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Cloudflare 用前沿 AI 模型測試自家 WAF：多數攻擊被擋下，發現促成新 SSRF 偵測規則

Cloudflare 於 2026 年 9 月 29 日公布以前沿 AI 模型模擬駭客、測試自家網頁應用程式防火牆（WAF）的結果。根據 Cloudflare，1,107 次嘗試中多數遭攔截，經人工審查留下 49 筆值得調查的發現，並促成 Managed Ruleset 的 SSRF 規則更新。對網站管理者，Cloudflare 也提醒 WAF 只是一層防護，修補軟體仍是最強的防禦之一。

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Cloudflare 用前沿 AI 模型測試自家 WAF：多數攻擊被擋下，發現促成新 SSRF 偵測規則
圖片：Mokaair (Original editorial artwork)

發生了什麼事：Cloudflare 讓 AI 扮演駭客測試自家防火牆

Cloudflare 於 2026 年 9 月 29 日在官方部落格發表文章，由 Vikram Grover、Daniele Molteni 與 Kuber Nandwani 撰寫。Cloudflare 表示，客戶經常詢問「你們的 WAF 準備好應對前沿 AI 模型了嗎？」，因此決定實際測試。WAF（網頁應用程式防火牆）是擋在網站前方、過濾惡意請求的一層防護。

Cloudflare 認為，大型語言模型在攻擊應用程式時的強項，是能比人類駭客更快地反覆調整攻擊內容，並依據即時回應改變手法。為了檢驗這點，Cloudflare 採用動態測試，也就是直接對運作中的應用程式發出探測，而非分析原始碼：模型看不到原始碼、看不到 WAF 規則，只能看到部分 HTTP 回應資料。Cloudflare 強調，未被攔截的請求只是交由人工審查的線索，而非已確認的漏洞利用。

Cloudflare 用前沿 AI 模型測試自家 WAF：多數攻擊被擋下，發現促成新 SSRF 偵測規則
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測試怎麼做：由程式碼把關的 AI 測試循環

根據 Cloudflare，測試對象是一個經授權的客戶預備（staging）環境，共執行 45 個情境。其中 44 個涵蓋六類常見攻擊：跨站腳本（XSS）、SQL 注入、命令注入、伺服器端請求偽造（SSRF，可讓應用程式代替攻擊者去抓取資料的漏洞）、路徑穿越或本機檔案引入（LFI）以及 Log4j；另一個情境涉及日誌注入，另行報告。

Cloudflare 表示，測試系統以 Python 實作，每個循環呼叫模型兩次：一次提出下一個變化，一次審查回應。模型不直接送出請求，而是由程式碼負責檢查目標主機是否在允許清單內、停用重新導向、記錄每次嘗試並執行嘗試上限。模型無法取得規則內容、規則 ID 或評分細節，也無法部署規則或更改防護設定。

測試區域的 WAF 設定，據 Cloudflare 說明為：WAF Attack Score 封鎖 30 分或以下的請求、全部啟用 Cloudflare Managed Ruleset（Cloudflare 維護的受管規則集），以及 OWASP Core Ruleset 採用 Paranoia Level 3。Cloudflare 指出，結果反映的是整體設定的防護邊界，而非單一規則的表現。

結果如何：Cloudflare 公布的數字

Cloudflare AI WAF 測試主要數據（資料來源：Cloudflare 官方部落格，未經獨立驗證）
項目數字Cloudflare 的說明
記錄的嘗試次數1,10745 個情境中模型產生的所有嘗試，並非全部產生可用結果
篩選後結果集607558 筆被攔截請求加上 49 筆發現
被攔截請求558在抵達應用程式前被 WAF 擋下
WAF 相關發現49經人工審查後列入修補分析，其中 48 筆屬於命令注入與 SSRF
單一情境嘗試上限25部分情境接近上限時開始重複先前想法

Cloudflare 表示整體結果表現強勁，XSS、LFI、SQL 注入與 Log4j 幾乎完全覆蓋。其餘未計入的嘗試，原因包括模型未產生可用請求、請求未抵達目標，或產生的內容本身無害。

