חיזוק חוסן הסייבר עם התקדמות יכולות הבינה המלאכותית

יכולות הסייבר של מודלי בינה מלאכותית מתקדמות במהירות ומביאות תועלת משמעותית להגנת הסייבר, לצד סיכונים חדשים הנובעים משימוש דו־תכליתי, שיש לנהל בקפידה. למשל, הביצועים במבחני היכולות המבוססים על אתגרי ״תפוס את הדגל״ (CTF) השתפרו מ־27% ב־GPT‑5⁠(נפתח בחלון חדש) באוגוסט 2025 ל־76% ב־GPT‑5.1‑Codex‑Max⁠(נפתח בחלון חדש) בנובמבר 2025.

אנחנו צופים שמודלי בינה מלאכותית עתידיים ימשיכו במגמה זו. כחלק מההיערכות לכך, אנחנו מתכננים ומבצעים הערכות מתוך הנחה שכל מודל חדש עשוי להגיע לרמת יכולת ״גבוהה״ בתחום הסייבר, לפי המדדים של Preparedness Framework⁠(נפתח בחלון חדש) שלנו. הכוונה היא למודלים שיכולים לפתח כלי ניצול פעילים לתקיפה מרחוק של מערכות מוגנות היטב באמצעות חולשות יום אפס, או לסייע באופן משמעותי במבצעי חדירה מורכבים וחשאיים למערכות ארגוניות או תעשייתיות, במטרה להשפיע על העולם האמיתי. בפוסט הזה אנחנו מסבירים את הגישה שלנו לאמצעי בטיחות עבור מודלים שמגיעים לרמות היכולת האלה, וכיצד אנחנו מוודאים שהם מסייעים משמעותית לגורמי הגנת סייבר תוך צמצום השימוש לרעה.

עם התקדמות היכולות האלה, OpenAI משקיעה בשיפור יכולות המודלים שלנו במשימות הגנת סייבר וביצירת כלים שיקלו על גורמי הגנה לבצע תהליכי עבודה כגון סקירת קוד ותיקון חולשות. המטרה שלנו היא שהמודלים והמוצרים שלנו יעניקו יתרונות משמעותיים לגורמי הגנה, שלעיתים קרובות נאלצים להתמודד עם תוקפים רבים מהם ועם מחסור במשאבים.

כמו בתחומים אחרים בעלי שימוש דו־תכליתי, תהליכי עבודה בהגנת סייבר ובתקיפת סייבר נשענים לעיתים קרובות על אותם ידע ושיטות בסיסיים. אנחנו משקיעים באמצעי בטיחות שיסייעו להבטיח שהיכולות החזקות האלה יועילו בעיקר לשימושי הגנה, ויצמצמו את היתרון שהן עשויות להעניק למי שפועלים למטרות זדוניות. אבטחת סייבר נוגעת כמעט בכל תחום, ולכן איננו יכולים להסתמך על סוג אחד של אמצעי בטיחות — כמו הגבלת ידע או מתן גישה למשתמשים שנבדקו בלבד. במקום זאת, נדרשת גישת הגנה רב־שכבתית שמאזנת בין סיכונים ומעצימה את המשתמשים. בפועל, פירוש הדבר הוא לעצב את אופן הגישה ליכולות, הכוונתן ויישומן, כך שמודלים מתקדמים יחזקו את האבטחה במקום להקל על שימוש לרעה.

אנחנו רואים בעבודה הזאת לא מאמץ חד־פעמי, אלא השקעה מתמשכת וארוכת טווח בהענקת יתרון לגורמי הגנה ובחיזוק מתמיד של רמת האבטחה בתשתיות הקריטיות ברחבי המערכת האקולוגית.

המודלים שלנו מתוכננים ומאומנים לפעול בבטחה, בתמיכת מערכות יזומות שמזהות שימוש לרעה בתחום הסייבר ומגיבות לו. אנחנו משפרים את ההגנות האלה ללא הרף, בהתאם לשינויים ביכולות שלנו ובמפת האיומים. אף מערכת אינה יכולה להבטיח מניעה מוחלטת של שימוש לרעה בתחום הסייבר בלי לפגוע קשות בשימושי הגנה. לכן האסטרטגיה שלנו היא לצמצם סיכונים באמצעות מערך בטיחות רב־שכבתי.

