Cloudflare 用前沿 AI 模型测试自家 WAF，记录 1107 次攻击尝试

Cloudflare 用前沿 AI 模型测试自家 WAF

Cloudflare 在官方博客发布文章，介绍其用前沿 AI 模型对自家 Web 应用防火墙（WAF）进行的一次测试。据该文描述，团队构建了一个 WAF 测试器：从已知漏洞利用载荷出发，不断改变编码方式或投递位置后重新发送，并依据返回的响应选择下一次变体。测试中，模型看不到源代码，也看不到 WAF 规则，只能获取部分 HTTP 响应数据。

背景与影响

文章称，客户常问「你们的 WAF 是否已为前沿 AI 模型做好准备」，这促成了此次测试。文中指出，LLM 在利用应用漏洞方面的强项是迭代和变异攻击载荷的速度远超人类攻击者，并能根据实时响应调整手法，例如尝试不同编码、把载荷放到 HTTP 请求的不同位置，或转向下一个漏洞。测试在一个获授权的客户预发布环境中进行，覆盖六类攻击，共记录 1107 次尝试。经人工复核并剔除格式错误、良性、重复及超出范围的观察结果后，文章称绝大多数攻击被 Cloudflare WAF 拦截；未被拦截的请求被视为供人工复核的线索，而非已确认的漏洞利用。

限制与来源

上述内容来自 Cloudflare 官方博客，属于厂商自述的测试结果，文中未披露具体拦截率、模型名称与版本、测试时间窗口等细节，也未说明该测试方法是否可复现。相关结论仅适用于该次测试的授权环境，不代表其他部署或配置下的表现。WAF 的具体功能、规则覆盖与可用性请以 Cloudflare 官网当前信息为准。