--- id: "6VprwfSc4Xk" title: "让智能体网络的安全普惠化" channel: "No Priors: AI, Machine Learning, Tech, & Startups" host: ["Sarah Guo"] guests: ["Dane Knecht"] date: "2026-10-23" updated: "2026-10-24" duration: "41:23" duration_seconds: 2483 source_type: "youtube" youtube: "https://www.youtube.com/watch?v=6VprwfSc4Xk" canonical: "https://pod-exp.pages.dev/6VprwfSc4Xk/" transcript_jsonl: "https://pod-exp.pages.dev/6VprwfSc4Xk/transcript.jsonl" language: "zh-CN" translation: true translated_from: "en" timestamp_precision: "block" topics: ["AI 安全","AI 智能体","AI 基础设施","创作者经济"] series: ["Cloudflare"] --- # 让智能体网络的安全普惠化 > 中文译文，由英文原音字幕翻译整理，不是官方逐字稿；引用原话请核对英文原视频。说话人标签由整理者依上下文标注，带「未确认 / 未标注 / 不确定」等字样的标签不可靠。时间戳一般为块级（所在时间块的起点），不是逐句时间；正文自带 [hh:mm:ss] 的段落除外。 **内容提要：** Cloudflare CTO Dane Knecht 与 Sarah Guo 讨论 AI 智能体兴起后互联网安全面临的变化：漏洞发现频率上升，攻击能力扩散到更多人手中，企业需要同时加强红队发现与安全修补。Dane 认为，降低复杂度、缩小攻击面、把安全贯穿软件开发流程，是应对长期遗留问题的关键。对智能体与人类共用互联网的“混乱中间阶段”，他谈到内容变现、微支付、Cloudflare 与 OpenAI 合作的 Signals，以及 Cloudflare OS 如何帮助员工安全使用 AI。节目还涉及公司重组、模型路由与 token 预算、招聘一千名实习生、好奇心、开放模型，以及让更多组织获得安全能力。 ## [0:01] Trailer · YouTube **Dane Knecht：** AI 成了引发这场安全危机的工具，但它也能帮助我们更快地解决问题。事情从“怎样让所有人都用上 AI”，一下子变成了“大家都在争相弄清楚 AI 安全究竟意味着什么”。 **Sarah Guo：** 我听过一些严肃的技术人士说，重要的一切都应该与外界隔离；我们暂时不能信任互联网；甚至默认关键基础设施和政府服务迟早会瘫痪。你觉得事情会发展到那一步吗？ **Sarah Guo：** Dane，特别高兴今天能和你聊。 **Dane Knecht：** 谢谢，也谢谢你来这里。 **Sarah Guo：** 我肯定不是第一个拿这个开玩笑的人，不过你的姓 Knecht 听起来像 connect（连接），这和 Cloudflare 的价值主张还挺契合的。 **Dane Knecht：** 是啊，是啊。有人开玩笑说，明年要把节目改名了。 **Sarah Guo：** 那么，Cloudflare 正在做这么多事情，你现在最优先考虑的几件事是什么？ ## [0:56] Cloudflare CTO 的首要任务 · YouTube **Dane Knecht：** 作为 CTO，现在最优先的事情是什么？这一年感觉像把十年压缩进了一年，所以优先事项一直在变化。但归根结底，还是回到我们帮助建设更好互联网的使命上。过去十五年，这一点都没有变：我们希望互联网安全，让每个人都能轻松把内容放到网上并扩展规模。 