Cloudflare 详解 Page Shield 客户端安全 ML 模型如何拦截隐藏恶意脚本

Cloudflare 官方博客于 2026 年 9 月 16 日发文详解其 Page Shield 客户端安全机器学习模型，披露该模型在电商网站真实流量中拦截了传统扫描工具遗漏的 4 组共 8 个隐藏恶意脚本。

• 威胁分析显示，8 个恶意载荷中有 7 个在 VirusTotal 中无记录，且 URLScan 对全部载荷均未给出恶意判定，而 Page Shield 机器学习模型在实时流量中完成了识别。
• 攻击载荷采用了细粒度触发条件，在访客设备类型、地理位置、访问时间或引流来源不符合预设时保持休眠，以此规避常规爬虫扫描。
• 恶意行为涵盖在不可见 iframe 中静默发送返利请求、拦截页面点击、屏蔽监控探针以及从外部服务器按需拉取后续恶意代码。
• 防御机制强调脱离对静态文件哈希与已知签名的单一依赖，转向在浏览器端对 JavaScript 运行时动态行为进行持续观测。
• 影响/看点：利用机器学习模型解析浏览器端动态执行行为有助于封堵客户端隐蔽攻击，该方案的长期有效性取决于对对抗性脚本混淆的识别泛化能力及对终端性能开销的控制。
• 资料依据：
• Cloudflare Blog（2026-09-16）：https://blog.cloudflare.com/client-side-security-finds-4-malicious-campaigns/

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