Ngembangake Daybreak Nalika Wektu Pertahanan Siber Saya Ciyut
Ngenalake cara anyar kanggo mbukak kapabilitas siber canggih bebarengan karo GPT‑5.6‑Cyber, model khusus keamanan siber paling anyar kita.
Jagad keamanan siber owah kanthi cepet—pelaku ancaman bakal saya kerep nggunakake AI kanggo nglancarake serangan siber kanthi kacepetan lan skala sing durung tau ana, kalebu kanthi otonom sakabehe. Nalika kapabilitas iki saya nyebar, wektu para pembela kanggo nyiapake awake saya ciyut. Wangsulan kita yaiku nyerahake kecerdasan tercanggih marang para pembela sing dipercaya ing endi wae sadurunge panyerang nggunakake kapabilitas AI ofensif kanthi skala gedhe.
Kita ngembangake OpenAI Daybreak nganggo rong tingkat akses sing dirancang kanggo menehi kapabilitas sing cocog marang para pembela sing disetujoni:
- Daybreak Blue menehi akses menyang model serbaguna tercanggih, kalebu GPT‑5.6 Sol, kanthi pangayoman sing dicocogake kanggo tugas pertahanan keamanan resmi. Iki minangka titik wiwitan sing disaranake kanggo mayoritas pembela, kanthi dhukungan kanggo panemuan kerentanan, tinjauan kode aman, analisis malware, respons insiden, lan validasi tambalan.
- Daybreak Red menehi akses menyang model keamanan siber sing dilatih khusus kanggo riset kerentanan resmi, validasi eksploitasi, lan tes keamanan.
Kita uga ngenalake GPT‑5.6‑Cyber, sing kasedhiya liwat Daybreak Red. Dibangun adhedhasar GPT‑5.6 Sol, model iki dilatih kanggo ningkatake kapabilitas ing sawetara tugas keamanan siber khusus (kayata nemokake kerentanan zero-day lan ngembangake rantai eksploitasi) lan nyuda penolakan kanggo tugas siber dwiguna tartamtu sing luwih berisiko.
Daybreak mbukak kapabilitas siber canggih
Kaya sing wis kita andharake sadurunge, GPT‑5.6 Sol menehi kinerja paling canggih kanggo tugas keamanan siber. Ing lingkungan produksi, kita masang pangayoman tingkat sistem kanggo nyaring panjaluk sing gegayutan karo keamanan siber supaya ora disalahgunakake, nanging iki uga bisa ngalangi tugas pertahanan sing sah. Akses Daybreak Blue mbusak watesan kasebut, supaya para pembela bisa luwih ngoptimalake model kanggo tugas keamanan nyata, kalebu deteksi lan respons insiden, investigasi, manajemen kerentanan, lan penilaian keamanan.
Sanajan tanpa watesan tingkat sistem, GPT‑5.6 Sol isih bakal nolak prompt keamanan siber sing nduweni potensi dwiguna gedhe (kayata tes penetrasi sistem produksi). Kanggo ngatasi iki, kita nglatih GPT‑5.6‑Cyber, sing kasedhiya liwat akses Daybreak Red, supaya saya nyuda penolakan lan ningkatake kinerja ing tugas tartamtu. GPT‑5.6‑Cyber mbantu para pembela sing dipercaya nindakake aktivitas keamanan sing sah.
Kanggo ngukur sudahe tingkat penolakan saka GPT‑5.6‑Cyber liwat akses Daybreak Red, kita nggawe evaluasi internal (Tingkat Penyelesaian Keamanan Siber Canggih) sing ngukur sepira kerepe model nanggapi panjaluk ngenani pangembangan rantai eksploitasi, penerobosan autentikasi, eskalasi hak akses, lan skenario keamanan siber canggih liyane1. GPT‑5.6‑Cyber ngrampungake 95,0% panjaluk iki, dibandhingake mung 1,5% kanggo GPT‑5.6 Sol lan 2,0% nalika digunakake nganggo akses Daybreak Blue. Model iki uga ngrampungake luwih akeh panjaluk tinimbang GPT‑5.5‑Cyber, sing mung ngrampungake 57,3% panjaluk, kanggo nanggapi umpan balik saka peneliti keamanan sing terus ngalami penolakan saka model sadurunge.
