Cyber Defense की गुंजाइश कम होने के साथ Daybreak बढ़ाना

साइबर सिक्योरिटी की दुनिया तेज़ी से बदल रही है—हमलावर साइबर हमले करने के लिए AI का इस्तेमाल तेज़ी और बड़े पैमाने पर करेंगे, जिसमें पूरी तरह से ऑटोनोमस तरीके भी शामिल होंगे. जैसे-जैसे ये क्षमताएँ फैल रही हैं, बचाव करने वालों के पास तैयारी के लिए बहुत कम समय बचा है. हमारा जवाब यह है कि हमलावरों के बड़े पैमाने पर आक्रामक AI क्षमताओं का इस्तेमाल शुरू करने से पहले ही, हर जगह भरोसेमंद बचाव करने वालों के हाथों में अत्याधुनिक इंटेलिजेंस पहुँचाई जाए.

हम OpenAI Daybreak का दायरा दो एक्सेस टियर के साथ बढ़ा रहे हैं, जिन्हें मंज़ूरी प्राप्त डिफ़ेंडर को उनके काम के लिए सही क्षमताएँ देने के मकसद से बनाया गया है:

• Daybreak Blue, GPT‑5.6 Sol जैसे अत्याधुनिक जनरल-पर्पस मॉडल तक पहुँच देता है. इसमें ऐसे सुरक्षा उपाय शामिल हैं जो ऑथोराइज़ की गई डिफ़ेंसिव सिक्योरिटी के काम के लिए ख़ास तौर पर तैयार किए गए हैं. ज़्यादातर डिफ़ेंडर के लिए यह एक बेहतरीन शुरुआती पॉइंट है, जो कमज़ोरियों का पता लगाने, सुरक्षित कोड रिव्यू, मैलवेयर एनालिसिस, इंसिडेंट रिस्पॉन्स और पैच वैलिडेशन में मदद करता है.
• Daybreak Red ऑथोराइज़ की गई वल्नरेबिलिटी रिसर्च, एक्सप्लॉइट वैलिडेशन और सिक्योरिटी टेस्टिंग के लिए हमारे ख़ास तौर पर तैयार किए गए साइबरसिक्योरिटी मॉडल का एक्सेस देता है.

हम GPT‑5.6‑Cyber भी पेश कर रहे हैं, जो Daybreak Red के ज़रिए उपलब्ध होगा. GPT‑5.6 Sol पर आधारित, इसे कई ख़ास साइबर-सिक्योरिटी काम (जैसे, ज़ीरो-डे वल्नरेबिलिटीज़ का पता लगाना और एक्सप्लॉइट चेन बनाना) में क्षमताएँ बेहतर करने और हाई रिस्क वाले, दोहरे इस्तेमाल वाले साइबर काम के लिए इनकार को कम करने के लिए ट्रेन किया गया है.

Daybreak एडवांस्ड साइबर क्षमताएँ अनलॉक करता है

जैसा कि हमने पहले बताया था⁠, GPT‑5.6 Sol साइबरसिक्योरिटी से जुड़े काम में बेहतरीन परफॉर्मेंस देता है. प्रोडक्शन में, हम साइबरसिक्योरिटी से जुड़ी रिक्वेस्ट की जाँच करने और गलत इस्तेमाल को रोकने के लिए सिस्टम-लेवल पर सुरक्षा उपाय लागू करते हैं, लेकिन इनसे सही और ज़रूरी सुरक्षा से जुड़े काम भी रुक सकते हैं. Daybreak Blue का एक्सेस इन सुरक्षा पाबंदियों को हटा देता है, जिससे सुरक्षा से जुड़े काम करने वालों को असल दुनिया में मॉडल का ज़्यादा फ़ायदा मिलता है. इसमें घटना का पता लगाना और उस पर कार्रवाई करना, जाँच-पड़ताल, कमज़ोरियों का मैनेजमेंट और सुरक्षा का आकलन जैसे काम शामिल हैं.

