Outtake 网络安全代理由 OpenAI 提供动力

Outtake 已开发出一套由 GPT-4.1 和 OpenAI o3 提供动力的 AI 代理系统，能够自动检测和解决网络安全攻击，将下架时间从 60 天缩短到几小时。这种代理方法使企业安全团队能够在数小时内而非数周内解决威胁，通过自动化调查和执行过程实现。

自动化威胁检测与分类

Outtake 利用可定制的 AI 代理持续扫描数百万个表面区域——包括应用商店、网站、社交平台和广告——以绘制可信和可疑实体的映射。这些代理根据客户定义的白名单、品牌指南和知识产权政策，使用自然语言进行配置。

多模态信号处理

GPT-4.1 用于处理多模态输入，如截图、文字记录和嵌入式视觉内容。此功能使系统能够在信号隐藏于图像或视频中时仍能识别潜在威胁，确保不会因格式限制而错过威胁。

风险分类与模式识别

Outtake 采用双模型策略对风险进行分类并识别协同攻击：

• GPT-4.1 对特定的滥用类型进行分类，如版权侵权、冒充或网络钓鱼，并判断是否需要采取行动。
• OpenAI o3 用于更高层次的推理，以连接不同平台上的信号。这使得系统能够识别更大规模的滥用活动，例如伪造域名、假社交账号和相似应用都与同一威胁行为者关联。

通过函数调用实现自动化执法

当检测到的案例符合预定义的执法标准时，Outtake 使用函数调用来自动化解决过程。代理会自动收集证据并起草、提交解决通知。这些操作会被记录并可审计，以确保符合各平台的合规要求。

安全和法务团队保持对决策逻辑的控制。虽然代理遵循预定义规则，但人类专家可以在边缘案例中介入、覆盖决策，并提供实时反馈，以在无需工程更改或重新训练的情况下使代理适应新威胁。

性能与模型评估

Outtake 已实现内部系统，以针对网络安全特定 KPI 评估模型。根据 Outtake CEO Alex Dhillon 的说法，OpenAI 模型在推理准确性和可靠性方面始终优于其他方案，尤其是在跨不同表面区域处理复杂多模态信号时。

"始终如此，没有任何模型能接近我们在当前价格点从 OpenAI 获得的可靠性，尤其是当代理必须在复杂的多模态信号中进行推理时。正是这种跨不同表面区域的多步骤推理，使得产品具备可行性。"

通过自动化调查的“繁重工作”，Outtake 使安全分析师能够专注于最终审查和新威胁的出现，帮助企业客户避免数百万的欺诈损失。