בבסיס המערך הזה עומדת גישת הגנה רב־שכבתית, המשלבת בקרות גישה, הקשחת תשתיות, בקרות תעבורה יוצאת וניטור. אנחנו משלימים את האמצעים האלה במערכות זיהוי ותגובה ובתוכניות ייעודיות למודיעין איומים ולניהול סיכונים פנימיים, כדי לאפשר זיהוי וחסימה מהירים של איומים מתפתחים. אמצעי הבטיחות האלה מתוכננים להתפתח עם מפת האיומים. אנחנו מניחים שיהיו שינויים ובונים את המערכות כך שנוכל להתאים אותן במהירות ובאופן הולם.

על בסיס זה אנחנו מוסיפים:

• אימון המודל לסרב לבקשות מזיקות או להשיב להן בבטחה, תוך שמירה על תועלת לצורכי לימוד והגנה: אנחנו מאמנים את מודלי החזית שלנו לסרב לבקשות שיאפשרו שימוש מובהק לרעה בתחום הסייבר או להשיב להן בבטחה, ובה בעת להועיל ככל האפשר לשימושים לגיטימיים לצורכי הגנה ולימוד.

• מערכות זיהוי: אנחנו משפרים ומתחזקים ניטור כלל־מערכתי במוצרים המשתמשים במודלי חזית, כדי לזהות פעילות סייבר שעלולה להיות זדונית. כשפעילות נראית לא בטוחה, אנחנו עשויים לחסום פלט, לנתב פרומפטים למודלים בטוחים יותר או בעלי יכולות מוגבלות יותר, או להעביר את המקרה להמשך טיפול במסגרת האכיפה. האכיפה שלנו משלבת בדיקה אוטומטית ואנושית, תוך התחשבות בגורמים כגון דרישות החוק, חומרת המקרה והישנות ההתנהגות. אנחנו עובדים גם בשיתוף פעולה הדוק עם מפתחים ולקוחות ארגוניים כדי לתאם תקני בטיחות ולאפשר שימוש אחראי, עם מסלולים ברורים להעברת מקרים להמשך טיפול.

• red teaming מקצה לקצה: אנחנו עובדים עם ארגונים המתמחים ב־red teaming כדי להעריך ולשפר את אמצעי צמצום הסיכונים שלנו. תפקידם הוא לנסות לעקוף את כל ההגנות שלנו באמצעות בחינה מקצה לקצה, בדיוק כפי שעשוי לעשות יריב נחוש ובעל משאבים רבים. כך אנחנו יכולים לזהות פערים מוקדם ולחזק את המערכת כולה.

OpenAI השקיעה כבר בשלב מוקדם ביישום בינה מלאכותית לצורכי הגנת סייבר, והצוות שלנו פועל בתיאום הדוק עם מומחים מרחבי העולם כדי לקדם הן את המודלים שלנו והן את יישומיהם. אנחנו מעריכים את הקהילה העולמית של אנשי אבטחת הסייבר, העמלים להפוך את העולם הדיגיטלי שלנו לבטוח יותר, ומחויבים לספק כלים רבי־עוצמה שתומכים בהגנה. עם הטמעת אמצעי בטיחות חדשים, נמשיך לעבוד עם קהילת אבטחת הסייבר כדי להבין היכן בינה מלאכותית יכולה לחזק משמעותית את החוסן, והיכן חשוב במיוחד ליישם אמצעי בטיחות מתוכננים היטב.

לצד שיתופי הפעולה האלה, אנחנו מקימים מערך יוזמות שנועדו לסייע לגורמי הגנה לפעול מהר יותר, לבסס את אמצעי הבטיחות שלנו על צרכים מהשטח ולהאיץ תיקון אחראי של חולשות בהיקף רחב.

בקרוב נציג תוכנית גישה למשתמשים מהימנים, שבמסגרתה נבחן מתן גישה מדורגת ליכולות משופרות במודלים החדשים ביותר שלנו לצורכי הגנה, עבור משתמשים ולקוחות העוסקים בהגנת סייבר ועומדים בתנאי הזכאות. אנחנו עדיין בוחנים היכן נכון למתוח את הגבול בין יכולות שנוכל להנגיש באופן רחב לבין יכולות שדורשות הגבלות מדורגות. ממצאי הבחינה עשויים להשפיע על מבנה התוכנית בעתיד. אנחנו שואפים שתוכנית הגישה הזאת תשמש אבן בניין ביצירת מערכת אקולוגית עמידה.

