Étendre Daybreak alors que la fenêtre de cyberdéfense rétrécit

Le monde de la cybersécurité évolue rapidement : les acteurs malveillants utiliseront de plus en plus l’IA pour mener des cyberattaques à une vitesse et à une échelle sans précédent, notamment de façon entièrement autonome. À mesure que ces capacités se répandent, la fenêtre dont disposent les défenseurs pour se préparer rétrécit. Notre réponse consiste à mettre l’intelligence de pointe entre les mains de défenseurs de confiance partout dans le monde, avant que les attaquants ne déploient à grande échelle des capacités d’IA offensives.

Nous élargissons OpenAI Daybreak avec deux niveaux d’accès conçus pour fournir aux défenseurs approuvés les capacités adaptées à leur travail :

• Daybreak Blue donne accès à des modèles polyvalents de pointe, notamment GPT‑5.6 Sol, avec des mesures de protection adaptées aux travaux de sécurité défensive autorisés. Il s’agit du point de départ recommandé pour la plupart des défenseurs, avec prise en charge de la découverte de vulnérabilités, de la révision sécurisée du code, de l’analyse des logiciels malveillants, de la réponse aux incidents et de la validation des correctifs.
• Daybreak Red donne accès à nos modèles spécialement entraînés pour la cybersécurité afin de mener des recherches autorisées sur les vulnérabilités, de valider des exploits et d’effectuer des tests de sécurité.

Nous lançons également GPT‑5.6‑Cyber, offert par l’intermédiaire de Daybreak Red. Fondé sur GPT‑5.6 Sol, il est entraîné pour améliorer les capacités liées à plusieurs tâches spécialisées de cybersécurité, comme la découverte de vulnérabilités inédites et le développement de chaînes d’exploits, et pour réduire les refus concernant certaines tâches cybernétiques à double usage et à risque élevé.

Daybreak donne accès à des capacités cybernétiques avancées

Comme nous l’avons déjà annoncé⁠, GPT‑5.6 Sol offre des performances de pointe pour les tâches de cybersécurité. En production, nous déployons des mesures de protection à l’échelle du système pour filtrer les demandes liées à la cybersécurité et prévenir les abus, mais elles peuvent aussi bloquer des travaux défensifs légitimes. L’accès Daybreak Blue supprime ces garde-fous, ce qui aide les défenseurs à mieux exploiter le modèle pour des tâches de sécurité réelles, notamment la détection et la réponse aux incidents, les enquêtes, la gestion des vulnérabilités et les évaluations de sécurité.

Même sans garde-fous à l’échelle du système, GPT‑5.6 Sol refusera certaines invites de cybersécurité fortement à double usage, comme les tests d’intrusion de systèmes de production. Pour y remédier, nous avons entraîné GPT‑5.6‑Cyber, offert avec l’accès Daybreak Red, afin de réduire davantage les refus et d’améliorer les performances pour certaines tâches. GPT‑5.6‑Cyber aide les défenseurs de confiance à mener des activités de sécurité légitimes.

Pour mesurer la réduction du taux de refus qu’offre GPT‑5.6‑Cyber avec l’accès Daybreak Red, nous avons créé une évaluation interne, le taux d’exécution des tâches avancées de cybersécurité, qui mesure la fréquence à laquelle les modèles répondent aux demandes portant sur le développement de chaînes d’exploits, le contournement de l’authentification, l’élévation des privilèges et d’autres scénarios avancés de cybersécurité¹. GPT‑5.6‑Cyber exécute 95,0 % de ces demandes, contre seulement 1,5 % pour GPT‑5.6 Sol et 2,0 % lorsque celui-ci est utilisé avec l’accès Daybreak Blue. Il exécute également davantage de demandes que GPT‑5.5‑Cyber, qui n’en exécute que 57,3 %, répondant ainsi aux commentaires de chercheurs en sécurité confrontés aux refus persistants du modèle précédent.

Nous présentons ci-dessous une série d’invites de cybersécurité et les réponses correspondantes de GPT‑5.6 Sol avec des garde-fous à l’échelle du système, GPT‑5.6 Sol (Daybreak Blue), GPT‑5.5‑Cyber (Daybreak Red) et GPT‑5.6‑Cyber (Daybreak Red).

Améliorer les performances en cybersécurité

Le modèle GPT‑5.6‑Cyber est entraîné pour améliorer les performances de certains flux de travail en cybersécurité portant sur le développement d’exploits et la recherche avancée en sécurité. Dans ExploitGym², qui évalue si les agents peuvent transformer des vulnérabilités connues en exploits fonctionnels permettant l’exécution de code arbitraire dans des environnements contrôlés, GPT‑5.6‑Cyber surpasse GPT‑5.6 Sol et GPT‑5.5 Cyber.

