Cloudflareは2026年8月31日、ボット管理ソリューション「Cloudflare Bot Management」に組み込まれる新しい継続的検知エンジン「Adaptive Intelligence」を発表した。同エンジンはグローバルネットワークを流れるトラフィックのシグナルから自律的に学習し、短期間だけ適用される防御ルールを自動生成する。攻撃者が防御を突破した場合でも即座に適応し、自動化された攻撃を継続するために必要なコストと時間を大幅に増大させることを目指している。

自律学習により動的に防御ルールを更新

Adaptive Intelligenceは、固定的なアップデートに依存する従来のボット対策とは異なり、毎日1兆件を超えるウェブアクセスを分析して新たな脅威を発生と同時に検知できるよう設計されている。大規模なグローバルネットワークから得られる知見を活用し、リアルタイムトラフィックのメタシグナルから学習を継続する。

Cloudflareの最高技術責任者（CTO）であるDane Knecht氏は、従来の固定的な防御では攻撃者が仕組みを分析して突破手法を見つけられると指摘した上で、Adaptive Intelligenceは防御の仕組みを絶えず変化させて「動く標的」とすることで、攻撃手法を通用しなくすると述べている。

自動化攻撃の低コスト化と従来の防御ツールの課題

AI技術や安価なオンラインツールの普及により、高度なエンジニアリングスキルがなくとも低コストで自動化攻撃を実行できる環境が広がっている。侵害されたデバイスのネットワーク利用や家庭用IPアドレスへの偽装、人間の操作を模倣する無料ソフトウェアの活用により、攻撃者は成功するまで何度でも攻撃を試みることが可能となっている。

一方で、セキュリティチームは正規ユーザーを誤って遮断することなく脅威を阻止しなければならない。従来のセキュリティツールのように数週間から数か月単位の定期アップデートに依存している場合、数時間や数分単位で戦術を変える現代の攻撃者への対応が困難になるという課題が存在していた。

Adaptive Intelligenceの主な機能と特徴

Adaptive Intelligenceには、高度化するボット攻撃に対応するための複数の機能が備わっている。

• 常時稼働する防御：リアルタイムのトラフィックを用いて機械学習モデルが継続的に再学習を行い、手動アップデートを待たずに新たな回避手法を検知エンジンに取り込む。
• 継続的な攻略の阻止：特定の脅威をブロックする短期間有効な防御ルールを自動生成・継続的に入れ替えることで、攻撃者によるシステムの分析や攻略を防ぐ。
• 長期的な攻撃の検知：複数の時間軸における行動パターンを同時に分析し、低速で長期間にわたるクレデンシャルスタッフィングやスクレイピングを検知する。
• 精密なアクセス識別：Cloudflare Precursorが捉えるブラウザー上のユーザー行動とグローバルデータを組み合わせ、訪問者の意図を評価する。
• 安全な自律展開：実際のトラフィックを使用してセキュリティアップデートを事前に自動テストし、精度検証と誤検知防止を行いながら無停止で適用する。

本記事はCloudflareの発表をもとに作成。

Dellows News編集部

ビジネスパーソンの課題解決と納得感にこだわるDellows News編集部。キャリア論からAI、健康法まで幅広い分野に対応し、複雑なテーマでも平易な言葉で丁寧に解説。読者が「明日から使える」知識やヒントを得られるよう、具体的な事例・データ・専門家の見解を交えて執筆。情報を整理し、納得感ある記事づくりを心がけています。