Estrutura de operações baseada em evidências
Em 2024, a Cloudflare anunciou a implantação de uma nova arquitetura de segurança para seu serviço Managed Defense, que combina agentes de IA especializados com a infraestrutura de Workers e dados de telemetria coletados em sua rede mundial. A solução foi projetada para analisar alertas de forma automática, separar a coleta de evidências da inferência do modelo e, assim, oferecer recomendações baseadas em fatos aos analistas responsáveis pela defesa gerenciada.
Contexto
A crescente complexidade dos ataques cibernéticos tem exigido respostas mais ágeis e precisas das equipes de segurança. Historicamente, a Cloudflare tem investido em tecnologias de mitigação de tráfego e proteção de aplicações, mas a necessidade de integrar inteligência artificial ao processo de triagem de incidentes tornou-se evidente. Nesse cenário, a empresa decidiu aproveitar a capacidade de execução distribuída dos Workers, que permitem rodar código próximo ao ponto de origem do tráfego, e combinar essa capacidade com a vasta quantidade de dados de telemetria que a rede da Cloudflare gera a cada segundo.
Impacto
Para as organizações que utilizam o serviço de defesa gerenciada, a nova estrutura representa um aumento significativo na velocidade de detecção e na qualidade das recomendações. Ao separar a coleta determinística de evidências da inferência, o sistema reduz a margem de erro associada a decisões puramente baseadas em modelos de aprendizado de máquina. Analistas recebem informações detalhadas que facilitam a priorização de incidentes críticos, diminuindo o tempo médio de resposta e mitigando potenciais prejuízos financeiros e de reputação. Até o momento, a Cloudflare não divulgou números específicos de clientes impactados, mas a empresa indica que a solução já está em operação para dezenas de grandes corporações globais.
Detalhes técnicos
Do ponto de vista técnico, os agentes de IA são implementados como funções serverless dentro da plataforma Workers, o que garante escalabilidade automática e baixa latência. Cada agente coleta dados de telemetria, como padrões de tráfego, assinaturas de protocolos e métricas de desempenho, de forma determinística, armazenando-os em um repositório seguro antes de acionar o modelo de inferência. Essa separação impede que o modelo seja alimentado por dados incompletos ou contaminados, aumentando a confiabilidade das conclusões. A inferência ocorre em um ambiente isolado, onde algoritmos de aprendizado supervisionado analisam as evidências e geram recomendações que são apresentadas ao analista por meio de um painel integrado ao console de segurança da Cloudflare.
Encerramento
A expectativa é que a abordagem baseada em evidências se torne um padrão para serviços de defesa gerenciada, estimulando outras empresas a adotar arquiteturas semelhantes. Para as organizações que ainda não migraram para o Managed Defense, a Cloudflare recomenda a revisão das políticas de monitoramento e a integração dos fluxos de telemetria existentes com a nova plataforma. A empresa mantém a disponibilidade de documentação técnica e suporte especializado para facilitar a adoção. A informação foi divulgada pela própria Cloudflare em comunicado oficial.