Cloudflareが「Application Profiles」を発表：「正常なリクエストだけを通す」ことでAI駆動の攻撃に対抗

何が起きたのか

Cloudflareは2026年9月29日、公式ブログでApplication Profilesの提供開始を発表した。記事の執筆者はDaniele Molteni氏とZhiyuan Zheng氏。Cloudflareによれば、この機能はHTTPリクエスト（ブラウザなどがWebサイトに送る要求）の構造と形式を分析して逸脱を検出し、顧客が攻撃対象領域（攻撃者が狙える入り口の広さ）を大幅に縮小するのを支援する。

Cloudflareは背景としてAIを挙げている。同社によると、顧客の多くがフロンティアAIモデルを悪用した攻撃への対策を知りたがっている。大規模言語モデルにより、技術者でない人でも単一のプロンプトで攻撃を仕掛けられ、アプリケーションやファイアウォールの応答に応じて手口を自動的に調整できるようになったためだという。同時にCloudflareは、既知の攻撃手法を検出する従来のマネージドルールは依然として重要だが、「より速くパッチを当てる」ことだけに頼るのは持続可能ではないとしている。

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仕組み：「悪いものを防ぐ」から「良いものだけを通す」へ

Cloudflareの説明によると、同社はすでにSchema LearningとSchema ValidationによってAPI向けのポジティブセキュリティを提供しており、今回Application Schema ProfilesによってWebアプリケーションへ拡張した。プロファイルはパス変数、クエリパラメータ、ヘッダーとCookie、JSONまたはフォームエンコードのリクエストボディを対象とし、データ型や数値範囲、文字列長などの制約を学習する。

Cloudflareによると、学習は各zone（Cloudflare上の管理単位）につき週1回自動的に実行される。オペレーション（HTTPメソッド、ホスト名、パスの組み合わせで識別される処理の単位）1つにつき、直近7日間に成功（2xx、つまりサーバーが正常に応答した）したリクエストが少なくとも1,000件あればフィールドを学習でき、少なくとも10,000件あればデータの境界を学習できる。検証結果はメタデータ（リクエストに添えられる付加情報）として付与されるだけで、それ自体はアクションを起こさない。ブロックするには顧客が別途Security Rules（Cloudflare上で遮断などの処理を定めるルール）を作成する必要がある。

制約と注意点

• Cloudflareによると、成功したリクエストがボットやスキャナーによるものである可能性もあるため、ブロックを実施する前に学習済みプロファイルを確認すべきだという。
• Cloudflareによると、プロファイルに合致しないことが必ずしも悪意を意味するわけではなく、まずは監視モードから始めることを推奨している。
• Cloudflareによると、現時点ではmultipartフォーム、GraphQL、XMLには対応しておらず、列挙値は最大3つまでとなる。
• Cloudflareによると、この機能は必須パラメータやパラメータの一意性を強制せず、新しいパラメータが現れたことだけを理由にリクエストをブロックすることもない。

一般読者への影響

一般のWebサイト利用者は何もする必要はない。この機能が主に影響するのは、Cloudflareを利用する企業サイトの管理者である。業界の視点から見ると、CloudflareがAIによる自動化攻撃を提供開始の理由としていることは、防御の考え方が「悪いリクエストを識別する」から「正常なリクエストを定義する」へと広がりつつあることを示している。Cloudflareはまた、4つのアプリケーションのプロファイルでWorkers AIがホストするモデルを試験的に使用したとし、LLMによるインサイトをダッシュボードに組み込む計画だという。ロードマップにはオンデマンドでの学習実行や自動化トラフィックの除外も含まれるが、いずれも将来の計画段階にとどまる。

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