Cloudflare associe les modèles d’OpenAI à ses données de trafic en temps réel pour passer de la détection de failles à des propositions concrètes de protection et de correctifs. En interne, l’entreprise généralise Codex auprès de ses développeurs, avec à la clé une reconstruction livrée en trois jours pour 1 100 $, selon sa direction.
Codex généralisé et un projet reconstruit en 3 jours pour 1 100 $
Mark Anderson indique qu’un tiers de l’entreprise est composé de développeurs et que 100 % d’entre eux utilisent Codex pour accroître leur production et améliorer le code. Il cite un projet de reconstruction mené par une équipe de quatre développeurs, construit en trois jours, déployé et testé, pour un coût de 1 100 $ en tokens. Anderson estime que, sans cet appui, le chantier aurait demandé des mois de séquençage et peut-être 10 fois plus de développeurs. Il relie l’usage de Codex à une hausse de productivité, une meilleure qualité et moins de bogues introduits.
Un parcours client qui va de la faille détectée à la protection appliquée
Cloudflare présente une démarche structurée qui va de la détection d’une vulnérabilité jusqu’à la sécurisation de l’application concernée. Le service met à disposition des éléments de preuve pour hiérarchiser les vulnérabilités, propose des mesures de protection afin de limiter l’exposition, et suggère des modifications de code à analyser, tout en maintenant la maîtrise des modifications chez les clients. Cette méthode est intégrée au service en accès anticipé, lequel associe l’analyse du code aux preuves issues de l’environnement de production ainsi qu’aux actions devant être validées par les clients. L’objectif déclaré est de donner aux équipes de sécurité les informations nécessaires pour prioriser, protéger et corriger, sans retirer aux clients la main sur les déploiements.
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Analyse du code avec Daybreak et signaux de production
Le service Vulnerability Discovery and Remediation, au sein de Cloudflare Managed Defense, combine les modèles d’OpenAI accessibles via Daybreak avec le contexte du réseau mondial de Cloudflare. Les modèles analysent le code que le client a autorisé et identifient d’éventuelles vulnérabilités, pendant que des informations issues du trafic en temps réel, des indicateurs de sécurité et des opérations de validation permettent d’établir des priorités parmi les résultats. Le service élabore des suggestions de corrections de code ainsi que, si nécessaire, des règles WAF sur mesure pour limiter l’exposition lors de la relecture par les développeurs. Ces propositions font l’objet de contrôles automatisés, puis sont examinées par l’équipe de Cloudflare avant d’être envoyées aux clients.
Relier le code à la production pour trier et agir plus vite
L’approche de Cloudflare consiste à rattacher chaque vulnérabilité dans le code source à des indices observés en production : vérifier si la route concernée est active, si elle capte un trafic suspect et si des contrôles existants la couvrent déjà. Ces signaux ajoutent le contexte nécessaire pour décider des priorités. Mark Anderson décrit un environnement où les équipes de sécurité reçoivent un flux continu d’alertes, dont le traitement manuel prend du temps et limite la capacité à résoudre les cas critiques, faute de ressources. Il soutient que l’automatisation par Daybreak et Codex confie aux machines les tâches de base, et que l’expertise humaine se concentre sur les décisions clés. En parallèle, Codex est utilisé au quotidien par l’ingénierie. Sur le plan opérationnel, Cloudflare rappelle proxier environ 20 % du trafic web, avec des clients qui s’appuient sur ce réseau pour la sécurité, les performances et la fiabilité. Pour Anderson, intégrer l’IA signifie réorganiser les processus internes en considérant les machines comme partie intégrée du cycle de construction.