Cloudflare 也舉出一個 SSRF 情境。雲端中繼資料服務可能向運作中的程式提供臨時憑證，因此是攻擊者想取得的目標。在這個情境中，模型以多種不同形式表示同一個雲端中繼資料位址，WAF 攔截了其中絕大多數，唯一未被攔截的一次只出現重新導向。Cloudflare 特別說明，並無證據顯示應用程式實際取得了中繼資料，這只是值得進一步調查的線索。

從發現到防護：人工審查與新規則

Cloudflare 表示，每一筆未被攔截的請求都要經過五個問題審查，才會被計為發現：

  1. 測試工具是否真的送出了有效請求？
  2. 請求是否明確未被攔截？
  3. 變化後的請求是否仍具惡意？
  4. 這個行為是否屬於 WAF 能處理的範疇？
  5. 工程師能否安全地重現？

根據 Cloudflare，相關發現被分為四組候選規則，並在保護客戶流量前以實際流量測試、評估誤判風險。這項工作促成 Managed Ruleset 的三項變更：在 7 月 21 日版本新增「SSRF - Obfuscated Host」與「SSRF - Restricted Protocol」偵測，並改進既有的「SSRF - Cloud」規則。

對一般讀者與網站管理者的意義

對一般讀者而言，這篇報告顯示 AI 模型正被用來「以攻測防」：Cloudflare 讓 AI 大量嘗試變化，再由人類判斷哪些真正值得修補。Cloudflare 的經驗是，模型負責產生請求，但人類決定哪些重要；沒有人工審查，就沒有真正的發現。Cloudflare 也提到，同一模型家族的兩個版本產生的變化不同，但找到的底層問題相同。

對網站管理者，Cloudflare 的建議重點是：保持軟體更新，因為繞過 WAF 的請求仍需可利用的應用程式漏洞才能得逞；並確認 Managed Rules 與 WAF Attack Score 設定正確。Cloudflare 表示客戶不需要自行重現此實驗，建議先以記錄模式執行 Managed Rules、在 Security Events 檢查符合的請求，確認正常流量不受影響後再改為封鎖。

Cloudflare 也表示，未來將分享白箱測試結果，屆時模型會同時知道應用程式的漏洞與保護它的 WAF 規則。

常見問題

Cloudflare 這次測試的 WAF 是什麼？

WAF 是網頁應用程式防火牆，擋在網站前方過濾惡意請求。Cloudflare 測試的是自家 WAF，設定包括 WAF Attack Score、Cloudflare Managed Ruleset 與 OWASP Core Ruleset。

AI 模型成功入侵了網站嗎？

Cloudflare 並未表示有攻擊實際成功。它把未被攔截的請求只當作交由人工審查的線索，而非已確認的漏洞利用；在其舉例的 SSRF 情境中，Cloudflare 明確表示沒有證據顯示應用程式取得了中繼資料。

測試結果數字是多少？

Cloudflare 表示共記錄 1,107 次嘗試，篩選後 607 筆結果中 558 筆被攔截、49 筆列為值得調查的發現，其中 48 筆屬於命令注入與 SSRF。這些數字未經獨立驗證。

這次測試帶來了什麼改變？

Cloudflare 表示在 Managed Ruleset 的 7 月 21 日版本新增「SSRF - Obfuscated Host」與「SSRF - Restricted Protocol」偵測，並改進既有的「SSRF - Cloud」規則。

我是 Cloudflare 客戶，需要自己做類似測試嗎？

Cloudflare 表示客戶不需要重現此實驗。它建議確認 Managed Rules 與 WAF Attack Score 設定正確、先以記錄模式觀察再改為封鎖，並保持軟體更新；已在做應用程式安全測試的團隊，可對受相同防護的預備環境執行測試。

這表示 WAF 就足夠保護網站嗎？

不是。Cloudflare 自己強調 WAF 只是一層防護，繞過 WAF 的請求仍需要可利用的應用程式漏洞才會成功，因此修補軟體仍是最強的防禦之一。

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