Cloudflare описала проверку своего WAF, фильтра веб-запросов для защиты приложений: ИИ-модели меняли известные вредоносные запросы с учётом ответов сервера. По результатам компания добавила два новых механизма обнаружения атак и улучшила одно существующее правило.
В тестовой среде клиента проверили шесть категорий атак и записали 1107 попыток. После ручной проверки осталось 49 случаев, которые требовали дальнейшего разбора.
Пропущенный WAF запрос ещё не означал успешную атаку: каждый такой случай требовал повторной проверки человеком. Модели не видели исходный код приложения и правила WAF, а сами запросы отправлял код.
Проверка утверждений:
- Cloudflare описала проверку своего WAF с помощью ИИ-моделей и использовала результаты для улучшения защиты. (подтверждено самой публикацией: доказательство; «Here we will explain how we set up the system, the types of attacks we tested, which attack vectors bypassed the WAF more easily, and how we fixed it.»)
- ИИ-модели меняли известные вредоносные запросы с учётом ответов сервера. (подтверждено самой публикацией: доказательство; «We built a WAF tester that starts from known exploits and then iterates by changing how it is encoded or delivered, sends it again, and uses the response to choose the next variation.»)
- По результатам проверки Cloudflare добавила два новых механизма обнаружения атак и улучшила одно существующее правило. (подтверждено самой публикацией: доказательство; «This work contributed to three changes in Cloudflare’s Managed Ruleset: new detections for SSRF - Obfuscated Host and SSRF - Restricted Protocol in the July 21 release, and improvement of the existing SSRF - Cloud rule.»)
- В тестовой среде клиента проверили шесть категорий атак и записали 1107 попыток. (подтверждено самой публикацией: доказательство; «We ran the tester against an authorized customer staging environment across six attack categories and recorded 1,107 attempts.»)
- После ручной проверки осталось 49 случаев, которые требовали дальнейшего разбора. (подтверждено самой публикацией: доказательство; «After human review, we were left with 49 findings worth investigating, 48 of them belonging to CMDi and SSRF.»)
- Пропущенный WAF запрос ещё не означал успешную атаку: каждый такой случай требовал повторной проверки человеком. (подтверждено самой публикацией: доказательство; «A request that was not blocked still needed replay and human review before it could become a finding, a mitigation, or a regression test.»)
- Модели не видели правила WAF, а сами запросы отправлял код. (подтверждено самой публикацией: доказательство; «Both model calls work without access to WAF internal information. Neither receives rule expressions, rule IDs, WAF Attack Score details, or the identity of the security layer that acted. We implemented the system in Python rather than wrapping an existing penetration-testing tool. It handles HTTP replay, scenario orchestration, state tracking, and result collection. In the current implementation, the models do not send requests directly — code controls what happens at each step.»)
- Модели не видели исходный код приложения. (подтверждено самой публикацией: доказательство; «The LLM had no visibility into source code, no view of the WAF’s rules, and could only see selected HTTP response data.»)
Публикации:
Первоисточники:
- https://blog.cloudflare.com/adaptive-ai-waf-testing
- https://blog.cloudflare.com/build-your-own-vulnerability-harness
- https://cloud.google.com/blog/topics/threat-intelligence/staying-ahead-of-adversarial-ai-through-agentic-source-code-review
оценка 50,8 из 100 · тип: руководство