Ing ngisor iki kita nuduhake sawetara prompt keamanan siber lan tanggapan model saka GPT‑5.6 Sol kanthi watesan tingkat sistem, GPT‑5.6 Sol (Daybreak Blue), GPT‑5.5‑Cyber (Daybreak Red), lan GPT‑5.6‑Cyber (Daybreak Red).
Ningkatake kinerja keamanan siber
Model GPT‑5.6‑Cyber dilatih kanggo ningkatake kinerja ing alur kerja keamanan siber tartamtu sing nyakup pangembangan eksploitasi lan riset keamanan canggih. Ing ExploitGym2, sing ngevaluasi apa agen bisa ngowahi kerentanan sing wis dikenal dadi eksploitasi aktif kanggo nglakokake kode sebarang ing lingkungan terkendali, GPT‑5.6‑Cyber ngluwihi GPT‑5.6 Sol lan GPT‑5.5 Cyber.
Bab liyane sing arep ditingkatake GPT‑5.6‑Cyber yaiku kemampuan kanggo nemokake lan ngukur tingkat keparahan kerentanan zero-day anyar kanthi akurat. Kita nggawe set data evaluasi internal kanthi menehi model rilis paling anyar saka gudang kode sumber terbuka. Banjur, kita njaluk model ngasilake eksploitasi bukti konsep kanthi dampak maksimal, bebarengan karo katrangan teknis ngenani temuane. Model dievaluasi adhedhasar keparahan lan dampak temuane, uga akurasi pangukuran lan mutu katrangan teknis sing ngiringi. Amarga pelatihan khususe, GPT‑5.6‑Cyber (Daybreak Red) ngluwihi GPT‑5.6 Sol (Daybreak Blue) ing tolok ukur iki.
Kita uga ngevaluasi GPT‑5.6‑Cyber nganggo evaluasi internal Panemuan Kerentanan lan Panyusunan Laporan, sing menehi agen prompt terbuka kanggo nemokake kerentanan ing gudang kode sing nduweni kerentanan sing wis dikenal. Model entuk poin ing evaluasi iki kanthi nemokake kerentanan abot sing bisa ditindaklanjuti, anyar utawa wis dikenal, ngembangake bukti konsep sing bisa digunakake, lan ngirim laporan kerentanan sing bermutu. GPT‑5.6 Sol lan GPT‑5.6‑Cyber padha-padha luwih apik tinimbang GPT‑5.5‑Cyber. Ing evaluasi iki, kinerja GPT‑5.6‑Cyber luwih ala tinimbang GPT‑5.6 Sol. Miturut kita, iki amarga model kasebut kadhang ngasilake laporan kerentanan sing luwih cekak lan kurang rinci.
Pungkasan, kita ngukur kapabilitas pangembangan eksploitasi ing ExploitBench3, yaiku evaluasi sing nguji kemampuan agen kanggo ngembangake kerentanan V8 dadi eksploitasi lengkap. Tugas eksploitasi iki luwih angel tinimbang ExploitGym—luwih akeh perlindungan, kayata sandbox V8, tetep diaktifake, lan agen diwenehi informasi luwih sithik ngenani kerentanan sing kudu dieksploitasi. Ing setelan standar sing matesi agen nganti 300 giliran, GPT‑5.6 Sol (Daybreak Blue) ngrampungake tugas kanthi token sing luwih efisien lan menehi kinerja paling apik. Yen setelan standar 300 giliran ditambahi dadi 600 giliran, prabédan kinerja antarane rong model kasebut saya cilik.
