Cloudflare啟動與OpenAI合作的漏洞防禦服務

Cloudflare與OpenAI的網路安全模型結合，推出了一項新服務，旨在幫助客戶發現應用程式中的代碼漏洞，並在邊緣防止攻擊。透過人工智慧（AI），漏洞檢測的速度得以加快，並優先篩選出在實際運行環境中風險較高的項目。

Cloudflare於3日在美國舊金山宣布，將在其管理防禦（Managed Defense）服務中提供「漏洞發現與應對」的早期訪問服務，對象為部分受邀的Cloudflare企業客戶。

Cloudflare在公告中指出，截至今年9月，美國國家漏洞數據庫（NVD）登記的漏洞數量已達60,475個，超過2025年預計的總登記數量48,185個。該公司解釋，儘管現有的漏洞掃描器能列出數千個發現，但如果缺乏運行背景，安全團隊將花費時間來判斷實際風險。

新服務利用OpenAI的Daybreak防禦網絡，使用包括GPT-5.6 Cyber在內的Daybreak模型。該服務針對客戶授權的代碼庫進行偵查、探索和驗證，並將其與實際流量、安全事件和邊緣控制功能相連接。

其運作方式不同於僅僅增加漏洞列表的傳統掃描器。Cloudflare首先在網路資產清單和網路應用防火牆（WAF）中創建流量和安全數據的快照，確認哪些路徑實際上是開放的，並檢查該路徑是否有安全事件，然後縮小代碼調查的範圍。

偵查代理將請求路徑與代碼庫區段連接。隨後，探索代理在客戶授權的代碼區段中尋找漏洞，並經過驗證程序後評估風險等級。如果在運行環境中該路徑的流量較多或確認有實際的探索嘗試，則優先級會提高。

在Workers環境中，系統會獲取最近的源版本和設定的路由，並與實際端點進行匹配。Workers Observability的請求元數據也會被利用，以檢查代碼中的弱點是否與實際服務路徑相連。

Cloudflare解釋，模型推斷並不在邊緣執行。當客戶批准調查後，工作流程在Cloudflare內部執行，模型提示通過Workers的AI網關發送到OpenAI伺服器，回應再返回到Cloudflare的工作流程中。

核心控制裝置是人的批准。Cloudflare表示，模型建議的代碼修補或防火牆規則不會自動應用，所有修補和規則建議都必須經過客戶審核。調查範圍也僅限於客戶授權的代碼和證據。

Cloudflare的聯合創始人兼首席執行官（CEO）Matthew Prince表示：「如果安全團隊仍在手動對抗基於AI的攻擊，那麼他們就是在失敗。」這意味著必須從逐個修補漏洞的方式轉向自動化的防禦體系。

OpenAI全球網路安全合作夥伴負責人McCall McIntyre表示：「OpenAI Daybreak防禦網絡的目標是安全地為防禦者提供前沿AI的優勢。」他們的立場是將高性能模型限制在防禦目的的授權環境中使用。

OpenAI在8月10日公開的Daybreak擴展文檔中指出，GPT-5.6 Cyber將在Daybreak Red接入層中提供。該模型基於GPT-5.6 Sol，旨在提高某些專業網路安全任務的性能，如零日漏洞發現和利用鏈開發。

OpenAI在同一文檔中表示，GPT-5.6 Cyber在內部高級網路安全完成率評估中達到了95.0%。GPT-5.6 Sol為1.5%，Daybreak Blue接入的GPT-5.6 Sol為2.0%，而GPT-5.5 Cyber則為57.3%。這些數據與旨在減少防禦目的的高風險任務中不必要拒絕的方式相吻合。

然而，OpenAI表示，GPT-5.6 Cyber在其準備框架下的網路安全能力被評為「高」等級，但尚未達到「關鍵」的臨界點。本報之前報導過OpenAI已將Daybreak從漏洞檢測擴展到修補、驗證和部署體系。

國內加密貨幣行業也有相關聯繫。交易所、錢包、支付服務和開源庫都是代碼漏洞可能導致資產損失的領域。Cloudflare此次服務的重點在於優先考慮實際運行流量和安全事件，而不僅僅是漏洞檢測本身。

AI安全工具的訪問權限仍然是個問題。本報之前報導過比特幣安全研究人員對防禦目的模型的訪問限制提出了質疑。強大的模型能夠快速發現漏洞和驗證修補，但同樣的能力也可能被用於攻擊自動化，因此Cloudflare選擇將修補和防火牆規則的應用置於人類批准之下。