Cloudflare 代理着全球约 20% 的网络流量，正将通过 Daybreak 调用的 OpenAI 模型与其全球网络及威胁情报相结合。这一组合支撑了“漏洞发现与修复”服务，该服务是通过 Cloudflare Managed Defense 提供的早期访问服务。这些模型在客户授权的代码上进行调查，评估潜在漏洞，并核实每项发现背后的证据。
Cloudflare 增加了实时流量数据、安全信号和验证环节，以对发现的问题进行优先级排序。随后，该服务会在开发人员审查修复方案期间，准备拟议的代码补丁，并在适当情况下生成自定义 Web 应用防火墙规则，以降低暴露风险。Cloudflare 会对这些建议运行自动化检查，其团队在与客户共享之前进行审核，客户仍可自行决定实施哪些更改。
Cloudflare 还在其整个工程组织中使用 Codex。Cloudflare 收入部门总裁 Mark Anderson 表示，公司三分之一的员工是软件开发人员，其中 100% 使用 Codex 来提高产出并交付更优质的代码。他描述了一个团队因人手不足而推迟的重构项目：由四人团队用 三天 完成，耗用 1,100 美元的令牌费用。他估计，若无此工具，该工作原本需要数月时间，并且“可能需要多 10 倍的开发人员”。
Anderson 认为，自动化让机器处理日常工作，使人类能够专注于最重要的工程和安全决策。对 Cloudflare 客户而言，这一结果使得从识别漏洞到保护受影响应用之间的路径更加清晰。
来源: OpenAI Blog · 由HeadlinesBriefing整理摘要