースが重要なのか？
実務上の変化は、チームがルールを作成し、それをテストして展開するまで待つというサイクルの一部を、常に変化するシグナルから学習するモデルへ移すことだ。特に、credential stuffing、分散型のスクレイピング、またはレート制限の範囲内にとどまろうとする攻撃に直面するサイト運営者が、この恩恵を受ける。
Cloudflareはまた、Adaptive Intelligenceを、前月に導入したPrecursorエンジンと結び付けている。Precursorは、タイミング、動き、人間の小さなシグナルなど、ブラウザーセッション内の継続的な挙動を検証するものだ。同社によれば、各エンジンが収集するシグナルによって、一方のエンジンを回避することが他方のエンジンによって難しくなる可能性がある。ただし、Precursorはプライバシーを重視して設計されている。
提供状況と制限
Enterprise顧客は、Bot ManagementのダッシュボードでAuto Update Machine Learningオプションを有効にすることで、Adaptive Intelligenceを自動的に利用できる。Bot Scoreは、バージョンや設定を変更せずに引き続き使用される。改善率やさまざまな種類のサイトへの影響など、エンジンの実際の性能に関する詳細は、この資料では提示されていない。また、Cloudflareは発表した他の2つのコンポーネントをまだ開始していない。そのため、現時点の説明は製品戦略と展開の仕組みを示すものではあるが、他の検出ソリューションに対する優位性を証明する独立した比較は提供していない。