Cloudflare 把漏洞狩猎放进代码库:没有源码证据就不出结论

Cloudflare 在 Managed Defense 中推出漏洞发现与修复功能,把源代码与生产流量、安全信号一起阅读。门槛写得很明确:每条结论都要有源代码中的证据。侦察与验证使用 OpenAI 的 GPT-5.6 Cyber,推理在 OpenAI 服务器上进行,而非 Cloudflare 边缘网络。

Paylaş
Cloudflare 把漏洞狩猎放进代码库:没有源码证据就不出结论

Cloudflare 为其企业安全服务 Managed Defense 推出了漏洞发现与修复功能。该服务把客户的源代码与生产流量、安全信号放在一起审查,按真实暴露的证据排序结果,并给出代码补丁与 WAF 缓解建议,是否采用由客户决定。公告发布于 9 月 3 日,目前仅限受邀访问。

证据规则

Cloudflare 用一句话定下门槛:“每一条漏洞结论都必须有源代码中的证据佐证。”在文章开头的例子里,问题不是数量:一次扫描产出 4000 个新漏洞、78 个严重项,团队却不知道哪些真正可达。该公司表示,大语言模型能在几分钟内暴露代码库中的弱点;缺的是把这份清单与暴露证据对上。

它读取哪些数据

  • Web Assets 资产清单,使用经授权的只读权限
  • WAF 规则与控制项
  • Workers Trace Events Logpush,若可用
  • 显示活跃路由与已触发检测的流量元数据和安全事件快照
  • 客户授权范围内的源代码

模型在哪里运行

侦察、狩猎与验证环节使用 OpenAI 的 Daybreak 模型,具体为 GPT-5.6 Cyber。Cloudflare 写明推理在 OpenAI 的服务器上、经由 Cloudflare AI Gateway 进行,而非在自家边缘网络;模型也无法自行应用它建议的补丁或规则。

对企业读者而言

这是从“扫描并堆出上千条结论”转向“先取证再排优先级”的一次尝试,对被告警疲劳困住的团队来说是对的问题。决定的另一半在合同里:源代码会在授权范围内交给第三方模型。要问的是哪个代码仓库、保留多久、如何留存。Cloudflare 已明说推理在何处运行,其余取决于机构自己的数据分级。

来源

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