Check Point 正借助 OpenAI 的 Daybreak 大幅压缩漏洞研究所需的时间。据该公司首席技术官 Jonathan Zanger 介绍，过去需要数小时才能完成的漏洞研究工作，如今在 Daybreak 的帮助下可以缩短到几分钟。Check Point 是 OpenAI Daybreak 防御网络（Daybreak Defense Network）的成员之一，该网络让防御方能够使用 OpenAI 的前沿网络模型，对漏洞进行分析、推演攻击路径，并识别代码与配置中的安全短板。
Check Point 通过其 AI、工作空间、云和网络安全产品为超过 10 万家组织提供安全防护。其研究团队 Check Point Research 以“预防优先”的思路开展漏洞研究，追踪新出现的漏洞，并把研究成果转化为面向客户的防护能力。Daybreak 加速的正是这一过程，使从理解漏洞到形成防御措施之间的路径显著缩短。Zanger 表示，OpenAI 正在把前沿的网络安全智能交到防御方手中，让 Check Point 这样的企业能够把这种智能转化为威胁预防能力。
Zanger 指出，当前网络威胁数量更多、手法也愈发复杂。对 Check Point 而言，跟上节奏的关键在于尽快把新披露漏洞的信息转化为客户可用的防护。每当新的漏洞出现，公司的任务就是尽可能快地确保客户受到保护。这项工作依赖于专业分析师调查漏洞，并把发现转化为安全签名或入侵指标，供 Check Point 的系统识别威胁。此类研究需要专门技能，团队产能此前受限于可投入的分析师人数。
借助 Daybreak，Check Point 将这一流程中更多的环节自动化。Zanger 表示，公司利用 Daybreak 加快并自动化相关工作，过去耗时数小时的任务现在几分钟即可完成。其价值来自模型对安全问题的推理能力：Daybreak 能够理解漏洞、分析不同的攻击模式，并扫描代码以找出缺口。Zanger 还提到，这些模型在理解复杂代码与配置、判断系统可能如何暴露于攻击方面也取得了进步。Check Point 认为这些能力已经足够成熟，可以纳入其网络安全工作流。在漏洞研究中，Daybreak 为形成安全签名或入侵指标之前的调查工作提供支持，让分析师更快地从理解威胁走向开发防护。
除漏洞研究外，Check Point 还在与 OpenAI 合作，基于 Daybreak 开发其代理式网络安全编排（Agentic Network Security Orchestration）解决方案。按照 Zanger 的描述，这一方案将把对客户环境的持续监控与明确界定的操作边界结合起来，并对影响重大的操作保留人工审批。客户设定自身的安全目标，系统则解释其发现、建议采取的行动以及相关风险，让客户据此决定如何推进。
在漏洞研究已经缩短到数分钟之后，Check Point 的下一个优先事项是修复。公司希望利用 Daybreak 的能力，让安全团队更容易处置所发现的缺口。Zanger 表示，把 OpenAI 的 Daybreak 与现有安全工作流结合，可以开启一种能够实时预防威胁的自动化水平。对 Check Point 的客户来说，更快的研究有助于针对新发现的漏洞开发防护；而借助 Daybreak，Check Point 希望把这一进展推进到更自主的防御形态——由客户设定安全目标，并对重大操作予以批准。