सिस्टम-लेवल पर सुरक्षा उपायों के बिना भी, ऐसे कई साइबर-सिक्योरिटी प्रॉम्प्ट हैं जिनका इस्तेमाल दो तरह से किया जा सकता है (जैसे, प्रोडक्शन सिस्टम की पेंटेस्टिंग), जहाँ GPT‑5.6 Sol काम करने से मना कर देगा. इस समस्या को हल करने के लिए, हमने GPT‑5.6‑Cyber को ट्रेन किया है (जो Daybreak Red एक्सेस के ज़रिए उपलब्ध है), ताकि मना करने की घटनाओं को और कम किया जा सके और कुछ ख़ास काम में परफ़ॉर्मेंस को बेहतर बनाया जा सके. GPT‑5.6‑Cyber भरोसेमंद सुरक्षा विशेषज्ञों को वैध सुरक्षा गतिविधियाँ करने में मदद करता है.

Daybreak Red एक्सेस के ज़रिए GPT‑5.6‑Cyber से मिलने वाली कम इनकार दर को मापने के लिए, हमने एक इंटरनल इवैल्यूएशन (एडवांस्ड साइबरसिक्योरिटी कंप्लीशन रेट) बनाया. यह मापता है कि मॉडल कितनी बार उन अनुरोधों का जवाब देते हैं जिनमें एक्सप्लॉइट-चेन डेवलपमेंट, ऑथेंटिकेशन बायपास, प्रिविलेज एस्केलेशन और अन्य एडवांस्ड साइबरसिक्योरिटी परिस्थियाँ शामिल होती हैं¹. GPT‑5.6‑Cyber इनमें से 95.0% अनुरोध पूरे करता है, जबकि GPT‑5.6 Sol सिर्फ़ 1.5% और Daybreak Blue एक्सेस के साथ इस्तेमाल करने पर 2.0% अनुरोध पूरे करता है. यह GPT‑5.5‑Cyber से भी ज़्यादा अनुरोध पूरे करता है (जो सिर्फ़ 57.3% अनुरोध पूरे करता था); यह उन सुरक्षा रिसर्च करने वालों के फ़ीडबैक पर आधारित है जिन्हें पुराने मॉडल के साथ बार-बार इनकार का सामना करना पड़ता था.

नीचे हम साइबर सुरक्षा से जुड़े प्रॉम्प्ट और उनसे जुड़े GPT‑5.6 Sol (सिस्टम-लेवल पाबंदियों के साथ), GPT‑5.6 Sol (Daybreak Blue), GPT‑5.5‑Cyber (Daybreak Red), और GPT‑5.6‑Cyber (Daybreak Red) के मॉडल रिस्पॉन्स दिखा रहे हैं.

साइबर सुरक्षा परफ़ॉर्मेंस को बेहतर बनाना

GPT‑5.6‑Cyber मॉडल को कुछ ख़ास साइबर-सिक्योरिटी वर्कफ़्लो में परफ़ॉर्मेंस बेहतर बनाने के लिए ट्रेन किया गया है, जिनमें एक्सप्लॉइट डेवलपमेंट और एडवांस्ड सिक्योरिटी रिसर्च शामिल हैं. ExploitGym² पर, जो यह जाँचता है कि क्या एजेंट जानी-मानी कमज़ोरियों को ऐसे काम करने वाले एक्सप्लॉइट में बदल सकते हैं जो कंट्रोल किए गए एनवायरनमेंट में मनमाना कोड चला सकें, GPT‑5.6‑Cyber मॉडल GPT‑5.6 Sol और GPT‑5.5 Cyber, दोनों से बेहतर परफ़ॉर्म करता है.