过去一年，AI 的变化也经历了类似的转向：一开始是怎样让大家都用上 AI，怎样让他们和他们的智能体更容易部署；但在大多数技术转型中，安全都成了事后才考虑的问题。现在所有人突然都在争相弄清楚 AI 安全意味着什么。不同立场的人看法不尽相同：对企业来说，一方面要防止 AI 把数据泄露出去，另一方面也要防止外人闯进来。 过去三到六个月，CVE（通用漏洞与暴露）中报告的漏洞数量呈指数级增长。以前，互联网可能一年才遇到一次 Log4j 或 Shellshock 这样的事件，Cloudflare 内部就会全员投入，确保企业客户和免费用户都受到保护，因为我们把这视为一种公共服务，要让互联网保持安全。现在这类事情每周都会发生。并非每起事件都会公开报道，但其中有些严重程度不亚于 Log4j，只是发生得更频繁了。 我预计，从今年剩下的时间到明年，也就是未来十八个月左右，大多数团队会把大量时间花在安全上。今天早些时候的一场主题演讲展示了一项数据：工程时间中超过 50% 可能会开始用于安全。我认为这不会永远持续，只会是一个短暂的过渡阶段。到了某个时候，AI 会扫描大部分代码，找出大多数漏洞和走捷径留下的问题。 今天有个案例开始被写进博客、发到社交媒体上。互联网上有一把用于保护 TLS 和 WebPKI、保障连接安全的密钥，结果它的安全性竟建立在数字“4”上。懂密码学的人都知道，关键在于随机性；软件公司摆放熔岩灯，就是为了获得良好的随机性。而如果有人用一个单独的数字 4 作为种子，也就是生成密钥的初始值，那么这把密钥就能被逆向还原。 AI 可以持续做这些事，它不会睡觉；这不再只是靠一位工程师做红队测试。上周，我想 OpenAI 找到了 2000 年发布的 NIS 曲线的种子。这些变化快得惊人，安全门槛不断提高，模型在网络安全方面也越来越强。Midas 只是冰山一角。此后进步的不只是模型本身，还有工具链，以及人们掌握如何使用这些前沿模型的能力…… ## [4:57] Cloudflare CTO 的首要任务（续） · YouTube **Dane Knecht：** ……以便找到这些漏洞。 **Sarah Guo：** 以你所掌握的情况来看，你对攻击者有什么了解？ ## [5:05] 今天的攻击者图景 · YouTube **Sarah Guo：** ……这些攻击背后是什么人在操纵模型，让漏洞发现的数量增长得这么快？是国家级行为者，还是只会照脚本操作的新手？攻击者的整体情况发生了什么变化？ **Dane Knecht：** 我认为，最近出现的一些重大漏洞，幕后其实并不是国家级行为者，甚至是高中生。 **Sarah Guo：** 我们现在要把他们叫作“智能体小猫”了。 **Dane Knecht：** 对，对。他们花时间做的事情，以前就像参加夺旗式安全竞赛一样：把自己的智能体指向某个领域，让它去查找漏洞。他们也能因此获得经济回报，比如通过漏洞赏金拿到相当可观的报酬。 这些工具本来以某种形式掌握在国家级行为者手中已经很久了——他们可以靠智能体，也可以靠大量人手来攻克问题。现在，这些能力已经交到了大众手里。这是过去十五年来我第一次听到…… ## [6:16] 互联网基础设施的现状 · YouTube **Sarah Guo：** 我听过一些严肃的技术人士说：“重要的一切都应该隔离起来。我们暂时不能信任互联网，还得默认所有关键基础设施和政府服务迟早会瘫痪。”你认为这真的会发生吗？ **Dane Knecht：** 人类适应能力很强，需要的时候也能迅速行动。我见过行业在这种事情发生时携手合作。平时你会认为是竞争对手的公司，那时就不再是竞争对手；我们只是在保护你刚才说的关键基础设施。到了这种关键时刻，人们会挺身而出迎接挑战。所以我没那么悲观。 过去五到十年，我们做了很多改变，比如从城堡式边界防护转向更偏零信任的基础设施，这让很多公司处于更有利的位置。