Aardvark, חוקר האבטחה האג'נטי שלנו, שמסייע למפתחים ולצוותי אבטחה לאתר ולתקן חולשות בהיקף רחב, זמין כעת בגרסת בטא סגורה. הוא סורק בסיסי קוד לאיתור חולשות ומציע תיקונים שמתחזקי הקוד יכולים ליישם במהירות. הוא כבר זיהה חולשות CVE חדשות בתוכנות קוד פתוח באמצעות reasoning על בסיסי קוד שלמים. אנחנו מתכננים להציע כיסוי ללא תשלום למאגרי קוד פתוח נבחרים שאינם מסחריים, כדי לתרום לאבטחת המערכת האקולוגית של תוכנות הקוד הפתוח ושרשרת האספקה שלהן. אפשר להגיש בקשה להשתתפות כאן.

נקים את המועצה לסיכונים ממודלי חזית, קבוצת ייעוץ שתאפשר לאנשי הגנת סייבר ולאנשי אבטחה מנוסים לעבוד בשיתוף פעולה הדוק עם הצוותים שלנו. המועצה תתמקד תחילה באבטחת סייבר, ובעתיד תרחיב את פעילותה לתחומים נוספים של יכולות חזית. חברי המועצה ייעצו לגבי הגבול בין יכולות מועילות ואחראיות לבין פוטנציאל לשימוש לרעה, והתובנות האלה ישפיעו ישירות על ההערכות ואמצעי הבטיחות שלנו. נשתף פרטים נוספים על המועצה בקרוב. 

לבסוף, אנחנו צופים ששימוש לרעה בתחום הסייבר עשוי להיות אפשרי באמצעות כל מודל חזית בתעשייה. כדי להתמודד עם כך, אנחנו עובדים עם מעבדות אחרות המפתחות מודלי חזית במסגרת פורום מודלי החזית — ארגון ללא מטרות רווח הנתמך בידי מעבדות מובילות לבינה מלאכותית ושותפים מהתעשייה — כדי לגבש הבנה משותפת של מודלי איומים ושיטות עבודה מומלצות. בהקשר הזה, מידול איומים מסייע לצמצם סיכונים באמצעות זיהוי הדרכים שבהן ניתן להפוך יכולות בינה מלאכותית לכלי תקיפה, צווארי הבקבוק הקריטיים הניצבים בפני גורמי איום שונים, והאופן שבו מודלי חזית עשויים לשפר משמעותית את יכולותיהם. שיתוף הפעולה הזה נועד לגבש ברחבי המערכת האקולוגית הבנה אחידה של גורמי איום ונתיבי תקיפה, כדי לאפשר למעבדות, למתחזקי קוד ולגורמי הגנה לשפר את אמצעי צמצום הסיכונים שלהם, ולהבטיח שתובנות אבטחה קריטיות יופצו במהירות ברחבי המערכת האקולוגית. אנחנו עובדים גם עם צוותים חיצוניים לפיתוח הערכות בתחום אבטחת הסייבר⁠(נפתח בחלון חדש). אנחנו מקווים שמערכת אקולוגית של הערכות עצמאיות תסייע גם היא בגיבוש הבנה משותפת של יכולות המודלים.

יחד, המאמצים האלה משקפים את המחויבות ארוכת הטווח שלנו לחיזוק גורמי ההגנה במערכת האקולוגית. ככל שיכולות המודלים משתפרות, המטרה שלנו היא לסייע להבטיח שהן יתורגמו ליתרון ממשי עבור גורמי הגנה — על בסיס צרכים מהשטח, בהכוונת מומחים ותוך יישום זהיר. לצד העבודה הזאת, אנחנו מתכננים לבחון יוזמות נוספות ומענקים לאבטחת סייבר, כדי לסייע בחשיפת רעיונות פורצי דרך שאולי לא היו עולים בערוצים המקובלים, ולגייס במיקור המונים פתרונות הגנה נועזים ויצירתיים מהאקדמיה, מהתעשייה ומקהילת הקוד הפתוח. כל אלה הם חלק מעבודה מתמשכת, ואנחנו צופים שנמשיך לפתח ולהתאים את התוכניות האלה ככל שנלמד מה מקדם באופן היעיל ביותר את האבטחה בעולם האמיתי.