Cloudflare kombiniert OpenAI-Modelle mit Live-Traffic-Daten, um Sicherheitslücken zu priorisieren

So funktioniert der Dienst

Der Dienst heißt Vulnerability Discovery and Remediation. Cloudflare kombiniert OpenAI-Modelle, auf die über Daybreak zugegriffen wird, mit seinem globalen Netzwerk und seinem Wissen über Bedrohungen. Laut der Quelle leitet Cloudflare rund 20 Prozent des Web-Traffics über seine Proxys und hat damit einen breiten Einblick in das, was im Produktivbetrieb geschieht.

Die Modelle untersuchen den von Kunden freigegebenen Code, erkennen mögliche Schwachstellen und prüfen die Belege für jeden Fund. Anschließend ergänzt Cloudflare Live-Traffic-Daten, Sicherheitssignale und Validierung, um die Ergebnisse zu priorisieren. Der Dienst bereitet Vorschläge für Code-Patches vor und, wo sinnvoll, individuelle Regeln für die Web Application Firewall, die die Angriffsfläche verringern, während Entwickler eine Korrektur prüfen.

Cloudflare führt automatisierte Prüfungen dieser Vorschläge durch, und das Team kontrolliert sie, bevor sie an Kunden weitergegeben werden.

Codefehler mit dem Produktivbetrieb verknüpfen

Mark Anderson, President of Revenue bei Cloudflare, beschreibt das Problem als eine Frage der Kapazität. "Klassische Sicherheitsteams verfügen über jede Menge nützlicher Daten. Ihnen fehlen nur die Leute und die Zeit, sich damit zu befassen", sagt er.

Cloudflares Ansatz besteht darin, eine Schwachstelle im Quellcode mit dem zu verknüpfen, was im Produktivbetrieb passiert. Die Quelle nennt die Fragen, die sich damit beantworten lassen:

• Ist die betroffene Route aktiv?
• Erhält sie verdächtigen Traffic?
• Schützen bereits vorhandene Sicherheitskontrollen sie?

Diese Signale liefern Sicherheitsteams mehr Kontext, um zu entscheiden, was sie zuerst untersuchen. Kunden erhalten Belege zur Priorisierung von Schwachstellen, vorgeschlagene Schutzmaßnahmen am Edge zur Verringerung der Angriffsfläche und Code-Fixes zur Prüfung. Sie behalten die Kontrolle darüber, welche Änderungen umgesetzt werden.

Codex in Cloudflares Entwicklerteams

OpenAIs Rolle bei Cloudflare reicht auch bis zu Codex, das die dortigen Entwickler nutzen, um ihre Produktivität zu steigern und die Codequalität zu verbessern. Anderson sagt, ein Drittel des Unternehmens seien Softwareentwickler und "100 Prozent von ihnen nutzen Codex, um mehr zu leisten und besseren Code zu liefern".

Er nennt ein Beispiel: einen Neuaufbau, den das Team verschoben hatte, weil es, so seine Worte, "nicht genug Personal dafür hatten". Anderson schätzt, dass die Arbeit Monate an Planung und "vielleicht zehnmal so viele Entwickler" erfordert hätte. Stattdessen nahm sich ein Team aus vier Entwicklern der Sache an. "Wir haben es in drei Tagen gebaut, ausgerollt und getestet und 1.100 US-Dollar für Tokens ausgegeben", sagt er. Diese Angaben stammen von Anderson selbst und werden in der Quelle nicht unabhängig bestätigt.

Was das für Sicherheitsteams bedeutet

Anderson sagt, KI zum Teil des Engineering-Alltags zu machen, bedeute, "den internen Prozess so umzubauen, dass Technologie mit Blick auf Maschinen entwickelt wird, nicht als separates Element, sondern als etwas, das in den Entwicklungsprozess integriert ist".

Für Cloudflare-Kunden bietet der Early-Access-Dienst einen Weg von der Identifizierung einer Schwachstelle bis zum Schutz der betroffenen Anwendung, wobei jedem Schritt Belege beigefügt sind. Erklärtes Ziel ist es, Sicherheitsteams die Informationen zu liefern, mit denen sie entscheiden können, welche Schwachstellen sie priorisieren und wie sie betroffene Anwendungen schützen und beheben. Der Mensch bleibt eingebunden: Cloudflare-Mitarbeiter prüfen die Vorschläge, bevor sie weitergegeben werden, und Kunden entscheiden, was sie einsetzen. Preise oder einen Termin für die allgemeine Verfügbarkeit nennt die Quelle nicht.