你不再说“这间办公室完全与外界隔离”，而是说“这些设备、这些流量用另一种方式保护”。然后把所有环节都收紧。 **Sarah Guo：** 组织要怎样才能做到你刚才说的这些…… ## [7:33] 安全投入的转变 · YouTube **Sarah Guo：** ……你说的做法？现在并不是 50% 的工程师都在做安全。我上周在《No Priors》播客上采访了 OpenAI 的 Greg Brockman，他说他认为到 2027 年，安全方面的 token 支出会和工程方面一样多。这个想法和你说的很接近。是什么在推动这种转变？ **Dane Knecht：** 这是紧急情况，对吧？未来十八个月，安全投入会整体提前，包括偏进攻的红队工作——主动尝试利用漏洞——以及防御工作，也就是如何做好准备。但我不认为这种情况会永远持续。 我能想象十八个月后，新的软件生产效率大幅提升，因为那些资源又能回到生产软件上。不过眼下确实有这么一个阶段：每个人都必须把安全放在心上。 **Sarah Guo：** 那么，走向更好的……有哪些关键要素？ ## [8:39] 迈向更好的软件与互联网安全 · YouTube **Sarah Guo：** ……软件和互联网整体安全方面，最重要的因素是什么？当然，人们会发现，大家都在用的一些库和服务其实存在漏洞；过去发现这些漏洞要花很大力气，现在门槛降低了。我认为我们会遇到一些这样的情况。除此之外，还有什么很重要？我担心软件产出的速度也大幅提高了，对吧？某种程度上，我们得先给已经做出来的所有东西打补丁，然后还要跟上交付速度，甚至赶在它前面。 **Dane Knecht：** 是的。首先，我们现在是在给过去七十年积累的软件打补丁，其中一部分只是补课。往前看，软件开发生命周期，以及智能体的开发生命周期，都需要改变。 好在，正如我们现在能把安全用于红队测试一样，今后安全会融入流程的每一步。我认为，随着时间推移，软件会变得更安全。 **Sarah Guo：** 你们在内部构建安全的生产级软件方面学到了什么？ ## [9:52] 构建安全的生产级软件 · YouTube **Sarah Guo：** 你觉得大家已经可以从你们的经验中学到什么？具体意味着什么？比如“左移”吗？做法有很多，包括更广泛地使用形式化验证、在开发流程中让智能体参与安全工作。你认为怎样才能从第一次交付开始就产出更好的软件？ **Dane Knecht：** 我会回到第一性原理：要缩小攻击面。最简单的办法就是减少可能出现漏洞的地方。审视所有软件，问问自己怎样简化它、怎样缩小代码规模。 除此之外，还可以考虑形式化验证、更安全的编程语言，以及能让一切更安全的运行时机制。但我认为，第一步仍然是从简化开始。至少早期的 AI 很啰嗦，喜欢制造复杂性。就我们目前接触到的 AI 而言，它实际上还没能帮助我们构建更安全的软件。不过我相信我们会做到。人的判断仍然很重要，我们要确保软件的设计本身就能安全地运行。 **Sarah Guo：** 我刚才正想说这个。你说要缩小攻击面，我觉得原则上当然对。但这不是当下模型的自然倾向，对吧？我让它做一件事时，常常会说：“请把复杂度缩小到十分之一，再试一次。”那么，这就是今天工程和安全工程的职责吗？这是不是…… ## [11:41] 缩小攻击面 · YouTube **Sarah Guo：** ……还是说这件事会在模型层面得到解决？ **Dane Knecht：** 和过去人类开发时一样，智能体带来的问题需要在各个层面解决。要培训编写代码的工程师、产品工程师；安全团队仍然要参与，提供制衡和第二双眼睛；还要把流程建立起来。 在 Cloudflare，我们现在更明确地定义内部的构建方式，把原则写下来。我们有一份叫 CodeX 的文档，汇总了各团队编写的许多 RFC，说明如何构建安全、可用的软件，以及我们的最佳实践。之后再把它提炼成十条左右的准则，让智能体在整个审查流程中都能遵循并执行。 有些智能体会大量生成粗糙代码；而在生产流程更深处，还有人负责性能测试和安全测试。