Cloudflare zafiyet avını kod tabanına soktu: bulgu, kaynak kodda kanıtlanmadan raporlanmıyor

Cloudflare Managed Defense'e eklenen zafiyet keşfi ve giderme özelliği, kaynak kodu üretim trafiği ve güvenlik sinyalleriyle birlikte okuyor. Kural net: her bulgu kaynak kodda bir kanıtla doğrulanmalı. Keşif ve doğrulamada OpenAI'ın GPT-5.6 Cyber modeli kullanılıyor, çıkarım Cloudflare'in uç ağında

Paylaş
Cloudflare zafiyet avını kod tabanına soktu: bulgu, kaynak kodda kanıtlanmadan raporlanmıyor

Cloudflare, kurumsal güvenlik hizmeti Managed Defense için zafiyet keşfi ve giderme özelliğini duyurdu. Hizmet müşterinin kaynak kodunu, üretim trafiğini ve güvenlik sinyallerini birlikte inceliyor; bulguları gerçek maruziyet kanıtına göre sıralıyor; kod yaması ve WAF önlemi öneriyor. Uygulama kararı müşteride kalıyor. Duyuru 3 Eylül'de yapıldı, erişim şimdilik davetle.

Kanıt kuralı

Cloudflare'in koyduğu ölçüt tek cümle: "Her zafiyet bulgusu kaynak kodda bir kanıtla doğrulanmalı." Yazıdaki örnek tabloya göre sorun bulunan zafiyet sayısı değil; bir tarama 4.000 yeni zafiyet ve 78 kritik bulgu üretiyor, ekip hangisinin gerçekten erişilebilir olduğunu bilmiyor. Şirkete göre büyük dil modelleri kod tabanındaki zayıflıkları dakikalar içinde yüzeye çıkarabiliyor; eksik olan, o listeyi maruziyet kanıtına bağlamak.

Hangi veriye bakıyor

  • Web Assets envanteri, yetkilendirilmiş okuma erişimiyle
  • WAF kuralları ve denetimleri
  • Workers Trace Events Logpush, varsa
  • Etkin rotaları ve tetiklenen tespitleri gösteren trafik meta verisi ile güvenlik olayı anlık görüntüleri
  • Müşterinin izin verdiği kapsamdaki kaynak kod

Model nerede çalışıyor

Keşif, avlanma ve doğrulama adımlarında OpenAI'ın Daybreak modelleri, özellikle GPT-5.6 Cyber kullanılıyor. Cloudflare, çıkarımın kendi uç ağında değil, Cloudflare AI Gateway üzerinden OpenAI sunucularında yapıldığını yazıyor. Model, önerdiği yamayı ya da kuralı kendisi uygulayamıyor.

Kurumsal okur için

Bu, "tara ve bin bulgu bas" yaklaşımından "kanıtla ve önceliklendir" yaklaşımına geçme denemesi; uyarı yorgunluğu yaşayan ekipler için doğru soru. Kararın ikinci yarısı sözleşmede: kaynak kod, yetkilendirilen kapsamda üçüncü taraf bir modele gidiyor. Kurumun sorması gereken hangi depo, hangi süre, hangi saklama olduğu; Cloudflare çıkarımın nerede koştuğunu açıkça yazmış, gerisi kurumun kendi veri sınıflandırmasına bağlı.

Kaynaklar

Devamını oku

Liquid AI تطلق أكبر نماذج LFM2.5 المفتوحة لتشغيل الوكلاء على الأجهزة

Liquid AI تطلق أكبر نماذج LFM2.5 المفتوحة لتشغيل الوكلاء على الأجهزة

أطلقت Liquid AI نموذج LFM2.5-24B-A2B كنموذج مفتوح، ويضم 24 مليار معامل إجمالا لكنه يشغل نحو 2.5 مليار منها في كل خطوة. وبحسب النتائج التي نشرتها الشركة، يولد النموذج المدرب للوكلاء الذين يستخدمون الأدوات 184 رمزا في الثانية على Apple M5 Max.

GlobalFeed Editor tarafından