Cloudflare: dalle vulnerabilità alla difesa con OpenAI

Cloudflare gestisce una delle reti più grandi al mondo e funge da proxy per circa il 20% del traffico web. Le organizzazioni si affidano a questa rete per mantenere applicazioni e servizi sicuri, veloci e affidabili.

Cloudflare combina i modelli OpenAI accessibili tramite Daybreak con la propria rete globale e le informazioni di contesto sulle minacce in Vulnerability Discovery and Remediation⁠(si apre in una nuova finestra), un servizio in accesso anticipato offerto tramite Cloudflare Managed Defense. I modelli analizzano il codice e valutano le potenziali vulnerabilità. Cloudflare aggiunge dati sul traffico in tempo reale, segnali di sicurezza e verifiche per stabilire la priorità dei problemi rilevati e preparare proposte di mitigazione e patch da sottoporre ai clienti.

Codex estende il ruolo di OpenAI a tutta la struttura di sviluppo di Cloudflare, dove gli sviluppatori lo usano per aumentare la produttività e migliorare la qualità del codice.

I team di sicurezza devono far fronte a un flusso costante di informazioni sulle vulnerabilità e di avvisi. Passare al setaccio questi dati manualmente richiede tempo ed energie, lasciando ai team meno risorse per approfondire e risolvere i problemi critici. “I team di sicurezza tradizionali dispongono di una quantità enorme di dati utili. Semplicemente, non hanno né il personale né il tempo per occuparsene”, afferma Anderson.

L’approccio di Cloudflare consiste nel collegare una vulnerabilità nel codice sorgente a ciò che accade in produzione. La route interessata è attiva? Sta ricevendo traffico sospetto? I controlli di sicurezza esistenti la stanno già proteggendo? Questi segnali offrono ai team di sicurezza più elementi per decidere a cosa dare la precedenza nelle analisi.

Tramite Vulnerability Discovery and Remediation⁠(si apre in una nuova finestra), Cloudflare usa i modelli OpenAI accessibili tramite Daybreak per analizzare il codice con l’autorizzazione del cliente, individuare potenziali vulnerabilità e verificare i riscontri a sostegno di ciascun problema rilevato. Il servizio prepara proposte di patch al codice e, dove opportuno, regole personalizzate per il firewall delle applicazioni web, così da ridurre l’esposizione mentre gli sviluppatori valutano una correzione. Cloudflare esegue controlli automatici su queste proposte e il suo team le esamina prima di condividerle con i clienti.

Per i clienti Cloudflare, il vantaggio è un percorso chiaro che va dall’individuazione di una vulnerabilità alla protezione dell’applicazione interessata. Il servizio fornisce riscontri per stabilire la priorità delle vulnerabilità, proposte di protezione all’edge per ridurre l’esposizione e correzioni al codice da valutare, lasciando ai clienti il controllo su quali modifiche implementare.

La protezione delle applicazioni dipende anche dal codice che i team scrivono e mantengono. Anderson associa l’uso di Codex in Cloudflare a una maggiore produttività degli sviluppatori, a una migliore qualità del codice e a un minor numero di bug introdotti durante lo sviluppo.

Anderson racconta di un prodotto ricostruito di recente, un lavoro che il team aveva rimandato. “Continuavamo a rimandarlo perché non avevamo il personale per farlo”, afferma. Con Codex che aumenta la produttività degli sviluppatori, la domanda passa da “Possiamo farcela?” a “Perché no?”

Anderson stima che il lavoro avrebbe richiesto mesi per organizzare le attività in sequenza e “forse dieci volte più sviluppatori”. Con Codex, un team Cloudflare di quattro sviluppatori si è occupato della realizzazione. “Lo abbiamo realizzato in tre giorni, distribuito e testato, spendendo 1.100 dollari in token”, afferma.

Per Anderson, integrare l’IA nel lavoro quotidiano di sviluppo significa “ripensare i processi interni per sviluppare tecnologia tenendo conto delle macchine, non come elemento separato, ma come parte integrante del processo di sviluppo”.

Il servizio di sicurezza di Cloudflare in accesso anticipato mette in pratica questo approccio collegando l’analisi del codice ai riscontri raccolti in produzione e alle azioni proposte che i clienti possono valutare. L’obiettivo è fornire ai team di sicurezza le informazioni necessarie per decidere a quali vulnerabilità dare priorità e come proteggere e correggere le applicazioni interessate, lasciando ai clienti il controllo sulle modifiche.