我认为，就像公司过去的运作方式一样，我们仍然需要对抗性审查。 把视角再拉远一点，看看整体流量…… ## [12:55] 互联网的近未来 · YouTube **Sarah Guo：** ……互联网整体流量中，有多少在过去一年变成了由智能体驱动？我觉得这超出了大多数人的预期。你对一年后的网络有什么新的判断？无论是经济模式、安全，还是所需基础设施方面。 **Dane Knecht：** 我觉得我们现在正处在一个混乱的中间阶段：人类和智能体还在互联网的同一套轨道上运行。智能体试图解析一个为人类设计的网络，这效率很低。网站原本是为人类设计的，人能以不同速度浏览网页、阅读内容、看广告并参与完整的经济模式；而智能体在同样的时间里可以访问一千个网页。这很好，但我们需要一种新的经济模式来支撑它。 **Sarah Guo：** 我们能不能有平行的网络？一个面向人类，一个面向机器？现在大家都在做什么来着，AEO（面向答案引擎优化）？ **Dane Knecht：** 我认为会有。我们会找到办法，把内容送到人类和智能体各自所在的地方，而不是非要让它们在同一个地方获取内容。现在有很多转换层，帮助智能体查看网页，但这会额外消耗 token，有些其实没必要。网站本来就知道自己的数据是什么。多年来我们一直有 API，让计算机彼此通信，只是 API 只覆盖了互联网上一小部分信息。智能体想了解一切，所以它们会去探索面向人类的互联网。 我们要让这个过程更容易、降低网站所有者的成本，还要找到补偿他们的办法。这件事可能会变得很简单。比如 Substack 这样的内容网站知道自己每千次展示（CPM）应该赚多少钱。如果智能体在读某个网站，未来它可以判断自己要不要阅读内容，然后决定要不要支付相应的 CPM 费率。 这就需要新的互联网支付轨道，每秒能处理数百万笔交易，来承载这些微支付。我们谈微支付谈了很多年，它总像是“再等两年”；但智能体可能真的会推动它向前。我认为我们会看到一种服务内容创作者的新经济模式。 **Sarah Guo：** 你觉得有哪些参与者，或者这种基础设施会有哪些形态？显然 Cloudflare 在这里很重要，但像 Instinct 和 Muse 这样的个人智能体兴起，也让交易层面的问题变得迫切。 **Dane Knecht：** 我觉得现在还没有人清楚另一端的商业结果会是什么样。大家经历过互联网转型，当时有人说互联网会毁掉实体商业街，但它并没有；小企业仍然蓬勃发展。不过也有人因此失去生计，所以人们自然会有所怀疑，也会本能地想把智能体挡在外面。你看亚马逊刚刚就说，不允许智能体进行个人购物。 我认为，这些都是…… ## [16:55] 互联网的近未来（续） · YouTube **Dane Knecht：** ……他们正处在这种混乱的中间阶段，试着弄清楚前进的道路，也想保留一些谈判筹码。我认为总有一天，Muse、Dots 以及其他个人智能体都能顺畅地完成任务，甚至比人类自己操作还容易。但我不确定技术和商业模式现在是否已经跟上。 **Sarah Guo：** 在产品路线图上，有没有什么事情是你个人特别期待的？或者…… ## [17:27] 变现与 Signals · YouTube **Sarah Guo：** ……从技术探索的角度看，Cloudflare 有哪些事情能为未来的生态系统提供支持？ **Dane Knecht：** 当然有。在内容方面，我们发布了内容变现网关，让网站可以接入我们的服务，并为内容收取微支付，其中包括提供智能体可用的钱包，以及一种能帮助促成交易的稳定币。 我们也在和 OpenAI 合作一个叫 Signals 的项目，让智能体更容易发现内容，而不用不断爬取整个互联网、反复访问网页。我们会帮助它们了解哪些内容是新的，并更主动地发现这些内容。这对 AI 实验室和网站所有者都是双赢：网站不用一直被爬取，也不必为这类基础设施成本买单。 互联网上正在出现一整套新的规则，我很期待它们发展起来。