Cloud­flare heeft Adaptive Intel­li­gence aange­kon­digd, een continu detec­tie­sys­teem dat recht­streeks in Cloud­flare Bot Manage­ment is geïnte­greerd. Op basis van inzichten uit triljoenen verzoeken binnen het wereld­wijde netwerk van Cloud­flare leert Adaptive Intel­li­gence autonoom van metasig­nalen van live verkeer. Op basis daarvan genereert het tijde­lijke regels die geauto­ma­ti­seerde aanvallen te duur en tijdro­vend maken om continu uit te voeren. Organi­sa­ties krijgen met Adaptive Intel­li­gence toegang tot een realtime detec­tie­sys­teem dat ontworpen is om zich aan te passen en onmid­del­lijk te reageren wanneer cyber­cri­mi­nelen hun bevei­li­ging doorbreken.

Realtime detectiesysteem

Vroeger waren er geavan­ceerde techni­sche vaardig­heden nodig om een geauto­ma­ti­seerde cyber­aanval uit te voeren, maar dankzij moderne AI en online tools is dit zowel eenvoudig als goedkoop geworden. Tegen­woordig kan vrijwel iedereen met een bescheiden budget gemak­ke­lijk netwerken van gehackte apparaten huren, hun locatie verbergen achter echte inter­net­adressen van parti­cu­lieren en gratis software gebruiken die mense­lijk gedrag nabootst. Dit leidt tot een oneer­lijke concur­ren­tie­strijd voor online bedrijven. 

Hoewel aanval­lers einde­loos veel goedkope pogingen kunnen onder­nemen totdat ze hun doel bereiken, moeten bevei­li­gers toch elke dreiging onmid­del­lijk een halt toeroepen, zonder daarbij per ongeluk een echte bezoeker of klant te blokkeren. Wat deze uitda­ging vergroot, is dat tradi­ti­o­nele bevei­li­gingstools nog steeds gebruik­maken van trage, geplande updates waarvan de imple­men­tatie weken of maanden in beslag kan nemen. Hierdoor staan organi­sa­ties weerloos tegen­over moderne cyber­cri­mi­nelen die hun tactieken binnen enkele uren, en in sommige gevallen zelfs binnen enkele minuten, aanpassen.

“Het bouwen van hogere muren is zinloos als de kosten voor het opschalen van een aanval bijna nul zijn. Om moderne botdrei­gingen een halt toe te roepen, moet je de econo­mi­sche verhou­dingen voor de aanval­lers omdraaien. Tradi­ti­o­nele bevei­li­gings­maat­re­gelen vormen een statisch doelwit dat cyber­cri­mi­nelen syste­ma­tisch kunnen kraken. Adaptive Intel­li­gence van Cloud­flare creëert echter een bewegend doelwit, waardoor de techni­sche inspan­ningen van aanval­lers al achter­haald zijn voordat ze op grote schaal worden ingezet”, aldus Dane Knecht, CTO bij Cloudflare.

Lerend brein

In tegen­stel­ling tot tradi­ti­o­nele oplos­singen voor botbe­per­king, die gebruik­maken van stati­sche updates, werkt Cloudflare’s Adaptive Intel­li­gence als één enkel, voort­du­rend lerend brein. Door dagelijks meer dan een biljoen websi­te­be­zoeken te analy­seren om nieuwe bedrei­gingen direct op te sporen, kunnen klanten voortaan het volgende: 

• Always-On Defense imple­men­teren: het ML-model van Cloud­flare wordt continu opnieuw getraind op basis van live verkeer, waarbij nieuwe bot-frame­works en omzei­lings­tech­nieken in realtime in de detectie-engine worden geïnte­greerd, in plaats van te wachten op handma­tige updates of geplande releases.
• Aanval­lers dwingen om elke keer opnieuw te beginnen: Adaptive Intel­li­gence genereert automa­tisch tijde­lijke en gerichte regels om speci­fieke dreigingen te blokkeren. Door de regels afwis­se­lend toe te passen, wordt voorkomen dat aanval­lers het systeem kunnen bestu­deren, de verde­di­gings­me­cha­nismen in kaart kunnen brengen, of blijvende vooruit­gang kunnen boeken.
• Sluip­aan­vallen opsporen: Klanten kunnen nu gedrags­pa­tronen in meerdere tijds­be­stekken tegelijk analy­seren om ‘low-and-slow’-dreigingen op te sporen – zoals langzame ‘creden­tial stuffing’- en ‘scraping’-campagnes – die zich gemak­ke­lijk aan tradi­ti­o­nele verde­di­gings­me­cha­nismen kunnen onttrekken.
• Detec­teer kwaad­wil­lige inten­ties zonder echte mensen te blokkeren: door signalen over het sessie­ge­drag op brows­er­ni­veau van Cloud­flare Precursor te combi­neren met wereld­wijde edge-teleme­trie, kan de meerlaagse archi­tec­tuur automa­ti­se­ring en misbruik evalu­eren die verder gaan dan eenvou­dige binaire tests.
• Upgrades veilig en autonoom imple­men­teren: bevei­li­ging­sup­dates worden achter de schermen automa­tisch getest aan de hand van live verkeer, waarbij de nauwkeu­rig­heid wordt gecon­tro­leerd en valse positieven worden tegen­ge­gaan, zonder enige downtime.