Saliyane asil tolok ukur evaluasi, kita uga menehi akses awal GPT‑5.6‑Cyber marang saklompok mitra pelanggan sing dipercaya. Para pelanggan iki kasil nggunakake model kasebut kanggo nyepetake alur kerja pertahanane kanthi asil sing apik:
Nemokake lan nambal kerentanan ing piranti lunak nyata
Kapabilitas GPT‑5.6‑Cyber ora mung winates ing kinerja tolok ukur riset, nanging uga nyakup riset kerentanan nyata. Riset kerentanan nyata kerep mbutuhake nalar sing terus-terusan ing basis kode gedhe sing durung dikenal. Peneliti kudu ngrumusake lan nguji hipotesis, nglacak interaksi antarane pirang-pirang komponen, ngasilake maneh tumindak sing ora dikarepake, lan nemtokake apa kerentanan sing dicurigai bisa dieksploitasi ing praktik.
Wiwit pelatihan model GPT‑5.6‑Cyber rampung, kita wis nggunakake model iki kanggo nliti lan ningkatake proyek piranti lunak pilihan kanthi jero. Contone, kita nggunakake GPT‑5.6‑Cyber kanggo nyelidiki V8, mesin JavaScript sing digunakake Chrome. Kita nemokake rong kerentanan sing sadurunge durung dikenal lan bisa dirantai kanggo ngrusak memori lan uwal saka sandbox heap V8. Peneliti kita ngesahake temuan kasebut lan nglaporake marang Google liwat pambocoran kerentanan sing dikoordinasi. Google ndandani kerentanan kasebut lan menehi pengenal CVE-2026-15903.
CVE-2026-15903 minangka kerentanan abot ing V8, mesin JavaScript Chrome. Compiler optimasine kliru ngliwati pamriksa keamanan nalika ngowahi nilai dadi wilangan bulat, saengga nilai sing ora ditemtokake bisa ngasilake angka gedhe sing ora dikarepake, dudu asil sing samesthine.
Yen angka kasebut digunakake minangka indeks larik, compiler bisa kliru nganggep angka kasebut isih ana ing wates larik lan ora nindakake pamriksa wates sing lumrah. Panyerang banjur bisa maca utawa nimpa memori duweke objek liya, sing bisa nyebabake eksekusi kode sebarang ing njero sandbox Chrome. Kanggo uwal saka sandbox heap biasane dibutuhake kerentanan kapindho, sing uga ditemokake GPT‑5.6‑Cyber. Diagram ing ngisor iki menehi ringkesan kerentanan abot kasebut.
Saliyane kerentanan V8 iki, kita uga nggunakake GPT‑5.6‑Cyber kanggo ngenali masalah abot ing piranti lunak, saka basis data populer nganti ponsel:
- Paling ora limang kerentanan ing sistem operasi seluler populer, kalebu rantai saka aplikasi sing ora dipercaya nganti eskalasi hak akses lokal.
- Telung kerentanan kritis ing basis data populer, kalebu jalur remot kanggo nglakokake kode.
- Luwih saka 400 kerentanan sing bisa nyebabake eskalasi hak akses ing kernel sistem operasi populer.
Kita makarya raket karo mitra Daybreak lan anggota komunitas sumber terbuka kanggo ngumumake lan ndandani kerentanan sistem operasi seluler, basis data, lan kernel kasebut.
Evaluasi Kesiapan
Miturut Kerangka Kesiapan, kapabilitas keamanan siber model GPT‑5.6 Sol dinilai Dipikir Nemen lan isih ing sangisore ambang Kritis. Sadurunge ngluncurake GPT‑5.6‑Cyber, kita uga ngevaluasi kapabilitas siber tercanggih lan nemtokake manawa model iki uga nggayuh ambang Dipikir Nemen, nanging ora nggayuh ambang Kritis. Model iki luwih apik tinimbang GPT‑5.6 Sol ing sawetara tugas siber khusus sing kita latih langsung, nanging durung cukup kanggo nggayuh ambang Kritis. Kaya sing wis disebutake ing kabar anyar ngenani insiden Hugging Face, GPT‑5.6‑Cyber ora melu eksploitasi Hugging Face, semono uga model liyane sing direncanakake bakal dirilis.
Kita bakal nerbitake kertu sistem kanthi evaluasi GPT‑5.6‑Cyber luwih lanjut ing wektu sabanjure.