Stripe 推出 x402 时我很喜欢，因为它重新启用了 HTTP 的 402 状态码。这个支付状态码是蒂姆·伯纳斯-李在二三十多年前创建互联网时就设想过的。我们一直知道互联网需要更好的支付轨道，只是始终没能真正解决。我认为智能体也会推动这件事发生。 **Sarah Guo：** 当你想到这些…… ## [19:13] 内容创作者如何成功 · YouTube **Sarah Guo：** 你们刚推出的这些产品，怎样才算让内容创作者成功？比如，一个过去靠广告变现的网站，什么样的标杆案例能让你们展示给全世界，让这种模式成为默认选择？ **Dane Knecht：** 我认为，变化在于我们不再向他们收费，而是向他们付钱。这笔收入能覆盖基础设施成本，也能支撑他们的生计。我们甚至可以让内容创作者的数量增加。上一代互联网已经通过 YouTube、TikTok 和 X 等平台很好地做到了这一点；我认为我们还能把创作者规模再扩大几个数量级。 说到 Cloudflare OS 这个工作空间系统的发布…… ## [20:09] 工作空间操作系统与应用场景 · YouTube **Sarah Guo：** ……你们正在建设的生态系统里，接下来最大的应用场景会是什么？ **Dane Knecht：** 这就转到我们发布的 Cloudflare OS 了。它是公司内部员工日常使用 AI 的平台。它源于安全方面的考虑：我们很担心客户数据和内部数据泄露，希望员工既能使用新的 AI 工具和模型，又能安全地在公司内部部署，并了解数据如何被使用和流转，做好治理。 我们还有另一个原因：随着智能体越来越多，我们需要教会它们 Cloudflare 的特别之处，以及我们如何构建 Cloudflare。过去，我们通过 Cloudflare University、新员工入职、认识同事并与他们合作来教会员工；但我们需要把这些经验更清楚地定义并记录下来，供智能体使用。 所以 Cloudflare OS 既是员工可以安全构建各种工具的平台，也把安全内置其中，让员工不必每次都自己操心。比如有人想创建一个通话名单工具，也不需要担心安全，因为安全机制已经融入平台，并且符合 Cloudflare 的理念和价值观。 **Sarah Guo：** 为什么要发布它？我觉得这和 Cloudflare 现在提供的其他产品不太一样：它不是基础设施，而是面向终端用户、用于管理组织内部 AI 使用的产品。这算是一次转向吗？ **Dane Knecht：** 首先，它其实是一套参考架构。过去十年，我们逐步建立了开发者平台，最初只有简单的无服务器计算原语，现在已经有一百多种开发者平台工具，从存储、数据库到 Durable Objects。我们想展示如何完全基于 Cloudflare 来构建，也展示我们内部如何构建，让大家可以分叉这套系统，在上面打造自己的公司操作系统。 **Sarah Guo：** 你觉得它在哪些方面帮助员工和组织，才算明确成功？ **Dane Knecht：** 实际上，使用它最多的是市场拓展团队和总务行政团队，甚至超过工程团队。它让员工能很快上手。起初我以为最大的障碍是培训；如果只是把人丢给一个聊天界面或另一个辅助工具，那就像一张空白画布，让人无从下手。 而这个平台可以按企业的工作方式来设计，员工一打开就能访问所需数据，并在引导下完成任务。他们很快就会意识到：“它不是要取代我，而是要让我把工作做得更好。”看到公司里各种各样的应用方式，真的很令人振奋。 比如，这次大会的筹备过程中，市场团队就构建了数百个内部工具。过去他们可能要找不同的外部机构合作，现在团队规模更小、行动速度更快，效果令人惊叹。 **Sarah Guo：** 假设这是从五月开始的那次组织重组的延续，你们当时进行了调整，让公司更像一家 AI…… ## [24:08] 为 AI 优先而重组 · YouTube **Sarah Guo：** ……更像一家 AI 优先的组织。