Memperkenalkan Aardvark: penyelidik keselamatan agentik OpenAI

Kemas kini 6 Mac 2026: Aardvark kini dikenali sebagai Codex Security dan tersedia sebagai pratonton penyelidikan.

Aardvark kini dibina terus ke dalam Codex sebagai Codex Security dan sedang dilancarkan kepada pelanggan ChatGPT Enterprise, Business dan Edu melalui web Codex dengan penggunaan percuma untuk bulan depan. Sila lihat blog kami di sini.⁠

Hari ini, kami mengumumkan Aardvark, penyelidik keselamatan agentik yang dikuasakan oleh GPT‑5.

Keselamatan perisian adalah salah satu sempadan yang paling kritikal—dan mencabar—dalam teknologi. Setiap tahun, puluhan ribu kelemahan baharu ditemui dalam pangkalan kod perusahaan dan sumber terbuka. Pelindung berhadapan dengan tugas yang mencabar untuk mencari dan menampal kelemahan sebelum musuh mereka menemuinya. Di OpenAI, kami berusaha untuk mengubah keseimbangan tersebut agar memihak kepada pihak pelindung.

Aardvark mewakili satu kejayaan dalam penyelidikan AI dan keselamatan: ejen autonomi yang boleh membantu pembangun dan pasukan keselamatan menemui dan membaiki kelemahan keselamatan pada skala. Aardvark kini tersedia dalam versi beta peribadi untuk mengesahkan dan memperhalusi keupayaannya dalam bidang ini.

Aardvark secara berterusan menganalisis repositori kod sumber untuk mengenal pasti kelemahan, menilai keboleheksploitan, mengutamakan tahap keterukan, dan mencadangkan tampalan disasarkan.

Aardvark berfungsi dengan memantau komit dan perubahan pada pangkalan kod, mengenal pasti kelemahan, cara ia mungkin dieksploitasi, dan mencadangkan pembaikan. Aardvark tidak bergantung pada teknik analisis program tradisional seperti kekaburan atau analisis komposisi perisian. Sebaliknya, ia menggunakan penaakulan dan penggunaan alat yang dikuasakan oleh LLM untuk memahami tingkah laku kod dan mengenal pasti kelemahan. Aardvark mencari pepijat seperti penyelidik keselamatan manusia mungkin lakukan: dengan membaca kod, menganalisisnya, menulis dan menjalankan ujian, menggunakan alat, dan banyak lagi.

Aardvark bergantung pada saluran berbilang peringkat untuk mengenal pasti, menjelaskan, dan membetulkan kelemahan:

• Analisis: Ia bermula dengan menganalisis keseluruhan repositori untuk menghasilkan model ancaman yang mencerminkan pemahamannya tentang objektif keselamatan dan reka bentuk projek.
• Pengimbasan komit: Ia mengimbas kelemahan dengan memeriksa perubahan pada tahap komit berbanding seluruh repositori dan model ancaman apabila kod baharu dikomit. Apabila repositori mula-mula disambungkan, Aardvark akan mengimbas sejarahnya untuk mengenal pasti isu sedia ada. Aardvark menerangkan kelemahan yang ditemuinya langkah demi langkah, dengan membuat anotasi kod untuk semakan manusia.
• Pengesahan: Setelah Aardvark mengenal pasti potensi kelemahan, ia akan cuba mencetuskannya dalam persekitaran terasing dan kotak pasir untuk mengesahkan keboleheksploitasiannya. Aardvark menerangkan langkah yang diambil untuk membantu memastikan kefahaman yang tepat, berkualiti tinggi, dan rendah kefahaman positif palsu dikembalikan kepada pengguna.
• Tampalan: Aardvark mengintegrasikan dengan OpenAI Codex untuk membantu memperbaiki kelemahan yang ditemuinya. Ia melampirkan tampalan yang dijana Codex dan diimbas oleh Aardvark kepada setiap penemuan untuk semakan manusia dan penampalan satu klik yang efisien.

