Cloudflare и OpenAI: от поиска уязвимостей к защите

Cloudflare управляет одной из крупнейших сетей в мире и проксирует около 20% веб-трафика. Организации полагаются на эту сеть, чтобы обеспечивать безопасность, скорость и надёжность своих приложений и сервисов.

Cloudflare объединяет модели OpenAI, доступные через Daybreak, со своей глобальной сетью и сведениями об угрозах в сервисе «Поиск и устранение уязвимостей»⁠(открывается в новом окне), который предлагается в раннем доступе в рамках Cloudflare Managed Defense. Модели исследуют код и оценивают потенциальные уязвимости. Cloudflare дополняет результаты актуальными данными о трафике и сигналах безопасности и проводит проверки, чтобы расставить приоритеты и подготовить защитные меры и исправления для рассмотрения клиентами.

Codex расширяет применение технологий OpenAI в инженерных подразделениях Cloudflare: разработчики используют его, чтобы работать продуктивнее и улучшать качество кода.

Команды безопасности сталкиваются с непрерывным потоком сведений об уязвимостях и оповещений. Ручной разбор этих данных требует времени и сил, оставляя командам меньше ресурсов на исследование и устранение критических проблем. «У традиционных команд безопасности масса полезных данных. Им просто не хватает людей и времени, чтобы с ними разобраться», — говорит Андерсон.

Подход Cloudflare — связать уязвимость в исходном коде с тем, что происходит в рабочей среде. Используется ли затронутый уязвимостью маршрут приложения? Поступает ли на него подозрительный трафик? Защищают ли его уже действующие средства безопасности? Эти сигналы дают командам безопасности дополнительный контекст, помогая решить, что исследовать в первую очередь.

В сервисе Vulnerability Discovery and Remediation (Поиск и устранение уязвимостей)⁠(открывается в новом окне) Cloudflare использует модели OpenAI, доступные через Daybreak, чтобы с разрешения клиента исследовать код, выявлять потенциальные уязвимости и проверять данные, подтверждающие каждую находку. Сервис готовит предлагаемые исправления кода и, где это уместно, специальные правила межсетевого экрана веб-приложений, чтобы снизить риск атак, пока разработчики проверяют исправление. Cloudflare автоматически проверяет эти предложения, а затем её команда оценивает их, прежде чем передать клиентам.

Для клиентов Cloudflare это означает понятный путь от выявления уязвимости до защиты затронутого приложения. Сервис предоставляет данные для расстановки приоритетов, предлагает меры защиты на уровне сети Cloudflare для снижения рисков. При этом клиенты сами решают, какие изменения внедрять.

Защита приложений зависит и от кода, который команды пишут и поддерживают. Андерсон связывает использование Codex в Cloudflare с ростом производительности разработчиков, повышением качества кода и сокращением числа ошибок, возникающих при разработке.

Андерсон рассказывает о недавней переработке продукта, которую команда долго откладывала. «Мы откладывали эту работу, потому что у нас не хватало людей», — говорит он. Codex повышает производительность разработчиков, и вместо вопроса «Можем ли мы за это взяться?» звучит «Почему бы и нет?»

По оценке Андерсона, эта работа потребовала бы месяцев поэтапной разработки и «возможно, в 10 раз больше разработчиков». С Codex за неё взялась команда Cloudflare из четырёх человек. «Мы создали продукт за три дня, запустили и протестировали его, потратив на токены 1 100 долларов», — говорит он.

По мнению Андерсона, сделать ИИ частью повседневной работы инженеров — значит «перестроить внутренние процессы так, чтобы ИИ стал неотъемлемой частью разработки технологий, а не отдельным инструментом».

Сервис безопасности Cloudflare, доступный в рамках раннего доступа, воплощает этот подход на практике: он сопоставляет результаты анализа кода с данными из рабочей среды и предлагает клиентам меры защиты для проверки. Цель — дать командам безопасности информацию, необходимую для расстановки приоритетов в работе с уязвимостями, защиты затронутых приложений и устранения проблем. При этом контроль над изменениями остаётся у клиентов.