A Cloudflare detalhou como seu sistema Client-Side Security, baseado em machine learning, identificou oito scripts JavaScript maliciosos em lojas online que passaram por ferramentas de varredura comuns. Dos oito payloads, sete não apareciam no VirusTotal, e o URLScan não deu classificação maliciosa a nenhum deles. O Page Shield ML, por sua vez, detectou todos em tráfego ao vivo.
Segundo a empresa, os casos não tinham uma assinatura única. Um script só agia quando certas condições coincidiam, como dispositivo, país, horário, referenciador ou estado do navegador. Outro escondia uma requisição de afiliado dentro de um iframe invisível. Também havia scripts que interceptavam cliques, bloqueavam monitoramento ou carregavam código extra de servidores remotos.
A Cloudflare disse que usa uma rede neural de grafos para analisar o JavaScript como estrutura de código, em vez de como texto solto, o que ajuda a reconhecer padrões mesmo com ofuscação e renomeação. Os scripts sinalizados como maliciosos, menos de 0,3% de todo o tráfego analisado, passam ainda por uma segunda checagem com um modelo leve no Workers AI antes de alertar clientes.
Casos mais complexos vão para um conjunto de modelos de fronteira, de cerca de seis famílias, incluindo modelos de peso aberto. Quando há discordância, a empresa pondera os votos e pede revisão humana apenas para scripts marcados como maliciosos ou sem maioria de dois terços. A companhia também disse que deve estender esse fluxo com o Cloudflare Sandbox para análises mais profundas em ambientes isolados.