GPT‑5.6‑Cyber का एक और मकसद नई ज़ीरो-डे वल्नरेबिलिटीज़ का पता लगाना और उनकी गंभीरता का सही अंदाज़ा लगाना है. हमने एक इंटरनल इवैल्यूएशन डेटासेट बनाया है जिसमें हम मॉडल को ओपन-सोर्स रिपॉज़िटरी की मौजूदा रिलीज़ देते हैं. फिर हम उनसे ज़्यादा से ज़्यादा असर वाले 'प्रूफ़-ऑफ़-कॉन्सेप्ट' एक्सप्लॉइट्स जेनरेट करने और अपनी खोज के बारे में एक टेक्निकल रिपोर्ट लिखने के लिए कहते हैं. मॉडल का मूल्यांकन उनकी खोज की गंभीरता और असर, साथ ही साथ उनके साथ दी गई टेक्निकल रिपोर्ट की क्वालिटी और सटीकता के आधार पर किया जाता है. अपनी ख़ास ट्रेनिंग की वजह से, GPT‑5.6‑Cyber (Daybreak Red) ने इस बेंचमार्क पर GPT‑5.6 Sol (Daybreak Blue) से बेहतर परफ़ॉर्म किया.

हमने GPT‑5.6‑Cyber का मूल्यांकन हमारे इंटरनल 'वल्नरेबिलिटी डिस्कवरी और रिपोर्ट राइटिंग' टेस्ट के आधार पर भी किया. इस टेस्ट में एजेंट को एक ऐसी रिपॉज़िटरी में वल्नरेबिलिटी खोजने के लिए एक ओपन-एंडेड प्रॉम्प्ट दिया जाता है, जिसमें पहले से पता वल्नरेबिलिटी मौजूद होती है. इस मूल्यांकन में मॉडल को गंभीर और जिन पर कार्रवाई की जा सके ऐसी वल्नरेबिलिटी (चाहे वे नई हों या पहले से पता) खोजने, काम करने लायक 'प्रूफ़-ऑफ़-कांसेप्ट' तैयार करने और हाई-क्वालिटी वाली वल्नरेबिलिटी रिपोर्ट जमा करने पर पॉइंट्स मिलते हैं. GPT‑5.6 Sol और GPT‑5.6‑Cyber, दोनों ही GPT‑5.5‑Cyber से बेहतर परफ़ॉर्म करते हैं. इस मूल्यांकन में GPT‑5.6‑Cyber की परफ़ॉर्मेंस GPT‑5.6 Sol की तुलना में ख़राब रहती है; हमारा मानना है कि ऐसा इसलिए होता है क्योंकि यह मॉडल कभी-कभी छोटी और कम विस्तृत वल्नरेबिलिटी रिपोर्ट तैयार करता है.

आख़िरकार, हमने ExploitBench³ पर 'एक्सप्लॉइट डेवलपमेंट' क्षमताओं को मापा. यह एक ऐसा टेस्ट है जो यह जाँचता है कि कोई एजेंट V8 वल्नरेबिलिटी को एक पूरे एक्सप्लॉइट में बदलने में कितना सक्षम है. यह एक्सप्लॉइटेशन टास्क ExploitGym से ज़्यादा मुश्किल है — इसमें V8 सैंडबॉक्स जैसे ज़्यादा सुरक्षा उपाय चालू रहते हैं, और एजेंट को एक्सप्लॉइट करने के लिए वल्नरेबिलिटी के बारे में कम जानकारी दी जाती है. स्टैंडर्ड सेटिंग में, जहाँ एजेंट्स को 300 टर्न तक सीमित रखा जाता है, GPT‑5.6 Sol (Daybreak Blue) टास्क को ज़्यादा टोकन-एफ़िशिएंट तरीके से पूरा करता है और सबसे अच्छा परफ़ॉर्म करता है. अगर हम स्टैंडर्ड 300-टर्न सेटिंग से आगे बढ़कर 600 टर्न तक जाते हैं, तो दोनों मॉडल की परफ़ॉर्मेंस के बीच का अंतर कम हो जाता है.

