Cloudflare управляет одной из крупнейших сетей в мире и проксирует примерно 20% веб-трафика. Организации полагаются на эту сеть, чтобы обеспечивать безопасность, высокую скорость и надежность своих приложений и сервисов.
Cloudflare объединяет модели OpenAI, доступные через Daybreak, со своей глобальной сетью и контекстом угроз в Vulnerability Discovery and Remediation(opens in a new window), сервисе раннего доступа, предлагаемом в рамках Cloudflare Managed Defense. Модели исследуют код и оценивают потенциальные уязвимости. Cloudflare добавляет данные о живом трафике, сигналы безопасности и валидацию, чтобы расставлять приоритеты для результатов и подготавливать предлагаемые меры по минимизации рисков и патчи для проверки клиентами.
Codex расширяет роль OpenAI в инженерной организации Cloudflare, где разработчики используют его для увеличения производительности и повышения качества кода.
«Прелесть автоматизации, которую обеспечивают Daybreak и Codex, заключается в том, что вы можете поручить машинам выполнять рутинную работу, чтобы люди могли принимать взвешенные решения по самым важным инженерным и защитным вопросам».
— Марк Андерсон (Mark Anderson), президент по доходам, Cloudflare
Масштабирование анализа безопасности с помощью Daybreak
Команды безопасности сталкиваются с постоянным потоком информации об уязвимостях и оповещений. Ручной перебор этих данных требует времени и усилий, в результате чего у команд остается меньше возможностей для расследования и устранения критических проблем. «У традиционных команд безопасности есть масса полезных данных. У них просто нет людей и времени, чтобы с ними работать», — говорит Андерсон.
Подход Cloudflare заключается в том, чтобы связать уязвимость в исходном коде с тем, что происходит в продакшене. Активен ли затронутый маршрут? Поступает ли на него подозрительный трафик? Защищают ли его уже существующие средства контроля безопасности? Эти сигналы дают командам безопасности больше контекста для принятия решения о том, что исследовать в первую очередь.
Через Vulnerability Discovery and Remediation(opens in a new window) Cloudflare использует модели OpenAI, к которым осуществляется доступ через Daybreak, для исследования авторизованного клиентом кода, выявления потенциальных уязвимостей и проверки доказательств, подтверждающих каждую находку. Сервис подготавливает предлагаемые патчи кода и, где это уместно, пользовательские правила брандмауэра веб-приложений для снижения рисков, пока разработчики проверяют исправление. Cloudflare запускает автоматические проверки этих предложений, и ее команда изучает их, прежде чем делиться ими с клиентами.
Для клиентов Cloudflare преимуществом является четкий путь от обнаружения уязвимости до защиты затронутого приложения. Сервис предоставляет им доказательства для расстановки приоритетов уязвимостей, предлагаемые средства защиты на периферии для снижения рисков и исправления кода для проверки, при этом они сохраняют контроль над тем, какие изменения внедрять.
Пересборка продукта за 3 дня с помощью Codex
Защита приложений также зависит от кода, который команды пишут и поддерживают. Андерсон связывает использование Codex в Cloudflare с повышением производительности разработчиков, лучшим качеством кода и меньшим количеством багов, возникающих в процессе разработки.
«В Cloudflare треть нашей компании — это разработчики программного обеспечения, создающие сервисы и функции для нашей платформы, и 100% из них используют Codex для повышения своей производительности и создания более качественного кода».
— Марк Андерсон (Mark Anderson), президент по доходам, Cloudflare
Андерсон рассказывает о недавней пересборке, которую команда откладывала. «Мы откладывали ее создание, потому что у нас не было рабочей силы для этого», — говорит он. Поскольку Codex масштабирует производительность разработчиков, вопрос меняется с «Можем ли мы за это взяться?» на «Почему бы и нет?»
Андерсон оценивает, что эта работа потребовала бы месяцев последовательной работы и «может быть, в 10 раз больше разработчиков». С Codex команда Cloudflare из четырех разработчиков взялась за создание. «Мы создали его за три дня, развернули и протестировали, и потратили 1100 долларов на токены», — говорит он.
Формирование киберзащиты на основе искусственного интеллекта и человеческого суждения
Для Андерсона превращение ИИ в часть повседневной инженерной работы означает «перестройку внутреннего процесса создания технологий с учетом машин, не как отдельного элемента, а как чего-то интегрированного в процесс сборки».
Сервис безопасности раннего доступа от Cloudflare претворяет этот подход в жизнь, связывая исследование кода с данными из продакшена и предлагаемыми действиями, которые клиенты могут проверить. Цель состоит в том, чтобы предоставить командам безопасности информацию, необходимую для принятия решений о том, каким уязвимостям отдать приоритет и как защитить и исправить затронутые приложения, в то время как клиенты сохраняют контроль над изменениями.
