Cloudflare 資安代理：先蒐證，再讓模型推論
Cloudflare Blog（Deanna Tran、Blake Darché）· 2026-10-07
Cloudflare 的 Managed Defense 不再讓單一 AI agent 一邊查資料一邊下結論，而是改成先由確定性程式蒐集證據，再把固定的證據包交給多個專職 agent。這套 harness 目前在 Managed Defense 的應用層資安警報上進入 early beta，對象是使用 WAF、DDoS protection 或 Magic Transit 的客戶。
原本的問題
資安分析師面對的是文中所說的「alert paradox」：一則警報可能讓整個環境出現一波連動訊號，蒐集資料、串接偵測、合併警報都很耗時。Cloudflare 一開始的單一 agent 原型有三個失敗模式：
- Context 變成權威：偵測結果被當成證據，而不是待驗證的假設。
- 範圍漂移：agent 查到錯的帳號、時間範圍或資料來源。
- 失敗消失：逾時與「真的沒有結果」無法區分，模型把空白當成沒事。
文中的原話是「a detection is a hypothesis, not proof that an exploit succeeded or an attack occurred」。三個問題的共同根源，是讓模型自己決定去哪裡拿資料。
採用的方法
流程分四段，推論只出現在後兩段。
| 階段 | 誰做 | 內容 |
|---|---|---|
| Recon | 確定性程式 | 用固定、有版本的 API 呼叫，收集客戶身分、偵測歷史、流量基線、處置結果、網路觀察，每筆都帶來源、版本與時間戳 |
| 早期過濾 | Clef（Workers AI） | 高信心的誤報在進場時就被確定性地標為 passive |
| 專職分析 | 四個並行 agent | 流量分析、客戶脈絡、全域遙測、威脅情資 |
| 綜合 | Synthesis agent | 把有型別的 findings 合成 advisory，不能再抓新證據，也不能超出核准的詞彙 |
證據在分析前會先整理成一份有版本的 evidence package，內容包含主體與範圍、時間錨點、附引用的已採納證據、政策版本，以及來源與覆蓋缺口。應用程式碼會驗證「每個引用都存在、屬於該調查、且支持所附的主張」。因為同一份快照可以重播，文中指出各專職 agent 結論的差異「來自詮釋而非檢索」。
三種證據狀態
針對「失敗消失」，Cloudflare 把查詢結果拆成三種，模型不能混用：
- Not checked：這個來源從未被查詢。
- Checked, no result：查了但沒有比對到。
- Checked, evidence of absence：有肯定的證據顯示不存在。
逾時只會落在第一種，不會被誤讀成第三種。證據不足時，Clef 也「不做分類或處置建議」，而不是勉強給一個答案。Clef 在流程中用兩次：一次是早期分流，一次是最後的證據評分，用來決定分類與處置。
全域遙測的隱私邊界
全域遙測 agent 只看聚合資料，文中說它「never receives another customer's individual records or identity」。資料來源涵蓋 CDN、WAF、DDoS protection、Turnstile、Rate Limiting 與 Cloudforce One 威脅情資。這讓單一客戶的警報可以對照整個網際網路的訊號，又不洩漏其他客戶的個別紀錄。
實作與影響範圍
整套建在 Cloudflare 自家的開發者平台上：Workers 跑證據採納與驗證的應用程式碼，Workflows 負責階段間的編排與 checkpoint，D1 存調查與 advisory 狀態，R2 存有界的 context 與證據檔，Durable Objects 搭配 Flue 處理案件聊天，AI Search 負責證據補充。文中列出的核准模型包含 OpenAI 的 GPT-5.6 Cyber、Anthropic 的 Mythos 與 Clef。
輸出的 advisory 使用分析師熟悉的詞彙：受影響的面向、處置結果、相關控制項、下一步。建議可能是針對濫用路徑的 rate limiting 規則、針對特徵的 WAF 自訂規則，或 DDoS protection 的調整；完全託管的客戶，分析師可以直接套用建議的規則。
對正在自建 agent 型 SOC 或告警分流工具的團隊，這篇的具體參考點有三個：把資料蒐集從模型手上拿走並固定版本、把「沒查」「沒找到」「確定沒有」分成不同狀態、在應用層驗證每個引用再讓模型使用。文章未公布誤報率、處理時間或與純人工流程的對照數據，也未說明 beta 的客戶規模，這些效果無從評估。
後續方向文中只提到兩項：規劃自訂的 Managed 等級，以及探索能持續監看、發現超出固定門檻之模式的 agent。
原始來源：Cloudflare Blog：Building an evidence-grounded agentic security operations harness on Cloudflare