Cloudflare betreibt eines der größten Netzwerke der Welt und leitet grob 20% des Datenverkehrs des Webs weiter. Organisationen verlassen sich auf dieses Netzwerk, 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-Verkehrsdaten, Sicherheits-signale und Validierung, um Funde zu priorisieren und vorgeschlagene Minderungen 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 Routinearbeit zuweisen kann, damit Menschen ihr Urteilsvermögen für die wichtigsten Engineering- und Sicherheitsentscheidungen einsetzen können.“—Mark Anderson, President of Revenue, Cloudflare
Skalierung der Sicherheitsanalyse mit Daybreak
Sicherheitsteams stehen ständig unter einem Strom von Schwachstelleninformationen und Warnungen. Das manuelle Sichten dieser Daten kostet Zeit und Mühe und lässt den Teams weniger Kapazität, kritische Probleme zu untersuchen und zu beheben. „Traditionelle Sicherheitsteams haben eine 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 verknüpfen, was in der Produktion geschieht. Ist die betroffene Route aktiv? Erhält sie verdächtigen Datenverkehr? 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 zu prüfen, die jeden Fund stützen. Der Dienst bereitet vorgeschlagene Code-Patches und, wo angemessen, benutzerdefinierte Web Application Firewall-Regeln vor, um die Exposition zu verringern, während Entwickler eine Korrektur prüfen. Cloudflare führt automatisierte Prüfungen dieser Vorschläge durch, und sein Team überprüft sie, bevor sie mit Kunden geteilt werden.
Für Cloudflare-Kunden liegt der Nutzen 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-Korrekturen 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 verbindet Cloudflares Nutzung von Codex mit höherer Entwicklerproduktivität, besserer Codequalität und weniger Fehlern, die während der Entwicklung entstehen.
„Bei Cloudflare ist ein Drittel unseres Unternehmens Softwareentwickler, die Dienste und Funktionen für unsere Plattform bauen, und 100% davon nutzen Codex, um ihre Produktivität 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 aufgeschoben, weil wir nicht die Manpower dafür hatten“, sagt er. Da Codex die Entwicklerproduktivität skaliert, verschiebt sich die Frage von „Können wir das übernehmen?“ zu „Warum nicht?“
Anderson schätzt, dass die Arbeit Monate an Sequenzierung erfordert hätte und „vielleicht 10x mehr Entwickler“. Mit Codex nahm sich ein Cloudflare-Team von vier Entwicklern des Baus an. „Wir haben es in drei Tagen gebaut, ausgerollt und getestet und 1,100 $ für Tokens ausgegeben“, sagt er.
Cyberabwehr um KI und menschliches Urteilsvermögen herum gestalten
Für Anderson bedeutet es, KI zum Teil des alltäglichen Engineerings zu machen, „den internen Prozess so umzubauen, dass Technologie mit Blick auf Maschinen gebaut wird – 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 es Codeuntersuchung mit Produktionsbelegen und vorgeschlagenen Maßnahmen verknüpft, 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 korrigieren – während die Kunden die Kontrolle über Änderungen behalten.