Cloudflare, das rund 20 % des weltweiten Webverkehrs über seine Proxys leitet, kombiniert OpenAI-Modelle, die über Daybreak genutzt werden, mit seinem globalen Netzwerk und seinem Bedrohungskontext. Diese Kombination bildet die Grundlage für Vulnerability Discovery and Remediation, einen Early-Access-Dienst, der über Cloudflare Managed Defense angeboten wird. Die Modelle untersuchen vom Kunden freigegebenen Code, bewerten potenzielle Schwachstellen und prüfen die Belege hinter jedem Befund.
Cloudflare ergänzt Live-Verkehrsdaten, Sicherheitssignale und Validierung, um die Befunde zu priorisieren. Anschließend bereitet der Dienst vorgeschlagene Code-Patches und, wo sinnvoll, individuelle Regeln für die Web Application Firewall vor, um das Risiko zu verringern, während Entwickler eine Korrektur prüfen. Cloudflare führt automatisierte Prüfungen dieser Vorschläge durch, und das eigene Team sieht sie durch, bevor sie mit den Kunden geteilt werden. Diese behalten die Kontrolle darüber, welche Änderungen umgesetzt werden.
Cloudflare setzt Codex außerdem in seiner gesamten Engineering-Organisation ein. Mark Anderson, President of Revenue bei Cloudflare, sagt, dass ein Drittel des Unternehmens Softwareentwickler sind und 100 % von ihnen Codex nutzen, um ihre Leistung zu steigern und besseren Code auszuliefern. Er beschreibt eine Neuentwicklung, die das Team mangels Personal verschoben hatte und die ein Vier-Personen-Team in drei Tagen mit Token-Kosten von 1.100 $ abschloss. Diese Arbeit hätte nach seiner Schätzung sonst Monate gedauert und "vielleicht zehnmal so viele Entwickler" erfordert.
Anderson argumentiert, dass die Automatisierung Maschinen die Routinearbeit überlässt, sodass sich Menschen auf die wichtigsten technischen und sicherheitsrelevanten Entscheidungen konzentrieren können. Für Cloudflare-Kunden bedeutet das einen klareren Weg von der Identifizierung einer Schwachstelle bis zum Schutz der betroffenen Anwendung.
Quelle: OpenAI Blog · Zusammengefasst von HeadlinesBriefing