Aardvark bekerjasama dengan jurutera, berintegrasi dengan GitHub, Codex, dan aliran kerja sedia ada untuk memberikan kefahaman yang jelas dan boleh diambil tindakan tanpa memperlahankan pembangunan. Walaupun Aardvark dibina untuk keselamatan, dalam ujian kami, kami mendapati bahawa ia juga boleh mendedahkan pepijat seperti kecacatan logik, pembaikan tidak lengkap, dan isu privasi.

Aardvark telah beroperasi selama beberapa bulan, berjalan secara berterusan merentasi pangkalan kod dalaman OpenAI dan rakan kongsi alfa luaran. Dalam OpenAI, ia telah menonjolkan kelemahan yang ketara dan menyumbang kepada kedudukan pertahanan OpenAI. Rakan kongsi telah menekankan kedalaman analisisnya, dengan Aardvark menemui isu yang hanya berlaku dalam keadaan yang kompleks.

Dalam ujian penanda aras pada repositori “keemasan”, Aardvark mengenal pasti 92% daripada kelemahan yang diketahui dan yang diperkenalkan secara sintetik, menunjukkan kadar pengesanan tinggi dan keberkesanan dunia sebenar.

Aardvark juga telah digunakan untuk projek sumber terbuka, di mana ia telah menemui dan kami telah mendedahkan secara bertanggungjawab banyak kelemahan—sepuluh daripadanya telah menerima pengenalan Common Vulnerabilities and Exposures (CVE).

Sebagai penerima manfaat daripada penyelidikan terbuka dan pendedahan bertanggungjawab selama beberapa dekad, kami komited untuk memberi kembali—menyumbang alat dan penemuan yang menjadikan ekosistem digital lebih selamat untuk semua orang. Kami merancang untuk menawarkan pengimbasan pro-bono kepada repositori sumber terbuka bukan komersial terpilih untuk menyumbang kepada keselamatan ekosistem perisian sumber terbuka dan rantaian bekalan.

Kami baru-baru ini mengemas kini⁠ dasar pendedahan terkoordinasi keluar⁠ kami yang mengambil pendekatan mesra pembangun, berfokus pada kerjasama dan impak yang boleh diskalakan, bukannya garis masa pendedahan yang ketat yang boleh memberi tekanan kepada pembangun. Kami menjangkakan alat seperti Aardvark akan membawa kepada penemuan lebih banyak pepijat, dan ingin bekerjasama secara mampan untuk mencapai ketahanan jangka panjang.

Perisian kini menjadi tulang belakang setiap industri—yang bermaksud kelemahan perisian adalah risiko sistemik kepada perniagaan, infrastruktur, dan masyarakat. Lebih 40,000 CVE dilaporkan pada 2024 sahaja. Ujian kami menunjukkan bahawa sekitar 1.2% daripada komit memperkenalkan pepijat—perubahan kecil yang boleh membawa akibat yang besar.

Aardvark mewakili model baharu yang mengutamakan perlindungan: penyelidik keselamatan berperanan agentik yang bekerjasama dengan pasukan dengan menyediakan perlindungan berterusan semasa kod berkembang. Dengan menangkap kelemahan lebih awal, mengesahkan keboleheksploitan dunia sebenar, dan menawarkan penyelesaian yang jelas, Aardvark dapat mengukuhkan keselamatan tanpa memperlahankan inovasi. Kami percaya dengan memperluaskan akses kepada kepakaran keselamatan. Kami memulakan dengan beta peribadi dan akan meluaskan ketersediaan sambil kami belajar.

Kami menjemput rakan kongsi terpilih untuk menyertai beta peribadi Aardvark. Peserta akan mendapat akses awal dan bekerja secara langsung dengan pasukan kami untuk memperhalusi ketepatan pengesanan, aliran kerja pengesahan, dan pengalaman pelaporan.

Kami ingin mengesahkan prestasi dalam pelbagai persekitaran. Jika organisasi atau projek sumber terbuka anda berminat untuk menyertai, anda boleh memohon di sini⁠.