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通过新高精度启发式规则提升机器人管理的灵活性和可见性
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原文英文，约1700词，阅读约需6分钟。
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内容提要
Cloudflare的应用安全团队通过将启发式规则迁移至新规则引擎，提升了机器学习模型的准确性，支持更复杂的规则，增强了客户对机器人流量的可见性和控制，减少了误报率，改善了检测效果。
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关键要点
- Cloudflare的应用安全团队通过将启发式规则迁移至新规则引擎，提升了机器学习模型的准确性。
- 新的规则引擎支持更复杂的规则，增强了客户对机器人流量的可见性和控制。
- 启发式规则用于机器人检测，包括流量识别、训练机器学习模型和验证模型性能。
- 旧的启发式引擎在复杂规则支持上存在局限，导致无法有效识别新型恶意流量。
- 新的规则引擎允许使用YAML语法编写更灵活的启发式规则，提高了检测准确性。
- 通过更新启发式规则，减少了误报率，从0.01%降至0.0001%。
- 新引擎为企业客户提供了更多的可见性，客户可以通过Bot Detection IDs了解被阻止请求的原因。
- 新增的检测ID帮助客户识别可疑的登录活动，增强了账户接管检测能力。
- 客户可以在Cloudflare仪表板中查看与账户接管相关的检测ID，以保护其应用程序。
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