解决方案架构师（应用安全）

Phil Lu

专注于自动化流量识别与 AI 应用的接口滥用治理，包括 Bot 与真人流量的区分、生成类接口（图像、视频）的配额与成本控制，以及行为信号在边缘侧的工程落地。

专注领域

限流规则由匹配、计数维度、周期与动作四件事决定，AI 接口多半错在第二件：按 IP 计数，而真正要控的是租户、Key 或 token 预算。文中给出按套餐的能力表、阈值反推方法与误杀处理顺序。

Agent 会把「读数据」升级为「替用户执行动作」，提示词注入、过度授权和工具链组合让传统 API 防护失效。本文给出工具清单、最小权限、双向校验与可回放审计的落地框架。

图片生成接口单价高、排队敏感，一个并发刷请求就足以打满 GPU 队列。本文按「成本倒推阈值」的思路，给出针对文生图接口的限流、配额与滥用识别方案。

视频平台的盗链、剧集爬取和假量刷播放会同时吃掉带宽成本与推荐算法。本文从签名 URL、播放器接口、Bot 指纹到 CDN 成本治理，给出一套可执行的防护方案，并标注每层所需的 Cloudflare 套餐。

Bot 不等于坏人。本文把流量判据拆成凭据、环境、行为三层，给出 bot score 的真实语义、套餐差异与分级处置矩阵。