Cogent 与 OpenAI 为企业打造网络防御工厂
Cogent Security 已为企业打造了“网络防御工厂”，利用 OpenAI 模型——GPT‑6.1 Sol、GPT‑5.6 和 GPT‑6 Astra——来调查漏洞、规划修复、执行允许的更改，并验证风险已被消除。这一公告意义重大，因为它表明 AI 代理已超越漏洞发现，进入企业环境中受治理的、长期运行的修复工作，Cogent 报告称，一家财富 1000 强汽车客户的严重漏洞平均修复时间减少了 75%。
核心问题：发现漏洞并非瓶颈
Cogent 的核心主张是，企业面临的安全风险比以往任何时候都多，但最困难的部分不是发现漏洞，而是修复它们。修复工作复杂且涉及多个团队。它需要对公司环境有情境化理解：攻击者如何利用漏洞、哪些业务系统面临风险，以及哪些更改可以安全执行。
Cogent 为企业构建网络防御工厂，以自主发现并消除这些风险。这些工厂旨在帮助防御者以机器速度响应漏洞发现和利用的加速。
Cogent 的 AI 代理将 GPT‑6.1 Sol 和 GPT‑5.6 与其企业上下文和控制相结合，处理从调查到经验证的修复。这些代理评估暴露面、执行允许的更改，并确认风险已被消除。Cogent 还与 Cyber 和 Daybreak 进行内部研究，探索攻击路径和防御能力。
“OpenAI 模型维持长期任务的能力开启了企业防御中新的自主水平：AI 代理现在可以将工作从调查推进到经验证的修复。”
—Geng Sng，Cogent 联合创始人兼首席技术官
赋予代理上下文和行动权限
Cogent 的上下文引擎为每位客户维护一个企业知识图谱，涵盖资产、漏洞、身份、所有权和依赖关系。专门的背景代理持续协调安全工具和系统之间的信息，为调查和修复代理提供对环境的共享理解。
GPT‑6 Astra 负责这些工作的前期规划和复杂推理。Geng Sng 将结果描述为“企业的记忆框架”。他说：“我们不必在每次新任务出现时重新了解世界的样子。”重用上下文可减少延迟、推理成本和不一致的结果。
Cogent 的代理策略定义了每个企业允许的更改和审批要求。其策略执行引擎 TRACE 在执行前根据这些策略检查工具调用。这些检查是确定性的，不需要单独的模型推理。
代理网关独立检查授权，高风险工作可在隔离沙箱中运行。客户可以委托调查、要求更改审批，或允许有边界的自主修复。
从漏洞披露到经验证的修复
当被称为 PHP2Shell 的严重安全缺陷在 PHP（一种用于运行网站的程序语言）中被披露时，客户转向了 Cogent 已在其环境中部署的网络防御工厂。
GPT‑6.1 Sol 和 GPT‑6 Astra 为调查和修复规划提供了深度推理。利用 Cogent 的上下文层，代理识别受影响的系统、评估暴露面，并制定考虑应用依赖关系和运营约束的计划。然后，代理使用客户定义的审批和执行工作流编排修复，并验证解决方案。
Cogent 报告称，客户正在使用其网络防御工厂更快地解决漏洞并扩大调查能力。据 Cogent 称，一家财富 1000 强汽车客户将严重漏洞的平均修复时间减少了 75%，一家财富 500 强 IT 服务客户实现了 5 倍的漏洞分流吞吐量。
交易平台 MarketAxess 表示，Cogent 帮助其决定优先修复哪些暴露面。
“Cogent 以攻击者的视角看待我们的环境。它追踪从互联网到易受攻击系统的路径，并沿途检查控制措施。我们的修复工作现在聚焦于最大风险和攻击者可能利用的入侵路径。”
—Vijay Bala，MarketAxess 全球首席信息安全官
为什么 Cogent 使用 OpenAI 模型和 Codex 构建
Cogent 持续评估闭源和开源替代方案。它报告称，OpenAI 模型在长期安全任务上推理更强、保真度更高、技术代码库上的幻觉更少，执行更可靠。这些模型可以在保留跨修复工作流上下文的同时，顺序和并行地链接工具调用。
Cogent 优先考虑复杂调查的推理质量和更直接工作的成本。它使用 GPT‑6.1 Sol 进行一般执行，使用 GPT‑5.6 处理高级推理不太关键的常规漏洞管理任务。
“OpenAI 模型相对于其他提供商更具成本效益。这对我们来说是一个很大的优势，尤其是当我们运行这些庞大的代理集群时。”
—Geng Sng，Cogent 联合创始人兼首席技术官
使用 OpenAI 模型还减少了 Cogent 需要为修复和补丁构建的配套软件。“我们以前必须在框架层面做的很多工作不再需要了，”Geng 说。他还分享说，OpenAI API“简化了请求路由和代理编排，显著减少了内部工程开销，并加速了我们复杂安全工作流的上线时间。”
Cogent 的大多数工程师也选择 Codex 进行开发。Geng 说，将 Codex 与 OpenAI 模型配对比在开源编码环境中使用相同模型更高效。“Codex 自带工具，我们不必自己构建，”他说。
扩展自主网络防御
通过 Trusted Access for Cyber 和 Daybreak，Cogent 获得其内部红队和攻击路径研究的技术支持。Daybreak Red 是 Daybreak 内的一个访问层级，为团队提供专门的 OpenAI 模型，用于授权的进攻性和漏洞研究。
“好的防御需要好的进攻。”
—Geng Sng，Cogent 联合创始人兼首席技术官
“通过 Trusted Access for Cyber 和 Daybreak，我们可以探索漏洞如何在身份、资源和网络控制之间被链接利用。我们利用这项研究来了解我们的代理能做什么，以及接下来要构建哪些防御能力。”
—Geng Sng，Cogent 联合创始人兼首席技术官
Cogent 计划扩展其能力，作为企业构建自己的网络防御工厂的关键合作伙伴。其路线图包括日益自主的修复，以及扩大代理可执行的修复范围与复杂性，从简单的配置更改到跨不同企业系统的多步骤工作流。
该公司还在开发自主发现和验证。其目标是构建一个闭环系统，该系统在发现并消除风险的同时，持续从每个漏洞中学习，以改进未来的调查和修复。