मूल्यांकन बेंचमार्क पर मिले नतीजों के अलावा, हमने भरोसेमंद कस्टमर पार्टनर के एक ग्रुप को GPT‑5.6‑Cyber का अर्ली एक्सेस भी दिया. इन कस्टमर्स ने अपने डिफ़ेंसिव वर्कफ़्लो को तेज़ करने के लिए इन मॉडल का सफ़लतापूर्वक इस्तेमाल किया है:

असल दुनिया के सॉफ़्टवेयर में कमज़ोरियों को खोजना और उन्हें ठीक करना

GPT‑5.6‑Cyber की क्षमताएँ रिसर्च बेंचमार्क परफ़ॉर्मेंस से परे असल दुनिया की वल्नरेबिलिटी रिसर्च तक फैली हुई हैं. असल दुनिया की वल्नरेबिलिटी रिसर्च में अक्सर बड़े, अपरिचित कोडबेस में लगातार रीज़निंग की ज़रुरत होती है. रिसर्चर को परिकल्पनाएँ बनानी और उन्हें टेस्ट करना होता है, कई कॉम्पोनेंट के बीच इंटरैक्शन का पता लगाना होता है, अनचाहे व्यवहार को दोबारा उत्पन्न करना होता है और यह निर्धारित करना होता है कि क्या किसी संदिग्ध वल्नरेबिलिटी को व्यावहारिक तौर से एक्सप्लॉइट किया जा सकता है या नहीं.

GPT‑5.6‑Cyber मॉडल की ट्रेनिंग पूरी होने के बाद, हमने इसका इस्तेमाल कुछ चुने हुए सॉफ़्टवेयर प्रोजेक्ट्स की गहराई से जाँच करने और उन्हें बेहतर बनाने के लिए किया है. उदाहरण के लिए, हमने Chrome में इस्तेमाल होने वाले JavaScript इंजन, V8 की जाँच के लिए GPT‑5.6‑Cyber का इस्तेमाल किया. हमें दो ऐसी वल्नरेबिलिटी मिलीं जिनके बारे में पहले किसी को पता नहीं था; इनका इस्तेमाल करके मेमोरी को ख़राब किया जा सकता था और V8 हीप सैंडबॉक्स से बाहर निकला जा सकता था. हमारे रिसर्चर ने इन नतीजों को सत्यापित किया और 'कोऑर्डिनेटेड वल्नरेबिलिटी डिस्क्लोजर' के ज़रिए Google को इनकी जानकारी दी. Google ने इस कमी को वल्नरेबिलिटी किया और इसे CVE-2026-15903 का नाम दिया.

CVE-2026-15903, Chrome के JavaScript इंजन V8 में एक हाई-वल्नरेबिलिटी है. इसके ऑप्टिमाइज़िंग कंपाइलर ने वैल्यूज़ को इंटीजर में बदलते समय एक सुरक्षा जाँच को गलत तरीके से छोड़ दिया, जिससे अनडिफ़ाइंड वैल्यूज़ के कारण उम्मीद के मुताबिक नतीजे के बजाय एक बहुत बड़ी संख्या बन गई.

अगर उस नंबर का इस्तेमाल ऐरे इंडेक्स के तौर पर किया जाता है, तो कंपाइलर गलत तरीके से मान सकता है कि यह ऐरे की सीमा के अंदर है और आम तौर पर होने वाली सीमा की जाँच को छोड़ सकता है. इसके बाद, कोई हमलावर दूसरे ऑब्जेक्ट्स की मेमोरी को पढ़ या ओवरराइट कर सकता है, और शायद Chrome के सैंडबॉक्स के अंदर मनमाना कोड चला सकता है. हीप सैंडबॉक्स से बाहर निकलने के लिए आम तौर पर एक और वल्नरेबिलिटी की ज़रूरत होगी, जो GPT‑5.6‑Cyber को भी मिली थी. नीचे दिया गया डायग्राम इस गंभीर वल्नरेबिलिटी का ओवरव्यू देता है.