Precursor の紹介：継続的なクライアント側信号を用いたエージェント型行動の検出

ボット対策は、攻撃者が適応し、防御側が対応する、終わりのない対戦ゲームです。Cloudflare では、グローバルネットワーク全体にわたる可視性と、クライアント側の環境から得られる信号を組み合わせることで、常に一歩先を行くことを目指しています。

ネットワークレベルでは、毎日 1 兆件を超えるリクエストを分析し、ウェブの 20% 以上における評判、パターン、異常を検出します。一方、クライアントサイドでは、Cloudflare Turnstile を活用して検知機能をさらに深化させています。Turnstile は単なる CAPTCHA の代替手段から進化し、ユーザーが本物であることを検証するために必要な摩擦（手間）をリスクに応じて動的に調整する、管理されたチャレンジシステムへと生まれ変わりました。

現在、Turnstile はインターネット上で最も機密性の高いエンドポイントにおいて、1 日あたり約 30 億回実行されています。ログイン、サインアップ、チェックアウトといった重要な瞬間にユーザーの身元を確認することで、顧客アプリケーションの最重要領域における保護を強化しています。しかし、これだけではアプリケーション全体、特に人間とボットがユーザー体験のどの段階でどのように相互作用しているかという、残りの部分への可視性は限定的です。

この「可視性のギャップ」を埋めるために、私たちは本日 Precursor の発表を行います。

Precursor の紹介

Precursor は、プライバシーを重視して設計されたクライアントサイドのセッションベース検証システムです。訪問者がアプリケーションとやり取りする際に動的に注入される JavaScript を活用し、行動信号を継続的に収集します。これらの信号はリアルタイムで処理され、Cloudflare のボット保護機能に取り込まれるため、人間によるトラフィックと自動化されたトラフィックやエージェント型トラフィックを常時区別することが可能になります。

これは、Challenge が提供するクライアントサイド検知機能を、Web アプリケーション全体に拡張するものです。Precursor は Turnstile との併用が可能なオプション機能であり、両方とも Enterprise Bot Management の一部として提供されています。

このユーザー行動に基づく検知手法が強力な理由は、現代の自動化技術が短時間の活動では人間そっくりに見えるようになっているからです。ボットは JavaScript を実行したり、実際のブラウザ環境を利用したり、個々の CAPTCHA を突破したりして疑いをかけられなくなっています。しかし、時間を通じて一貫した人間の行動を再現することは依然として困難です。

Precursor は、その相互作用の層を捉えるために設計されており、行動そのものを詐欺や悪用を検出するための信頼できるシグナルに変換します。セッション全体にわたって行動を評価することで、各判断において大幅に多くのシグナルを追加します。これにより検出精度が向上し、過度なチャレンジ（Challenge）に頼ることなく、実在するユーザーと自動化プログラムを区別することが容易になります。正当なユーザーにとっては、不必要な中断が減ることを意味します。一方、ボット開発者にとっては、完全なセッションのシミュレーションを要求されることで、自動化システムの運用コストが大幅に上昇します。これは構築がはるかに難しく、維持費も高くつき、大規模運用においては信頼性も著しく低下します。

過ちは人間にこそある

ボット開発者がマウス操作を人間らしく見せかけようとする際、通常はガウシアンノイズや一様ランダムな遅延を追加します。しかし、人間の動きは単なる「ノイズ」があるだけでなく、物理法則によって制約されています。

手首の支点：人間のマウス操作は、手首の可動域と前腕の回転によって制限された弧を描くことがほとんどです。

認知負荷：チェックボックスを目にしてクリックするまでに、人間には測定可能な遅延が生じます。

手の震え：最も安定した人間の手にさえも、生理的な振動周波数による微細な揺れが現れます。

一方、ボットは往々にして自らの正体を明かすような行動をとります。直線的な補間や数学的に完璧なベジェ曲線を描いて移動したり、人間が再現できないほどの精度でクリックを行ったりします。たとえ人間のミスを模倣することに成功したとしても、そのリズムを把握するにはセッション全体を検証する必要があります。

マウスの動きは Precursor が評価するシグナルの一例に過ぎませんが、この違いを明確に示しています。以下は、あるマウス自動化ライブラリがサイトと相互作用している様子です。マウスが完全に直線的な経路を描き、常に原点に戻り、同じ速度で反応している様子がわかります。

これに対し、人間が同じサイトを操作する場合はどうでしょうか。不規則な軌道、微細な修正やオーバーシュート、そして速度・タイミング・方向におけるばらつきが見て取れます。

個々の行動だけを見れば一見もっともらしく思えるかもしれません。しかし、セッション全体を通じてこれらのパターンは、偽造が極めて困難な形で乖離していきます。Precursor は、ユーザーがアプリケーションとやり取りする過程で形成されるこうした行動の特徴を捉え、評価するために設計されています。

Precursor の仕組み

時間をかけて行動を評価するため、Precursor はクライアント側で継続的にインタラクションデータを収集し、そのサイトにおける活動のセッション全体像を構築します。

