Cloudflare xây dựng hệ thống tác nhân AI dựa trên bằng chứng cho vận hành an ninh mạng
Cloudflare đã xây dựng một hệ thống AI đa tác nhân cho dịch vụ Managed Defense nhằm hỗ trợ chuyên viên phân tích điều tra lượng lớn cảnh báo bảo mật. Hệ thống trước hết dùng các quy trình phần mềm xác định, thay vì mô hình AI, để thu thập một ảnh chụp bằng chứng cố định có dấu thời gian, gồm danh tính khách hàng, lịch sử phát hiện, mức nền lưu lượng, kết quả thực thi biện pháp kiểm soát và quan sát mạng. Sau đó, mô hình mã nguồn mở nhẹ mang tên Clef, chạy trên Workers AI, chấm điểm cảnh báo và lọc các cảnh báo có khả năng là dương tính giả hoặc nhiễu lưu lượng lớn đã biết trước khi phân tích sâu hơn. Những cảnh báo cần xem xét sẽ được gửi song song tới các tác nhân chuyên biệt phụ trách phân tích lưu lượng, lịch sử khách hàng, dữ liệu đo từ xa toàn cầu bảo vệ quyền riêng tư và kiểm tra tình báo mối đe dọa; một tác nhân tổng hợp riêng sẽ tạo khuyến nghị trong phạm vi bị giới hạn từ các kết quả có cấu trúc này. Cloudflare cho biết họ sử dụng các mô hình OpenAI Daybreak và Anthropic đã được phê duyệt, gồm GPT-5.6 Cyber và Mythos, cho bước phân tích bằng mô hình sau khi thu thập bằng chứng, nhằm xử lý các vấn đề từng gặp với một tác nhân đa dụng như bịa ra nhận định, truy vấn sai phạm vi hoặc che khuất lỗi tra cứu. Thiết kế này hướng tới việc cung cấp cho chuyên viên Managed Defense các khuyến nghị nhanh hơn, có thể kiểm toán và liên kết với bằng chứng, để họ tập trung xử lý sự cố thực thay vì phân loại nhiễu cảnh báo.
Các đội bảo mật và doanh nghiệp dùng Cloudflare Managed Defense nên theo dõi cách hệ thống này hỗ trợ phân loại và điều tra cảnh báo. Điểm đáng chú ý cho đội ngũ xây dựng AI là nên thu thập bằng chứng bằng mã nguồn có kiểm soát trước, rồi mới để mô hình AI diễn giải và đưa khuyến nghị.
Đọc bài gốc