Cloudflare 运营着世界上规模最大的网络之一，代理着大约 20% 的网络流量。各组织依赖该网络来保持其应用程序和服务的安全、快速和可靠。
Cloudflare 将通过 Daybreak 访问的 OpenAI 模型与全球网络和威胁情报相结合，用于 漏洞发现与修复(opens in a new window)，这是一项通过 Cloudflare Managed Defense 提供的抢先体验服务。这些模型会调查代码并评估潜在漏洞。Cloudflare 则增加实时流量数据、安全信号和验证，以确定发现的优先级，并为客户准备供其审查的建议缓解措施和补丁。
Codex 将 OpenAI 的作用扩展到 Cloudflare 的整个工程组织，开发人员使用它来提高产出并改善代码质量。
“Daybreak 和 Codex 所提供的自动化之美在于，你可以让机器去做繁琐的工作，从而让人类能够把判断力用在最重要的工程和安全决策上。”——Cloudflare 收入总裁 Mark Anderson
用 Daybreak 扩展安全分析规模
安全团队面临着源源不断的漏洞信息和警报。手动筛选这些数据既耗时又费力，使团队用于调查和处理关键问题的能力下降。Anderson 说：“传统安全团队拥有大量有用的数据。他们只是没有足够的人力和时间来处理。”
Cloudflare 的方法是将源代码中的漏洞与生产环境中正在发生的情况联系起来。受影响的路由是否处于活动状态？它是否正在收到可疑流量？现有的安全控制是否已经对其提供保护？这些信号为安全团队提供了更多背景信息，帮助他们决定优先调查什么。
通过 漏洞发现与修复(opens in a new window)，Cloudflare 使用通过 Daybreak 访问的 OpenAI 模型来调查客户授权的代码、识别潜在漏洞，并核查支持每项发现的证据。该服务会准备建议的代码补丁，并在适当情况下准备自定义 Web 应用防火墙规则，以在开发人员审查修复方案期间减少暴露。Cloudflare 会对这些建议运行自动化检查，其团队在分享给客户之前会进行审查。
对于 Cloudflare 的客户而言，其好处是从识别漏洞到保护受影响应用程序的清晰路径。该服务为他们提供用于确定漏洞优先级的证据、用于减少暴露的建议边缘防护，以及可供审查的代码修复，同时客户保留对实施哪些变更的控制权。
用 Codex 在 3 天内重建一个产品
保护应用程序还取决于团队编写和维护的代码。Anderson 将 Cloudflare 对 Codex 的使用与更高的开发人员生产力、更好的代码质量以及开发过程中引入的更少错误联系在一起。
“在 Cloudflare，我们公司有三分之一的员工是为平台构建服务和功能的软件开发人员，他们中有 100% 的人使用 Codex 来提高产出并交付更好的代码。”——Cloudflare 收入总裁 Mark Anderson
Anderson 讲述了一次团队此前一直推迟的重建。“我们一直在推迟构建它，因为我们没有足够的人力来完成，”他说。随着 Codex 提升开发人员生产力，问题从“我们能承接这个项目吗？”变成了“为什么不呢？”
Anderson 估计，这项工作原本需要数月的排期，以及“可能多 10 倍的开发人员”。借助 Codex，一个由四名开发人员组成的 Cloudflare 团队承接了这个构建。“我们在三天内完成了构建，部署并测试了它，并在 token 上花了 1,100 美元，”他说。
围绕 AI 与人类判断塑造网络防御
对 Anderson 来说，让 AI 成为日常工程的一部分意味着“重建内部流程，以便在构建技术时以机器为核心，不是作为一个独立的元素，而是作为融入构建过程的东西。”
Cloudflare 的抢先体验安全服务将这一方法付诸实践，将代码调查与生产环境证据以及客户可以审查的建议行动联系起来。其目标是让安全团队获得所需的信息，以决定优先处理哪些漏洞以及如何保护和修复受影响的应用程序，同时客户保留对变更的控制权。