回顾过去几个月，哪些做法奏效了，哪些没有？你会给其他公司什么建议？ **Dane Knecht：** 这次重组很艰难。和一些同事告别，是 Cloudflare 有史以来第一次这么做。我们一向很谨慎，不会过度招聘；这次是出于不同原因：我们看到 AI 正在改变一些团队的工作方式。 我们把它想成一座工厂，需要重新思考、甚至重建工作流程。比如产品经理给客户发一封邮件，过去要涉及三个团队：先找商业智能团队筛出目标用户，再找市场团队设计邮件、调整语气，最后找市场运营团队发出去。如果不做一些艰难的改变，重新设计流程就无从谈起。实际上，新的做法可能根本不需要这三个团队。 最后做出来的工具是：产品经理描述目标用户群、写好邮件，系统会把邮件改写成 Cloudflare 的语气，再发给经理审核；经理点一下批准，邮件就能发出。我们不是让三个团队分别把原有流程做得更快，而是用一个工具给产品经理以前没有的超能力。 **Sarah Guo：** 对于像 Cloudflare 这样有五千名员工的公司，内部有那么多工作流程和任务，怎么决定由谁负责重新思考每个流程？这次是从某个团队自下而上推动，还是由组织领导者发起？ **Dane Knecht：** Cloudflare 一直有远超我们实际能做的事情——不论是产品、功能，还是这类内部改进。所以我们总是在寻找愿意主动承担责任的人。没必要把一百件事从头到尾排好优先级；只要有人对其中一件充满热情，做它通常就是安全的选择。 去年年初，我们把工具交给员工，让大家试验。很快，人们自然形成了不同的群体，一些人特别投入，也主动承担起责任。所以在具体做法上，这件事很大程度上是自下而上的。对很多组织来说，如何看待 token…… ## [27:12] Token 预算 · YouTube **Sarah Guo：** ……预算。合理的支出是多少？和人力相比该怎么考虑？在组织内部，谁应该获得 token？你现在对这些问题有什么看法？ **Dane Knecht：** 看法确实变了。每个新模型都会让我们重新思考，因为成本结构在变化。总的来说，我觉得让人类来决定每项任务该用哪个模型有点荒唐。 **Sarah Guo：** 应该由系统智能路由。 **Dane Knecht：** 正是如此。人类永远不擅长做这种选择。早期还是要用比较直接的方式试验：比如规划阶段用最前沿的模型；计划写好、达成共识并迭代后，可以让一些开源模型来执行；最后再让前沿模型做审查、红队测试等。目前这些过程还相当依赖人工，但随着我们学习和试验，路由会变得更智能，治理也会逐步完善。 在 Cloudflare，我们基本上允许员工根据任务使用自己认为合适的模型和工具。我们没有 token 排行榜，也不鼓励大家关注 token 用量，而是关注产出。员工的评价依据是交付了什么、构建了什么，而不是有没有使用 AI。 不过我们会做一些提醒。如果有人一天用了 300 美元的模型资源，就会收到一封邮件问：“你知道这件事吗？”多数时候他们自己都没意识到。达到 500 美元会通知经理；如果一天达到 1,000 美元，就会通知副总裁。不过这种情况很少发生，大家通常也乐于收到提醒。 **Sarah Guo：** 你觉得你们在整体演进中处于什么阶段？假设模型能力暂时维持在当前水平…… ## [29:33] Cloudflare 的实习生策略 · YouTube **Sarah Guo：** ……以当前模型能力为前提，重新思考 Cloudflare 的市场拓展、工程等不同职能的工作方式，你们处于什么阶段？ **Dane Knecht：** 我觉得还非常早。两年前 Cloudflare 大约有 200 名实习生。我们看到他们是第一批真正的 AI 原生一代：如果把 AI 拿走，我觉得他们可能就不会工作了。 **Sarah Guo：** 这算好事吗？ **Dane Knecht：** 我觉得算。他们比我们更会用这些工具。就像如果十年前把 Google 从我身边拿走，我还怎么学习？