Cloudflare startet Schwachstellenschutzdienst mit OpenAI

Cloudflare hat den Cybersecurity-Modell von OpenAI in seinen Sicherheitsüberwachungsdienst integriert, um Schwachstellen im Code von Kundenanwendungen zu identifizieren und Angriffe an der Edge zu verhindern. Mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) soll die Geschwindigkeit der Schwachstellenerkennung erhöht werden, um gefährliche Elemente in der realen Betriebsumgebung zuerst herauszufiltern.

Am 3. Oktober gab Cloudflare in San Francisco bekannt, dass der Dienst "Schwachstellenerkennung und -reaktion" im Rahmen von Managed Defense im Early Access für ausgewählte Cloudflare Enterprise-Kunden angeboten wird.

In einer Pressemitteilung erklärte Cloudflare, dass bis September dieses Jahres 60.475 Schwachstellen in der National Vulnerability Database (NVD) der USA registriert wurden, was die gesamte Anzahl von 48.185 im Jahr 2025 übersteigt. Das Unternehmen erläuterte, dass bestehende Schwachstellenscanner zwar Tausende von Entdeckungen auflisten, jedoch ohne ausreichenden betrieblichen Kontext die Sicherheitsabteilungen Zeit damit verbringen müssen, tatsächliche Risiken auszuwählen.

Der neue Dienst nutzt das Davebreak Defense Network von OpenAI und umfasst das Davebreak-Modell, einschließlich GPT-5.6 Cyber. Er führt Aufklärungs-, Erkundungs- und Validierungsarbeiten an dem Code-Bereich durch, auf den der Kunde Zugriff gewährt, und verbindet diese mit echtem Datenverkehr, Sicherheitsereignissen und Edge-Kontrollfunktionen.

Die Funktionsweise unterscheidet sich von herkömmlichen Scannern, die nur die Liste der Schwachstellen erweitern. Cloudflare erstellt zunächst einen Snapshot von Verkehrs- und Sicherheitsdaten aus dem Web-Asset-Inventar und der Web Application Firewall (WAF). Anschließend wird überprüft, welche Pfade tatsächlich offen sind und ob es Sicherheitsereignisse auf diesen Pfaden gab, bevor der Umfang der Codeuntersuchung eingegrenzt wird.

Der Aufklärungsagent verbindet die Anforderungswege mit den Code-Bereich. Danach sucht der Erkundungsagent in den vom Kunden genehmigten Code-Bereichen nach Schwachstellen und bewertet diese nach einem Validierungsprozess. Wenn auf den betreffenden Pfaden im Betrieb viel Verkehr herrscht oder tatsächliche Erkundungsversuche festgestellt werden, steigt die Priorität.

Im Workers-Umfeld werden die neuesten Quellversionen und die konfigurierten Routen abgerufen, um sie mit den tatsächlichen Endpunkten abzugleichen. Auch die Anforderungsmetadaten von Workers Observability werden genutzt, um zu prüfen, ob die Schwächen im Code tatsächlich mit den Service-Pfaden übereinstimmen.

Cloudflare erklärte, dass die Modellinferenz nicht an der Edge ausgeführt wird. Wenn der Kunde die Untersuchung genehmigt, wird der Workflow bei Cloudflare ausgeführt, und die Modellaufforderung wird über das AI-Gateway von Workers an den OpenAI-Server gesendet. Die Antwort wird dann zurück zum Cloudflare-Workflow gesendet.

Das zentrale Kontrollinstrument ist die Genehmigung durch den Menschen. Cloudflare stellte klar, dass die vom Modell vorgeschlagenen Code-Patches oder Firewall-Regeln nicht automatisch angewendet werden und dass alle Vorschläge für Patches und Regeln einer Überprüfung durch den Kunden unterzogen werden müssen. Der Untersuchungsumfang ist ebenfalls auf den vom Kunden genehmigten Code und Beweise beschränkt.

Matthew Prince, Mitbegründer und CEO von Cloudflare, sagte: "Wenn Sicherheitsteams manuell gegen KI-basierte Angriffe kämpfen, verlieren sie." Dies bedeutet, dass man von der Methode, Schwachstellen einzeln zu patchen, zu einem automatisierten Verteidigungssystem übergehen muss.

McCall McIntyre, Leiter der globalen Cyber-Partnerschaften bei OpenAI, erklärte: "Das Ziel des OpenAI Davebreak Defense Networks ist es, den Verteidigern die Vorteile von Frontier AI sicher zur Verfügung zu stellen." Dies bedeutet, dass leistungsstarke Modelle nur in genehmigten Umgebungen zu Verteidigungszwecken eingesetzt werden sollen.

OpenAI gab in einem am 10. August veröffentlichten Dokument über die Davebreak-Erweiterung bekannt, dass GPT-5.6 Cyber in der Davebreak Red Access-Ebene bereitgestellt wird. Dieses Modell basiert auf GPT-5.6 Sol und wurde darauf trainiert, die Leistung bei bestimmten spezialisierten Cybersecurity-Aufgaben wie der Entdeckung von Zero-Day-Schwachstellen und der Entwicklung von Exploit-Ketten zu verbessern.

OpenAI berichtete in demselben Dokument, dass GPT-5.6 Cyber in internen fortgeschrittenen Cybersecurity-Abschlussbewertungsstudien eine Erfolgsquote von 95,0 % erzielte. GPT-5.6 Sol erreichte 1,5 %, das GPT-5.6 Sol der Davebreak Blue Access-Ebene 2,0 % und GPT-5.5 Cyber 57,3 %. Diese Zahlen stehen im Einklang mit dem Ansatz, unnötige Ablehnungen bei hochriskanten Aufgaben zu Verteidigungszwecken zu reduzieren.

Allerdings stellte OpenAI fest, dass GPT-5.6 Cyber in ihrem Vorbereitungsrahmenwerk als Cybersecurity-Fähigkeit "hoch" eingestuft wird, jedoch nicht den "kritischen" Schwellenwert erreicht hat. Zuvor berichteten wir, dass OpenAI Davebreak von der Schwachstellenerkennung auf ein System zur Patch-, Validierungs- und Bereitstellungserfassung ausgeweitet hat.

Es gibt auch Verbindungen zur heimischen Krypto-Branche. Börsen, Wallets, Zahlungsdienste und Open-Source-Bibliotheken sind Bereiche, in denen Code-Schwachstellen zu Vermögensschäden führen können. Der Dienst von Cloudflare konzentriert sich darauf, die Prioritäten nicht nur auf die Schwachstellenerkennung selbst zu setzen, sondern auch auf den tatsächlichen Betriebsverkehr und Sicherheitsereignisse.

Der Zugang zu KI-Sicherheitswerkzeugen bleibt ebenfalls ein strittiges Thema. Zuvor berichteten wir, dass Bitcoin-Sicherheitsforscher die Einschränkungen des Zugangs zu Modellen zu Verteidigungszwecken in Frage stellten. Starke Modelle können Schwachstellen schnell entdecken und Patches validieren, aber dieselben Fähigkeiten könnten auch zur Automatisierung von Angriffen verwendet werden, weshalb Cloudflare den Ansatz gewählt hat, die Anwendung von Patches und Firewall-Regeln unter menschlicher Genehmigung zu stellen.

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