1. 注入と収集レイヤー

アプリケーションに Precursor を有効化すると、Cloudflare は追加の設定やネットワーク接続、サードパーティの埋め込みを一切必要とせず、サイトからの HTML レスポンスが自社のネットワークを通過する際に自動的に軽量なスクリプトを注入します。この注入される Precursor バンドルはコンパクトで難読化されており、レスポンスごとに動的に組み立てられます。また、ホストされている Web アプリケーションの既存ロジックに干渉しないよう設計されています。

このスクリプトは、ポインタの動きやキーボード操作、フォーカスの切り替え、ページの表示状態といった相互作用のシグナルを捉えるための軽量なイベントリスナーを取り付けています。これらのイベントはコンパクトな形式に変換され、メモリ上にバッファリングされます。定期的に、バッファされたデータが評価層へ送信されて分析が行われます。

1. 評価層

エッジサーバーでは、受信した Precursor のペイロードがデシリアライズされ、行動入力として処理されます。ディスパッチャーが登録された一連の評価器（evaluator）をこの入力データに対して実行します。各評価器は自身が監視する Precursor ストリームを読み取り、共有検出レジストリにシグナルを送出できます。

評価器はデータの相互照合を目的として設計されています。例えば、ポインタの動きがページの表示時間と相関しているか、あるいはテキストフィールドがフォーカスされている場合にのみキーボードイベントが発生しているかなどを確認します。これらの情報ストリームは統合され、検出結果に重み付けを行うための個別のシグナルへと変換されます。

1. セッション連携

Precursor のデータはセッション範囲に限定されており、1 つのセッション中に蓄積されていきます。このようにセッション単位で管理する理由は、ボットがページをリフレッシュしたり新しいチャレンジを開始したりしても、行動の特徴をリセットできないようにするためです。

また、システムはセッションメタデータを検知層へ転送し、追加のシャドウモードによるヒューリスティック解析や、予測完了と実際の完了の比較、セッション遅延に関するヒューリスティック評価などに活用しています。これらのエッジ側での観測データは、検知精度の向上と、セッションごとのボットスコアの調整のために記録されます。

1. プライバシーバイデザイン

Precursor は、人間の行動パターンと自動化・悪意のあるパターンを区別するために必要な信号のみを収集するように設計されています。

イベントリスナーは、自動化や不正を検知する上で有用な信号となるために必要な最小限の情報しか取得しません。例えば、キーボード操作については、押された実際のキーではなく、タイミングやリズムとして記録されます。さらに、行動信号は個々のアクションではなく集約されたパターンとして評価され、Cloudflare のボット検知システム内部で利用されるのみです。顧客ダッシュボードに表示されることもなく、ユーザーアカウントやログインID、永続的なプロファイルとも紐付けられません。

これらすべての仕組みを組み合わせることで、Precursor は行動の継続的な評価を維持し、精度を最大化しながら、正当なユーザーへのストレスを最小限に抑えています。

セッションごとの分析

この新たな検知層をサポートするため、Security Analytics にセッションベースのビューを導入しました。これにより、個々のリクエストから訪問者の全体像（ジャーニー）へと視点をシフトできます。

具体的には、以下のような問いに答えることが可能になります。

• サイト上で典型的なセッションはどのようなものか？
• どのセッションが期待される行動から逸脱しているか？
• 時間の経過とともに自動化の兆候を示すセッションはどこか？

Bot Management トラフィックに対して、Security Analytics を活用してセッションベースのビューを検索・分析できます。

これらの分析では、従来のリクエスト単位の分析では捉えきれない情報、特にリクエスト間の行動データを取得できるようになりました。Precursor は既存のシステム（ボットスコア、チャレンジ判定、セキュリティルールなど）に直接フィードバックするため、追加された文脈を即座に活用できます。

今後の展望

Precursor は、アプリケーション全体にわたるボット検知機能を拡張するための基盤となります。今後は、セキュリティのための行動信号の範囲と深さをさらに広げ、セッションレベルの洞察がボット管理保護にどう影響するか、そしてセッションデータを可視化・活用する新たな方法を模索し続けていきます。

ボットの進化に伴い、検知も単なるチェックポイントを超え、ユーザー活動の全体フローへと移行していく必要があります。

導入方法

Precursor は現在、展開を開始しており、Cloudflare ダッシュボードから直接有効化できます。本年後半の一般提供（GA）リリースまでは無料でご利用いただけます。

利用開始は簡単です。ゾーンで Precursor をオンにし、セッション検証の厳格さを設定するだけです。背景で動作を確認したい場合は低負荷モードで実行し、すでにセッションが存在しない場合にのみチャレンジを課して完全な検証セッションを要求することも可能です。

一度有効化すると、Precursor はアプリケーション側の変更なしに、既存のボット対策を即座に強化します。すでに Bot Management や Turnstile を利用中の方でも、Precursor を有効化することで、その保護範囲を「チャレンジ」から「セッション全体」へと拡張できます。これにより、従来保護していた瞬間と瞬間の間にあるユーザー活動まで含め、セッション全体での検知が可能になります。