Cloudflare betreibt eines der größten Netzwerke der Welt und leitet etwa 20% des Datenverkehrs im Web als Proxy. Organisationen sind auf dieses Netzwerk angewiesen, um ihre Anwendungen und Dienste sicher, schnell und zuverlässig zu halten.
Cloudflare kombiniert über Daybreak zugängliche OpenAI-Modelle mit seinem globalen Netzwerk und Bedrohungskontext in Vulnerability Discovery and Remediation(opens in a new window), einem Early-Access-Dienst, der über Cloudflare Managed Defense angeboten wird. Die Modelle untersuchen Code und bewerten potenzielle Schwachstellen. Cloudflare ergänzt Live-Traffic-Daten, Sicherheitssignale und Validierungen, um Funde zu priorisieren und vorgeschlagene Gegenmaßnahmen und Patches zur Prüfung durch die Kunden vorzubereiten.
Codex erweitert OpenAIs Rolle in Cloudflares Engineering-Organisation, wo Entwickler es nutzen, um ihre Produktivität zu steigern und die Codequalität zu verbessern.
„Das Schöne an der Automatisierung, die Daybreak und Codex bieten, ist, dass man Maschinen die Fleißarbeit zuweisen kann, damit Menschen ihr Urteilsvermögen für die wichtigsten technischen und sicherheitsrelevanten Entscheidungen einsetzen können.“—Mark Anderson, President of Revenue, Cloudflare
Skalierung der Sicherheitsanalyse mit Daybreak
Sicherheitsteams stehen unter einem ständigen Strom von Schwachstelleninformationen und Warnungen. Das manuelle Durchsichten dieser Daten kostet Zeit und Mühe und lässt den Teams weniger Kapazität, kritische Probleme zu untersuchen und zu beheben. „Traditionelle Sicherheitsteams haben jede Menge nützlicher Daten. Ihnen fehlen nur die Leute und die Zeit, sich damit zu befassen“, sagt Anderson.
Cloudflares Ansatz besteht darin, eine Schwachstelle im Quellcode mit dem zu verbinden, was in der Produktion geschieht. Ist die betroffene Route aktiv? Empfängt sie verdächtigen Traffic? Schützen bereits vorhandene Sicherheitskontrollen sie? Diese Signale geben Sicherheitsteams mehr Kontext, um zu entscheiden, was sie zuerst untersuchen.
Durch Vulnerability Discovery and Remediation(opens in a new window), nutzt Cloudflare über Daybreak zugängliche OpenAI-Modelle, um vom Kunden autorisierten Code zu untersuchen, potenzielle Schwachstellen zu identifizieren und die Belege für jeden Fund zu prüfen. Der Dienst bereitet vorgeschlagene Code-Patches und, wo angemessen, benutzerdefinierte Web Application Firewall-Regeln vor, um die Exposition zu verringern, während Entwickler eine Lösung prüfen. Cloudflare führt automatisierte Prüfungen dieser Vorschläge durch, und sein Team prüft sie, bevor sie mit Kunden geteilt werden.
Für Cloudflare-Kunden besteht der Vorteil in einem klaren Weg von der Identifizierung einer Schwachstelle bis zum Schutz der betroffenen Anwendung. Der Dienst liefert ihnen Belege zur Priorisierung von Schwachstellen, vorgeschlagene Edge-Schutzmaßnahmen zur Verringerung der Exposition und Code-Fixes zur Prüfung, während sie die Kontrolle darüber behalten, welche Änderungen umgesetzt werden.
Wiederaufbau eines Produkts in 3 Tagen mit Codex
Der Schutz von Anwendungen hängt auch vom Code ab, den Teams schreiben und pflegen. Anderson verknüpft Cloudflares Nutzung von Codex mit höherer Entwicklerproduktivität, besserer Codequalität und weniger Fehlern, die während der Entwicklung entstehen.
„Bei Cloudflare ist ein Drittel unseres Unternehmens aus Softwareentwicklern bestehend, die Dienste und Funktionen für unsere Plattform entwickeln, und 100% von ihnen nutzen Codex, um ihre Leistung zu steigern und besseren Code zu liefern.“—Mark Anderson, President of Revenue, Cloudflare
Anderson beschreibt einen kürzlichen Neuaufbau, den das Team aufgeschoben hatte. „Wir haben den Bau hinausgezögert, weil wir die Arbeitskräfte dafür nicht hatten“, sagt er. Da Codex die Entwicklerproduktivität skaliert, verschiebt sich die Frage von „Können wir das angehen?“ zu „Warum nicht?“
Anderson schätzt, dass die Arbeit Monate an sequenzieller Planung erfordert hätte und „vielleicht 10x mehr Entwickler“. Mit Codex nahm sich ein Cloudflare-Team aus vier Entwicklern des Baus an. „Wir haben es in drei Tagen gebaut, ausgerollt und getestet und $1,100 für Tokens ausgegeben“, sagt er.
Gestaltung der Cyberabwehr rund um KI und menschliches Urteilsvermögen
Für Anderson bedeutet, KI zum Teil des täglichen Engineerings zu machen, „die internen Prozesse zum Aufbau von Technologie mit Blick auf Maschinen neu zu gestalten – nicht als separates Element, sondern als etwas, das in den Build-Prozess integriert ist.“
Cloudflares Early-Access-Sicherheitsdienst setzt diesen Ansatz in die Praxis um, indem er Code-Untersuchung mit Produktionsbelegen und vorgeschlagenen Maßnahmen verbindet, die Kunden prüfen können. Das Ziel ist, Sicherheitsteams die Informationen zu geben, die sie benötigen, um zu entscheiden, welche Schwachstellen sie priorisieren und wie sie betroffene Anwendungen schützen und beheben, während Kunden die Kontrolle über Änderungen behalten.