机器人运营商历来具有经济优势，通过廉价的代理和重组绕过了静态的确定性检测规则。Cloudflare的新自适应智能引擎通过自主学习实时流量的元信号和部署一次性规则来翻转这种动态，使得自动攻击的成本过高，难以维持。现代机器人威胁越来越多地由坚定、成熟的攻击者驱动。
通常，它甚至不是一个人，而是彼此之间的团体交易技术或出售给任何愿意付费的人的商业服务。对于他们中的许多人来说，通过机器人检测是他们真正喜欢的全职工作。阻止他们，他们开始工作，找到解决方法。人工智能进一步简化了这一点，使得为攻击者设置复杂的配置变得更加容易，从而降低了攻击的开销。
这种转变使维权者处于经济劣势。响应和适应新的攻击需要谨慎、证据和努力，以确保阻止攻击者的努力不会影响实际用户。攻击者没有这种担忧，主要受限于他们的时间和代理池，并确保他们的基础设施提供商不会关闭他们的帐户。它们的优势是适应的成本。
攻击者可以根据需要随时进行调整，而大多数防御部署在离散的托管版本中。Cloudflare每天分析超过一万亿的请求，以寻找自动滥用的迹象，因此我们可以看到攻击者改变策略的速度有多快。响应能力的差距正在扩大。不方便的事实是：整个行业的机器人检测通常基于一个充满希望的假设，即如果你把墙做得足够高，攻击者就会置身事外。
实际上，坚决的攻击总能找到出路。问题不在于一个坚定的攻击者是否能够通过。他们会的。问题是当他们这样做时会发生什么。今天，我们推出了自适应智能（ Adaptive Intelligence ），这是一种新的机器人检测引擎，从相反的想法开始。