Cloudflare allie détection et défense avec OpenAI
Cloudflare utilise OpenAI Daybreak avec des données de trafic en temps réel et des signaux de sécurité pour analyser les vulnérabilités et proposer des correctifs à l’examen des clients.
234 milliards
cybermenaces bloquées en moyenne chaque jour sur le réseau de Cloudflare au T1 2026
10 fois
moins de ressources de développement pour créer un nouveau produit
3 jours
pour reconstruire un produit avec Codex
1 100 $
dépensés en tokens pour la refonte du produit
Cloudflare exploite l’un des plus grands réseaux au monde et sert d’intermédiaire pour environ 20 % du trafic Web. Les organisations dépendent de ce réseau pour assurer la sécurité, la rapidité et la fiabilité de leurs applications et services.
Cloudflare combine les modèles d’OpenAI accessibles par Daybreak avec son réseau mondial et ses données contextuelles sur les menaces dans Détection et correction des vulnérabilités(s'ouvre dans une nouvelle fenêtre), un service en accès anticipé offert par l’intermédiaire de Cloudflare Managed Defense. Les modèles analysent le code et évaluent les vulnérabilités potentielles. Cloudflare y ajoute des données de trafic en temps réel, des signaux de sécurité et une validation pour hiérarchiser les résultats et préparer des mesures d’atténuation et des correctifs que les clients peuvent examiner.
Codex étend le rôle d’OpenAI à l’ensemble des équipes d’ingénierie de Cloudflare, où les développeurs l’utilisent pour accroître leur productivité et améliorer la qualité du code.
« La beauté de l’automatisation qu’offrent Daybreak et Codex, c’est qu’on peut confier les tâches fastidieuses aux machines pour que les humains puissent exercer leur jugement dans les décisions les plus importantes en ingénierie et en sécurité. »
Les équipes de sécurité font face à un flux constant d’informations et d’alertes sur les vulnérabilités. Le tri manuel de ces données exige du temps et des efforts, ce qui réduit la capacité des équipes à analyser et à résoudre les problèmes critiques. « Les équipes de sécurité traditionnelles disposent d’une foule de données utiles. Elles n’ont tout simplement pas le personnel ni le temps pour les traiter », explique Anderson.
L’approche de Cloudflare consiste à relier une vulnérabilité dans le code source à ce qui se passe en production. La route touchée est-elle active? Reçoit-elle du trafic suspect? Les contrôles de sécurité existants la protègent-ils déjà? Ces signaux donnent aux équipes de sécurité davantage de contexte pour décider quoi analyser en premier.
Avec Détection et correction des vulnérabilités(s'ouvre dans une nouvelle fenêtre), Cloudflare utilise les modèles d’OpenAI accessibles par Daybreak pour analyser le code autorisé par les clients, repérer les vulnérabilités potentielles et vérifier les éléments probants à l’appui de chaque résultat. Le service prépare des propositions de correctifs de code et, au besoin, des règles de pare-feu d’applications Web personnalisées pour réduire l’exposition pendant que les développeurs examinent un correctif. Cloudflare effectue des vérifications automatisées de ces propositions, et son équipe les examine avant de les transmettre aux clients.
Pour les clients de Cloudflare, l’avantage est un parcours clair, de la détection d’une vulnérabilité à la protection de l’application touchée. Le service leur fournit des éléments probants pour hiérarchiser les vulnérabilités, des propositions de protections en périphérie du réseau pour réduire l’exposition et des correctifs de code à examiner, tout en leur laissant le choix des modifications à appliquer.
La protection des applications dépend aussi du code que les équipes écrivent et maintiennent. Anderson associe l’utilisation de Codex chez Cloudflare à une productivité accrue des développeurs, à une meilleure qualité du code et à une réduction des bogues introduits pendant le développement.
« Chez Cloudflare, le tiers de notre personnel est composé de développeurs de logiciels qui créent des services et des fonctionnalités pour notre plateforme, et 100 % d’entre eux utilisent Codex pour accroître leur productivité et produire du code de meilleure qualité. »
Anderson décrit une refonte récente que l’équipe avait reportée. « Nous repoussions sa réalisation parce que nous n’avions pas les effectifs nécessaires », explique-t-il. Avec Codex qui décuple la productivité des développeurs, la question passe de « Pouvons-nous nous lancer dans ce projet? » à « Pourquoi pas? »
Anderson estime que le travail aurait exigé des mois de coordination et « peut-être 10 fois plus de développeurs ». Avec Codex, une équipe de quatre développeurs de Cloudflare a entrepris la refonte. « Nous l’avons reconstruit en trois jours, déployé et testé, et nous avons dépensé 1 100 $ en tokens », dit-il.
Pour Anderson, intégrer l’IA au quotidien des équipes d’ingénierie signifie « repenser le processus interne de développement technologique en tenant compte des machines, non pas comme un élément distinct, mais comme une partie intégrante du processus de création ».
Le service de sécurité en accès anticipé de Cloudflare concrétise cette approche en reliant l’analyse du code à des éléments probants issus de la production et à des actions proposées que les clients peuvent examiner. L’objectif est de fournir aux équipes de sécurité l’information nécessaire pour déterminer quelles vulnérabilités traiter en priorité et comment protéger et corriger les applications touchées, tout en laissant aux clients le contrôle des modifications.
