當前的威脅情勢正以前所未有的速度演變，AI的進步更讓攻擊者得以打造出比以往更複雜、自動化程度更高的攻擊手法。惡意機器人、進階持續性威脅（APT）組織，以及高度精準的定向攻擊，如今都已成為企業每天必須面對的現實。
AI 驅動的攻擊正大規模鎖定 Web 應用，並快速調整手法以繞過既有防禦機制。WAF作為重要的第一線防護措施，也正持續進化，以因應現代化自動攻擊的需求。而在這波演進中，資安營運團隊最關注的重點之一，就是如何降低 WAF 的誤判情況，避免合法使用者流量遭到錯誤阻擋。
透過 AI 驅動的 WAF，F5 Distributed Cloud WAF 能提供更豐富且多層次的分析能力，提升現代 Web 應用與 API 的威脅偵測率。
對資安實務人員而言，持續重新調校與優化 WAF 簽章，以同時兼顧高強度威脅防護與降低誤判率，本身就是一項極具挑戰的平衡工作。傳統 WAF 的複雜人工調校，往往需要資安、開發與維運團隊投入大量時間協作，而這些團隊通常早已人力吃緊。當資安決策必須在速度、精準度與跨團隊協作間反覆權衡時，企業往往也因此暴露在更長時間的風險之中。這正是更進階、AI 化 WAF 技術不可或缺的原因。
F5 Distributed Cloud WAF 推出 AI 驅動 WAF 功能
F5 Distributed Cloud WAF 中的 AI驅動 WAF，堪稱WAF領域的重要突破，能在不需持續大量人工調校的情況下，同時滿足更高威脅防護能力與更低誤判率的需求。
想像一套 WAF，不只是依賴傳統簽章，而是透過多層次分析與風險評估機制，協助企業更有效率地部署 WAF。它能動態分析每一筆 Web 請求，並同時考量多項因素，包括高可信度簽章、經精選的簽章組合（透過大型語言模型 LLM 標註以提升精準度）、攻擊指標（例如 SQL Injection 訊號），以及即時機器學習（ML）模型，進一步偵測傳統 WAF 可能遺漏的攻擊。
AI驅動 WAF 從根本上改變了 WAF 的運作模式。它協助企業擺脫高度依賴繁瑣設定的管理方式，轉向以實際防護成效為核心的決策模式。資安團隊不再需要手動調校數百甚至數千條簽章規則，而是能信任系統動態評估威脅，只對真正的惡意行為進行懲罰，同時確保合法使用者體驗不受影響。
大幅降低關鍵風險
透過 AI 驅動能力，F5 Distributed Cloud WAF 能提供更完整、多層次的分析機制，提升現代 Web 應用與 API 的偵測能力。其多面向分析方式，整合了高可信度簽章、攻擊指標、由進階 AI 模型標註的精選簽章組合，以及即時機器學習分類能力，以辨識潛藏威脅。
藉由這些能力，F5 Distributed Cloud WAF 可在以下關鍵風險面向帶來顯著效益：
- 因誤判造成的風險：企業可更細緻地控制阻擋政策，在有效攔截真實攻擊的同時，避免影響正常使用者體驗。錯誤封鎖合法使用者，對企業可能造成嚴重衝擊；而 F5 Distributed Cloud WAF 透過多層次、資料驅動的分析方式，為每一筆 Web 請求評估風險等級（高、中、低），有效解決此問題。
- 因防護部署速度過慢造成的風險：AI驅動 WAF 可大幅減少人工調校需求，降低反覆建立例外規則的必要性。資安團隊不再需要耗費數週甚至數月微調 WAF，即可更快速進入封鎖模式，加速防護上線。這也讓資安、開發與維運團隊之間的協作更加順暢，打造更精簡有效的作業流程。
如今的攻擊者比以往更加聰明、更具適應能力，也更加自動化。透過 AI驅動 WAF，除了傳統簽章式偵測外，企業更能獲得一套智慧化、多層次的防護方案。這項 Distributed Cloud WAF 的新功能，不僅能大幅降低資安團隊的營運負擔，也能協助企業更快速建立有效防護能力。
欲了解更多資訊，請參閱 F5 Distributed Cloud WAF 官方網頁。
文章來源：F5