AI 就是他们首先会求助的工具。我们还发现，那年带过实习生的经理，后来采用 AI 的速度更快了。 所以去年我们决定招一千名实习生。 **Sarah Guo：** 对一家五千人的公司来说？ **Dane Knecht：** 对，分布在全年。这个做法特别棒：一方面实习生带来了大量新点子；AI 让人能更快试验，因此我们可以让更多人参与。另一方面，我们也看到他们使用 AI 的方式。比如需要填一张表，他们就会先找 AI 帮忙。我自己却常常发现，很多事情我还在手工做，然后才想起来：“等等，这件事我应该用 AI。”对我们大多数人来说，这还不是自然而然的反应，需要时间。所以我认为我们的 AI 旅程仍处于很早期。 **Sarah Guo：** 我很喜欢大规模招实习生这个策略。我负责一个很小的合伙团队，大约十几个人，平时也会有一两名实习生来贡献点子和活力。我们刚把一位在校实习生转成全职员工，他甚至为此退了学。我觉得你说得对，应该提高团队里真正原生使用这些工具的人所占的比例。 而且这对他们也很好。像滑铁卢大学、东北大学这样的学校都有合作教育项目。根据我们的观察，有真实工作经验的人往往会成为很优秀的员工，许多年后也能做出很好的成绩。 我觉得有意思的是，你们并没有制定一个宏大计划，先把每个部门和子部门都画出来，再逐条挑选流程重做；你们采取的是另一种策略：给人们使用情况信息，相信他们会理性看待 token 用量；招来很多实习生；相信那些主动性强的人会逐步把流程改得更聪明。 **Dane Knecht：** 是的，就是先用比较直接的办法试起来。去年一月左右，我们设立了一个 agents@Cloudflare 邮箱，告诉员工：如果你想知道某项工作能不能用 AI 做，就给这个邮箱写信。它会回复一个技能文件。起初大家以为是 AI 自动回复，其实是一些实习生在帮大家写 skill 文件。 这让我们能了解大家遇到的需求，而不用请咨询公司来把所有工作流程逐一盘点。人们会发现“这件事好像比必要的更难”，然后想“智能体能不能帮我？”还有什么…… ## [33:34] Cloudflare 的实习生策略（续） · YouTube **Sarah Guo：** ……过去一年里，除了实习生项目，你们的招聘方式还有什么变化？ ## [33:40] 好奇心的重要性 · YouTube **Sarah Guo：** ……你们的用人理念是什么？招聘时看重哪些特质？ **Dane Knecht：** 我们一直很看重好奇心。如果一个人在家里或个人生活中完全不用 AI，这算是一个很大的警讯。一个人有好奇心，却不愿意拥抱 AI，这很难理解。所以接下来，我们会更加看重主动性、好奇心和同理心这些特质。 **Sarah Guo：** 我一直是各种产品和技术的早期用户。不过我觉得答案可能是恐惧和怀疑，对吧？你说好奇心也包括尝试前沿工具；这是不是应该成为 Cloudflare 员工的核心原则？ **Dane Knecht：** 是的。我们做的很多事情都不是照搬现成方法。以 Cloudflare 所服务的网站数量和我们免费提供的服务规模，现成技术根本无法胜任。所以我们需要能进来发明新东西的人，而这要从好奇心开始。 **Sarah Guo：** 结束前我还想问几个问题，主要是关于安全：Cloudflare 如何用新方式处理安全，以及你认为整个生态会怎样发展。假如一半的工程团队都要转去做安全、修复七十年来积累的…… ## [35:30] 应对遗留软件安全问题 · YouTube **Sarah Guo：** ……多年来积累的漏洞时，你们内部会如何应对？即便是顶尖的、生产级、服务互联网规模的软件，也不可能完全没有问题。稍后我们再聊整个生态。 **Dane Knecht：** 我们目前有一个红队。我想，到明年年底左右，我们可能会有四到五个红队。我们会把人员分成更多小组，采取对抗性视角，主动寻找漏洞。 **Sarah Guo：** 为什么重点放在这里？