Check Point 的漏洞研究工作流已从小时级压缩到 分钟级，背后用的是 OpenAI 的 Daybreak。公司 CTO Jonathan Zanger 在介绍中表示，Daybreak 让防御方用上 OpenAI 的前沿网络模型，能够分析漏洞、推理攻击路径，并识别代码与配置中的安全缺口。Check Point 通过 AI、工作区、云和网络安全产品服务超过 100,000 家组织，旗下 Check Point Research 团队负责把新漏洞快速转化为客户防护。

过去这套流程依赖资深分析师人工调查漏洞，再把发现写成安全签名或失陷指标，供 Check Point 的系统识别威胁。分析师的规模直接限制团队吞吐量，而威胁数量在增长、复杂度也在上升，Check Point 的职责是尽可能快地把新披露漏洞变成客户保护。Daybreak 被用来加速和自动化这条链路：模型能理解漏洞、分析攻击模式、扫描代码找缺口，让分析师从理解威胁到形成防护的路径明显缩短。Zanger 还指出 Daybreak 在理解复杂代码与配置、判断系统可能被攻击的途径上的进展，Check Point 认为这些能力已足够成熟，因此把它纳入安全工作流。

除漏洞研究外，Check Point 还在与 OpenAI 共同开发 Agentic Network Security Orchestration 方案。按 Zanger 的描述，这套方案把持续监控客户环境、明确的操作边界和人工审批重大动作结合起来：客户设定安全目标，系统解释自己的发现、建议动作和相关风险，再由客户决定是否执行。这意味着把分钟级的研究能力向实时防护延伸。

下一步的优先级是修复环节。漏洞研究已经缩短到分钟级后，Check Point 希望用 Daybreak 让安全团队更容易处置识别出的缺口。对客户来说，更快的漏洞研究意味着更快形成针对新漏洞的防护；更远期，Check Point 想走向更自治的防御——客户设定目标，重大动作仍由人批准。