GPT‑5.6‑Cyber vise aussi à améliorer la capacité de trouver de nouvelles vulnérabilités inédites et d’en calibrer précisément la gravité. Nous avons créé un jeu de données d’évaluation interne dans lequel nous fournissons aux modèles la version actuelle d’un dépôt de logiciel libre. Nous leur demandons ensuite de produire des exploits de preuve de concept ayant l’impact maximal possible, ainsi qu’un compte rendu technique de leurs découvertes. Les modèles sont évalués selon la gravité et l’impact de leurs découvertes, ainsi que selon le calibrage et la qualité du compte rendu technique qui les accompagne. Grâce à son entraînement spécialisé, GPT‑5.6‑Cyber (Daybreak Red) a surpassé GPT‑5.6 Sol (Daybreak Blue) dans cette évaluation comparative.

Nous avons également évalué GPT‑5.6‑Cyber au moyen de notre évaluation interne de découverte de vulnérabilités et de rédaction de rapports, qui donne à un agent une invite ouverte lui demandant de trouver des vulnérabilités dans un dépôt comportant une vulnérabilité connue. Les modèles obtiennent des points dans cette évaluation en découvrant des vulnérabilités graves et exploitables, qu’elles soient nouvelles ou connues, en développant une preuve de concept fonctionnelle et en soumettant un rapport de vulnérabilité de grande qualité. GPT‑5.6 Sol et GPT‑5.6‑Cyber surpassent tous deux GPT‑5.5‑Cyber. GPT‑5.6‑Cyber obtient de moins bons résultats que GPT‑5.6 Sol à cette évaluation, ce qui, selon nous, s’explique par le fait que le modèle produit parfois des rapports de vulnérabilité plus courts et moins détaillés.

Enfin, nous avons mesuré les capacités de développement d’exploits avec ExploitBench³, une évaluation qui teste la capacité d’un agent à transformer une vulnérabilité V8 en exploit complet. Cette tâche d’exploitation est plus difficile qu’ExploitGym : davantage de protections défensives, comme le bac à sable V8, demeurent activées, et l’agent reçoit moins d’information sur la vulnérabilité à exploiter. Dans la configuration standard, qui limite les agents à 300 tours, GPT‑5.6 Sol (Daybreak Blue) résout les tâches avec une meilleure efficacité en tokens et obtient les meilleurs résultats. Lorsque nous passons de la configuration standard de 300 tours à 600 tours, l’écart de performance entre les deux modèles se resserre.

En plus des résultats aux évaluations comparatives, nous avons offert un accès anticipé à GPT‑5.6‑Cyber à un groupe de clients partenaires de confiance. Ces clients ont utilisé les modèles avec beaucoup de succès pour accélérer leurs flux de travail défensifs :

Découvrir et corriger des vulnérabilités dans des logiciels réels

Les capacités de GPT‑5.6‑Cyber vont au-delà des performances aux évaluations de recherche et s’appliquent à la recherche de vulnérabilités dans le monde réel. La recherche de vulnérabilités dans le monde réel exige souvent un raisonnement soutenu sur de vastes bases de code inconnues. Les chercheurs doivent formuler et tester des hypothèses, retracer les interactions entre plusieurs composants, reproduire les comportements inattendus et déterminer si une vulnérabilité présumée peut être exploitée en pratique.

Depuis la fin de l’entraînement du modèle GPT‑5.6‑Cyber, nous l’avons utilisé pour étudier en profondeur et améliorer certains projets logiciels. Par exemple, nous avons utilisé GPT‑5.6‑Cyber pour étudier V8, le moteur JavaScript utilisé par Chrome. Nous avons découvert deux vulnérabilités jusque-là inconnues qui pouvaient être enchaînées pour corrompre la mémoire et sortir du bac à sable du tas V8. Nos chercheurs ont validé les découvertes et les ont signalées à Google dans le cadre d’une divulgation coordonnée des vulnérabilités. Google a corrigé la vulnérabilité et lui a attribué l’identifiant CVE-2026-15903.

CVE-2026-15903 est une vulnérabilité de gravité élevée dans V8, le moteur JavaScript de Chrome. Son compilateur d’optimisation omettait à tort une vérification de sécurité lors de la conversion de valeurs en nombres entiers, ce qui permettait à des valeurs non définies de produire un nombre anormalement élevé plutôt que le résultat attendu.

Si ce nombre sert d’indice de tableau, le compilateur peut supposer à tort qu’il se trouve dans les limites du tableau et omettre la vérification habituelle des limites. Un attaquant peut alors lire ou écraser la mémoire appartenant à d’autres objets et potentiellement exécuter du code arbitraire dans le bac à sable de Chrome. La sortie du bac à sable du tas nécessiterait généralement une deuxième vulnérabilité, que GPT‑5.6‑Cyber a également trouvée. Le diagramme ci-dessous donne un aperçu de cette vulnérabilité de gravité élevée.