Cloudflare介绍其机器学习模型如何发现规避型客户端攻击，供分析师调查。
Cloudflare发布文章，讨论现代网店面临的一种隐蔽威胁：页面表面运行正常，恶意JavaScript却在暗中窃取收入、劫持点击或篡改分析数据。
文章指出，这类规避型客户端攻击可能躲过传统扫描器的检测，而Cloudflare的机器学习模型能够将其识别出来，交由分析师进一步调查。
从这一描述可以推断，客户端脚本层面的风险并不总会表现为页面故障或明显异常，因此仅靠常规扫描难以覆盖。
对电商而言，收入、点击流向和分析数据都属于核心经营指标，一旦被脚本暗中改动，商家可能在不知情的情况下做出错误判断。
恶意JavaScript可能窃取收入、劫持点击或改写分析数据。
受影响的网店在表面上可能看起来运行健康。
Cloudflare使用机器学习模型发现规避型客户端攻击。
被发现的攻击会交由分析师进行调查。
后续值得关注的是，这类机器学习检测如何与分析师的人工调查流程衔接，以及网店运营者能从中获得哪些可操作的信号。
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