Étendre Daybreak face au recul de la fenêtre de cyberdéfense

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 inédites, notamment de manière entièrement autonome. À mesure que ces capacités se diffusent, la fenêtre dont disposent les défenseurs pour se préparer se réduit. 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 offensive.

Nous étendons 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 généralistes de pointe, dont GPT‑5.6 Sol, avec des mesures de protection adaptées aux travaux autorisés de sécurité défensive. C’est le point de départ recommandé pour la plupart des défenseurs. Il prend en charge la découverte de vulnérabilités, la revue de code sécurisé, l’analyse de logiciels malveillants, la réponse aux incidents et la validation de correctifs.
• Daybreak Red donne accès à nos modèles spécialisés en cybersécurité pour la recherche autorisée de vulnérabilités, la validation d’exploits et les tests de sécurité.

Nous lançons également GPT‑5.6‑Cyber, accessible via Daybreak Red. Fondé sur GPT‑5.6 Sol, il est entraîné pour améliorer les capacités liées à plusieurs tâches spécialisées de cybersécurité, comme la recherche de vulnérabilités zero-day et le développement de chaînes d’exploitation, et pour réduire les refus concernant certaines tâches cyber à double usage et à risque élevé.

Daybreak libère des cybercapacités 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 au niveau du système pour filtrer les requêtes 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, aidant 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 au niveau du système, GPT‑5.6 Sol refusera certains prompts de cybersécurité à fort double usage, comme les tests d’intrusion sur des systèmes de production. Pour y remédier, nous avons entraîné GPT‑5.6‑Cyber, accessible via Daybreak Red, afin de réduire davantage les refus et d’améliorer les performances sur certaines tâches. GPT‑5.6‑Cyber aide les défenseurs de confiance à mener des activités de sécurité légitimes.

Pour mesurer la baisse du taux de refus offerte par GPT‑5.6‑Cyber via Daybreak Red, nous avons créé une évaluation interne, Advanced Cybersecurity Completion Rate, qui mesure la fréquence à laquelle les modèles répondent à des requêtes portant sur le développement de chaînes d’exploitation, le contournement de l’authentification, l’élévation de privilèges et d’autres scénarios avancés de cybersécurité¹. GPT‑5.6‑Cyber traite 95,0 % de ces requêtes, contre seulement 1,5 % pour GPT‑5.6 Sol et 2,0 % lorsqu’il est utilisé avec l’accès Daybreak Blue. Il traite également plus de requêtes que GPT‑5.5‑Cyber, qui n’en traite que 57,3 %, répondant ainsi aux retours des chercheurs en sécurité confrontés aux refus persistants du modèle précédent.

Nous présentons ci-dessous une série de prompts de cybersécurité et les réponses associées de GPT‑5.6 Sol avec les garde-fous système, GPT‑5.6 Sol (Daybreak Blue), GPT‑5.5‑Cyber (Daybreak Red) et GPT‑5.6‑Cyber (Daybreak Red).

Amélioration des performances en cybersécurité

Le modèle GPT‑5.6‑Cyber est entraîné pour améliorer les performances de certains flux de travail de cybersécurité impliquant le développement d’exploits et la recherche avancée en sécurité. Sur 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 également à améliorer la capacité à découvrir de nouvelles vulnérabilités zero-day et à en évaluer 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 open source. Nous leur demandons ensuite de générer des preuves de concept d’exploitation ayant le plus grand impact possible, accompagnées d’un compte rendu technique de leurs découvertes. Les modèles sont évalués sur la gravité et l’impact de leurs découvertes, ainsi que sur la justesse de l’évaluation et la qualité du compte rendu technique associé. 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 avec notre évaluation interne de découverte de vulnérabilités et de rédaction de rapports, qui donne à un agent un prompt ouvert lui demandant de trouver des vulnérabilités dans un dépôt comportant une vulnérabilité connue. Les modèles gagnent des points dans cette évaluation en découvrant des vulnérabilités graves et exploitables, nouvelles ou connues, en développant une preuve de concept fonctionnelle et en soumettant un rapport de vulnérabilité de haute qualité. GPT‑5.6 Sol et GPT‑5.6‑Cyber améliorent tous deux les résultats de GPT‑5.5‑Cyber. GPT‑5.6‑Cyber obtient de moins bons résultats que GPT‑5.6 Sol à cette évaluation, ce qui s’explique, selon nous, 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 testant 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 la sandbox V8, restent activées, et l’agent reçoit moins d’informations 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 plus efficacement en tokens et obtient les meilleures performances. Lorsque nous passons de la configuration standard de 300 tours à 600 tours, l’écart de performance entre les deux modèles se réduit.

Outre les résultats aux évaluations comparatives, nous avons également donné un accès anticipé à GPT‑5.6‑Cyber à un groupe de clients partenaires de confiance. Ces clients ont utilisé avec succès les modèles pour accélérer considérablement 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’étendent à la recherche de vulnérabilités réelles. La recherche de vulnérabilités réelles exige souvent un raisonnement soutenu sur de vastes bases de code inconnues. Les chercheurs doivent formuler et tester des hypothèses, suivre les interactions entre plusieurs composants, reproduire les comportements inattendus et déterminer si une vulnérabilité présumée est exploitable 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 examiner V8, le moteur JavaScript utilisé par Chrome. Nous avons découvert deux vulnérabilités jusque-là inconnues qui pouvaient être enchaînées pour corrompre la mémoire et s’échapper de la sandbox 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 grave de V8, le moteur JavaScript de Chrome. Son compilateur d’optimisation omettait à tort un contrôle de sécurité lors de la conversion de valeurs en entiers, permettant à des valeurs non définies de produire un nombre anormalement élevé au lieu du résultat attendu.

Si ce nombre est utilisé comme indice de tableau, le compilateur peut supposer à tort qu’il se trouve dans les limites du tableau et omettre le contrôle habituel des limites. Un attaquant peut alors lire ou écraser la mémoire appartenant à d’autres objets, et éventuellement exécuter du code arbitraire dans la sandbox de Chrome. Sortir de la sandbox du tas nécessiterait généralement une deuxième vulnérabilité, que GPT‑5.6‑Cyber a également découverte. Le schéma ci-dessous présente une vue d’ensemble de cette vulnérabilité grave.