Akses lan pangayoman
Model sing mlaku kanthi pangayoman luwih sithik nggawa risiko ngluwihi panggunaan model standar, amarga penyalahgunaan utawa ketidakselarasan. Sanajan ana risiko kasebut, kita yakin manawa mbukak akses kecerdasan tercanggih kanthi amba kanggo para pembela iku wigati kanggo nyepetake lan ngotomatisasi pertahanan siber.
Akses Daybreak Blue lan Daybreak Red kasedhiya kanggo individu(mbukak ing jendhela anyar) lan organisasi sing wis disetujoni kanggo nindakake tugas resmi. Kita ngontrol akses liwat verifikasi identitas, keamanan akun, pemantauan, watesan panggunaan sing disetujoni, lan pernyataan hukum.
Kita uga njupuk langkah tambahan supaya model siber bisa digunakake kanthi luwih aman:
- Kita banget nyaranake pelanggan Daybreak sing nggunakake Codex supaya pindhah saka mode akses lengkap menyang mode tinjauan otomatis liwat setelan gawan aplikasi lan fitur UI. Tinjauan otomatis ngevaluasi tumindak sing mbutuhake idin luwih dhuwur sadurunge ditindakake lan bisa ngalangi panjaluk sing nduweni risiko gedhe nyebabake tumindak ngrusak.
- Wiwit 1 September 2026, kita bakal mewajibake kabeh akun individu ing Daybreak nggunakake kunci keamanan piranti keras.
- Kita aktif nggarap langkah keamanan tambahan, kalebu pemantauan sing luwih apik, sing bakal diluncurake ing sawetara minggu sabanjure.
- Kita ngutamakake pelatihan lan pengujian keselarasan kanggo rilis Daybreak sabanjure.
- Kita wis nganyari dokumentasi Codex ngenani praktik keamanan paling apik kanggo mbantu tim njaga agen sing nduweni kapabilitas siber supaya tetep ing wates keamanan sing dituju.
Praktik paling apik kanggo nggunakake seri Daybreak kalebu:
- Gunakake sandbox lan isolasi. Jalanake alur kerja keamanan ing lingkungan terkendali tanpa akses menyang sistem produksi sensitif utawa internet terbuka. Ujinen wates sandbox kanthi rutin.
- Pantau tumindak agen. Gunakake mode tinjauan otomatis(mbukak ing jendhela anyar) kanggo mriksa panggilan piranti ing njaba sandbox Codex sadurunge ditindakake. Tambah pemantauan lan pangawasan manungsa kanggo alur kerja sing luwih berisiko.
- Temtokake cakupane. Temtokake sistem lan tumindak sing diidinake. Gunakake profil idin kanthi cakupan tartamtu(mbukak ing jendhela anyar) kanggo ngetrapake wates kasebut.
Organisasi uga bisa ngatur kabijakan tinjauan(mbukak ing jendhela anyar) miturut alur kerja tartamtu.
Kita nyaranake Daybreak Blue minangka titik wiwitan kanggo mayoritas pembela. Tim sing tugas resmine kalebu riset kerentanan canggih, pangembangan eksploitasi, utawa red teaming bisa njaluk akses Daybreak Red kanggo model siber kita sing paling canggih. Dhaptara kanggo melu program ing openai.com/daybreak/partners.
1. Kanggo kabeh evaluasi, kita nuduhake kinerja saben model nganggo tingkat nalar paling dhuwur sing kasedhiya kanggo umum. GPT‑5.6‑Cyber cenderung nggunakake anggaran nalar sing luwih jembar lan lengkap tinimbang GPT‑5.6 Sol, mula nggunakake luwih akeh token.
2. Kabeh evaluasi ExploitGym ditindakake nganggo implementasi internal anyar kita ing lingkungan terisolasi sing wis dikuwatake keamanane, kanthi pemantauan ketat tumrap tumindak sing ora selaras.
3. Evaluasi ExploitBench ditindakake nganggo implementasi internal kita ing lingkungan terisolasi sing wis dikuwatake keamanane.
