Cloudflare uz OpenAI povezuje otkrivanje ranjivosti i obranu
Cloudflare koristi OpenAI Daybreak uz podatke o prometu u stvarnom vremenu i sigurnosne signale kako bi istražio ranjivosti i predložio ispravke koje korisnici mogu pregledati.
234 milijarde
kibernetičkih prijetnji blokiranih u prosjeku dnevno na mreži Cloudflarea u prvom tromjesečju 2026.
10×
manje razvojnih resursa za izradu novog proizvoda
3 dana
za ponovnu izradu proizvoda uz Codex
1.100 USD
potrošeno na tokene za ponovnu izradu proizvoda
Cloudflare upravlja jednom od najvećih mreža na svijetu i posreduje u približno 20 % web-prometa. Organizacije se oslanjaju na tu mrežu kako bi njihove aplikacije i usluge bile sigurne, brze i pouzdane.
Cloudflare spaja modele tvrtke OpenAI dostupne putem Daybreaka sa svojom globalnom mrežom i informacijama o prijetnjama u usluzi Otkrivanje i otklanjanje ranjivosti(otvara se u novom prozoru), dostupnoj u ranom pristupu u sklopu ponude Cloudflare Managed Defense. Modeli analiziraju kod i procjenjuju moguće ranjivosti. Cloudflare tome dodaje podatke o prometu u stvarnom vremenu, sigurnosne signale i provjeru valjanosti kako bi odredio prioritete među nalazima te pripremio prijedloge zaštitnih mjera i zakrpa koje korisnici mogu pregledati.
Codex proširuje ulogu tvrtke OpenAI na sve razvojne timove Cloudflarea, gdje ga razvojni inženjeri koriste za povećanje produktivnosti i poboljšanje kvalitete koda.
„Prednost automatizacije koju pružaju Daybreak i Codex jest u tome što strojevima možete prepustiti rutinske poslove, a ljudima omogućiti da se posvete prosudbi pri donošenju najvažnijih razvojnih i sigurnosnih odluka.”
Sigurnosni timovi suočavaju se sa stalnim priljevom informacija i upozorenja o ranjivostima. Ručni pregled tih podataka zahtijeva vrijeme i trud, pa timovima ostaje manje kapaciteta za istraživanje i rješavanje kritičnih problema. „Tradicionalni sigurnosni timovi imaju mnoštvo korisnih podataka. Samo nemaju dovoljno ljudi i vremena da ih obrade”, kaže Anderson.
Cloudflareov pristup povezuje ranjivost u izvornom kodu s onime što se događa u produkcijskom okruženju. Je li zahvaćena ruta aktivna? Prima li sumnjiv promet? Štite li je već postojeće sigurnosne mjere? Ti signali sigurnosnim timovima pružaju širi kontekst za odluku o tome što prvo istražiti.
U sklopu usluge Otkrivanje i otklanjanje ranjivosti(otvara se u novom prozoru) Cloudflare koristi modele tvrtke OpenAI dostupne putem Daybreaka za analizu koda uz odobrenje korisnika, prepoznavanje mogućih ranjivosti i provjeru dokaza koji potkrepljuju svaki nalaz. Usluga priprema prijedloge zakrpa koda i, gdje je to primjereno, prilagođena pravila vatrozida za web-aplikacije kako bi smanjila izloženost dok razvojni inženjeri pregledavaju ispravak. Cloudflare provodi automatizirane provjere tih prijedloga, a njegov ih tim pregledava prije nego što ih proslijedi korisnicima.
Korisnicima Cloudflarea to omogućuje jasan put od prepoznavanja ranjivosti do zaštite zahvaćene aplikacije. Usluga im pruža dokaze za određivanje prioritetnih ranjivosti, prijedloge zaštite na rubu mreže radi smanjenja izloženosti te ispravke koda za pregled, dok oni zadržavaju kontrolu nad time koje će promjene primijeniti.
Zaštita aplikacija ovisi i o kodu koji timovi pišu i održavaju. Anderson povezuje upotrebu alata Codex u Cloudflareu s većom produktivnošću razvojnih inženjera, boljom kvalitetom koda i manjim brojem pogrešaka nastalih tijekom razvoja.
„Trećinu zaposlenika Cloudflarea čine razvojni inženjeri koji izrađuju usluge i značajke za našu platformu, a baš svi koriste Codex kako bi bili produktivniji i pisali kvalitetniji kod.”
Anderson opisuje nedavnu ponovnu izradu proizvoda koju je tim dotad odgađao. „Odgađali smo izradu jer nismo imali dovoljno ljudi”, kaže. Kako Codex povećava produktivnost razvojnih inženjera, pitanje više nije „Možemo li se prihvatiti toga?”, nego „Zašto ne?”
Anderson procjenjuje da bi za taj posao bili potrebni mjeseci rada u fazama i „možda 10 puta više razvojnih inženjera”. Uz Codex, izrade se prihvatio Cloudflareov tim od četvero razvojnih inženjera. „Izradili smo ga u tri dana, pustili u rad i testirali, a na tokene smo potrošili 1.100 dolara”, kaže.
Za Andersona uključivanje umjetne inteligencije u svakodnevni razvoj znači „preoblikovanje internog procesa razvoja tehnologije tako da se od početka računa na strojeve, ne kao na zaseban element, nego kao na sastavni dio razvojnog procesa”.
Cloudflareova sigurnosna usluga u ranom pristupu primjenjuje taj pristup tako što povezuje analizu koda s dokazima iz produkcijskog okruženja i prijedlozima mjera koje korisnici mogu pregledati. Cilj je sigurnosnim timovima pružiti informacije potrebne za određivanje prioritetnih ranjivosti te načina zaštite i ispravljanja zahvaćenih aplikacija, dok korisnici zadržavaju kontrolu nad promjenama.
