Cloudflare интегрирует модели OpenAI для автоматизации киберзащиты и разработки

Суть

Компания Cloudflare начала использовать модели OpenAI, в частности Daybreak и Codex, для автоматизации процессов кибербезопасности и разработки. Новые инструменты позволяют анализировать уязвимости в коде, сопоставлять их с реальным трафиком и предлагать решения для защиты, а также кратно ускоряют создание внутренних продуктов.

Контекст

Cloudflare управляет одной из крупнейших в мире сетей, через которую проходит около 20% всего веб-трафика. По данным за первый квартал 2026 года, компания ежедневно блокирует в среднем 234 миллиарда киберугроз.

Специалисты по безопасности сталкиваются с непрерывным потоком информации об уязвимостях и предупреждений. Как отмечает Марк Андерсон, президент по доходам Cloudflare, у традиционных команд безопасности есть огромное количество полезных данных, но им не хватает людей и времени для их обработки. Ручной анализ оставляет меньше ресурсов для расследования критических инцидентов.

Детали

В рамках сервиса раннего доступа «Обнаружение и устранение уязвимостей» (Vulnerability Discovery and Remediation), который предлагается через Cloudflare Managed Defense, компания объединила свою глобальную сеть с моделями OpenAI Daybreak.

Процесс работает следующим образом: модели исследуют авторизованный клиентом код и оценивают потенциальные уязвимости. Затем Cloudflare добавляет данные о реальном трафике и сигналы безопасности. Это позволяет понять, активен ли уязвимый маршрут, получает ли он подозрительный трафик и защищен ли уже существующими механизмами. На основе этого сервис готовит предлагаемые патчи кода и, при необходимости, пользовательские правила для межсетевого экрана веб-приложений (WAF). После автоматизированных проверок и ревью командой Cloudflare эти предложения передаются клиенту.

Помимо безопасности, Cloudflare масштабирует применение ИИ в разработке. Треть сотрудников компании — разработчики программного обеспечения, и 100% из них используют модель Codex.

В качестве примера Андерсон привел недавний проект по пересборке продукта, который ранее откладывался из-за нехватки ресурсов. По его оценке, традиционный подход потребовал бы месяцев планирования и в 10 раз больше разработчиков. С использованием Codex команда из четырех человек завершила разработку, развертывание и тестирование за 3 дня. Затраты на токены составили $1,100.

Анализ

Интеграция ИИ в Cloudflare демонстрирует переход от использования языковых моделей как обособленных инструментов к их глубокому встраиванию в производственные процессы.

В сфере кибербезопасности ключевым нововведением является не просто поиск ошибок в коде, а обогащение этих находок контекстом из рабочей среды (production). Это решает главную проблему индустрии — приоритизацию. Передавая рутинную работу по сбору доказательств и подготовке патчей машинам, компания позволяет инженерам сосредоточиться на принятии финальных решений.

Перспектива

Подход, при котором автоматизированные системы предлагают готовые к внедрению исправления (с сохранением контроля за клиентом), вероятно, станет стандартом для платформ киберзащиты. По мере того как более 1 миллиона компаний по всему миру достигают результатов с OpenAI, инструменты вроде Daybreak и Codex будут все чаще применяться для сокращения разрыва между обнаружением уязвимости и фактической защитой приложения.