为什么不是“我们终于要把补丁系统和流程做好了”？ **Dane Knecht：** 流程当然总能改进。我们有漏洞管理流程，也有打补丁的流程。它们完美吗？并不完美。但我发现，让这类事情变好的办法，往往是危机推动的。当工作量大到工程团队无法用常规流程处理时，工程师就会想办法把它自动化——工程师天生有点懒，但这是好事。发现没有别的办法时，他们就会自动化这些工作。 所以我认为重点应该放在漏洞发现上。随着时间推移，人们会找到可规模化的修补办法。 **Sarah Guo：** 那在这件事和发布新功能之间，你们有什么优先级原则？ ## [37:09] 工程团队的优先级 · YouTube **Sarah Guo：** 我的理解是，大型软件里一直都有一份待修复漏洞清单，只是过去它不一定是工程团队的优先事项。你怎么看？ **Dane Knecht：** 我认为两件事都要做。可能需要牺牲成本优化或其他事项，但我们相信：公司如果停止交付，就会走向衰亡。 **Sarah Guo：** 所以不会为了处理安全问题而冻结开发？ **Dane Knecht：** 绝对不会。我们必须继续构建并交付新东西，同时确保安全，及时打补丁、修复漏洞。我认为如果做得好，借助 AI，我们两边都能做得更快。AI 确实成了引发这场安全危机的工具，但它也能帮助我们更快地解决危机。所以它同时作用在问题的两边。 **Sarah Guo：** 那你在关于开放模型利弊的争论中持什么立场？ ## [38:25] 开放模型与闭源模型 · YouTube **Sarah Guo：** ……在网络安全方面，开放模型和闭源模型各自有什么利弊？大致的争论是：防御和进攻能力会同时存在于同一个模型里，即使模型内置了安全措施和护栏，也无法只开放防御能力而不同时开放进攻能力。 另一方面，如果安全能力只存在于少数前沿闭源模型里，又怎么把它们交到分散在各地、需要保护自己的防御者手中？我这样概括对吗？ **Dane Knecht：** 是的。我认为长远来看，这些能力都必须开放，因为无论如何，所有人最终都会获得它们。 **Sarah Guo：** 开源通常就是这样发展的。 **Dane Knecht：** 没错。坏人总会找到办法拿到它，顶尖公司也会有办法获得它。所以如果不开放，排除在外的只是大量可能需要这些能力的人。 **Sarah Guo：** 嗯。最后一个问题。Cloudflare 的使命感很强，也承担着…… ## [39:44] 让所有人都能获得安全能力 · YouTube **Sarah Guo：** ……互联网韧性肩负着很大的责任。那些没有能力组建四支红队、甚至从来没有过红队，却在运行重要系统的人，应该怎样保护自己？ **Dane Knecht：** 我会建议把网站和基础设施接入 Cloudflare，基于 Cloudflare 构建。发生重大漏洞时，比如去年的 React 漏洞，我们不会只把防护提供给购买高级防火墙和 WAF 功能的付费客户，而是会提供给所有人。我们把这类能力视为服务的一部分。 我们希望人人都能获得性能。Cloudflare 刚成立时，全球可能只有三千个网站拥有大型 CDN，可以把内容缓存到边缘节点；现在有数亿个网站在这么做。Cloudflare 的目标一直是让所有人都能获得安全和性能。 **Sarah Guo：** 太棒了。Dane，谢谢你来参加节目。大家也听到了，“智能体小猫”和“漏洞末日”——我念对了吗？ **Dane Knecht：** 对。 **Sarah Guo：** 好，这个问题是可以解决的。非常感谢大家。 **Dane Knecht：** 谢谢。 **Sarah Guo：** 欢迎在 Twitter 上关注 @NoPriorsPod。想看我们的样子，就订阅 YouTube 频道；也可以在 Apple Podcasts、Spotify 或你常用的平台收听。这样每周都能收到新节目。欢迎注册邮件，或前往 no-priors.com 查看每期节目的文字稿。