Extinderea Daybreak când fereastra apărării cibernetice se-nchide

Lumea securității cibernetice se schimbă rapid — actorii rău intenționați vor folosi tot mai mult AI pentru a desfășura atacuri cibernetice cu o viteză și la o scară fără precedent, inclusiv în mod complet autonom. Pe măsură ce aceste capabilități se răspândesc, apărătorii au tot mai puțin timp să se pregătească. Răspunsul nostru este să punem inteligența de vârf la dispoziția apărătorilor de încredere de pretutindeni, înainte ca atacatorii să implementeze la scară largă capabilități AI ofensive.

Extindem OpenAI Daybreak cu două niveluri de acces concepute pentru a le oferi apărătorilor aprobați capabilitățile potrivite activității lor:

• Daybreak Blue oferă acces la modele de vârf de uz general, inclusiv GPT‑5.6 Sol, cu măsuri de protecție adaptate activităților autorizate de securitate defensivă. Este punctul de pornire recomandat pentru majoritatea apărătorilor și sprijină descoperirea vulnerabilităților, revizuirea securității codului, analiza programelor malware, răspunsul la incidente și validarea corecțiilor.
• Daybreak Red oferă acces la modelele noastre antrenate special pentru securitate cibernetică, destinate cercetării autorizate a vulnerabilităților, validării exploiturilor și testării securității.

Prezentăm și GPT‑5.6‑Cyber, disponibil prin Daybreak Red. Bazat pe GPT‑5.6 Sol, acesta este antrenat să îmbunătățească performanța în mai multe sarcini specializate de securitate cibernetică (de exemplu, identificarea vulnerabilităților zero-day și dezvoltarea lanțurilor de exploituri) și să reducă refuzurile pentru anumite sarcini cibernetice cu dublă utilizare și risc mai ridicat.

Daybreak oferă acces la capabilități cibernetice avansate

După cum am anunțat anterior⁠, GPT‑5.6 Sol oferă performanțe de ultimă generație în sarcinile de securitate cibernetică. În producție, implementăm măsuri de protecție la nivel de sistem pentru a filtra solicitările legate de securitatea cibernetică și a preveni utilizarea abuzivă, însă acestea pot bloca și activități defensive legitime. Accesul Daybreak Blue elimină aceste restricții, ajutându-i pe apărători să valorifice mai bine modelul în sarcini reale de securitate, inclusiv detectarea incidentelor și răspunsul la acestea, investigații, gestionarea vulnerabilităților și evaluări de securitate.

Chiar și fără restricțiile la nivel de sistem, există prompturi de securitate cibernetică cu un pronunțat caracter de dublă utilizare (de exemplu, testarea penetrării sistemelor de producție) pe care GPT‑5.6 Sol le va refuza. Pentru a rezolva această problemă, am antrenat GPT‑5.6‑Cyber, disponibil prin accesul Daybreak Red, pentru a reduce și mai mult refuzurile și a îmbunătăți performanța în anumite sarcini. GPT‑5.6‑Cyber îi ajută pe apărătorii de încredere să desfășoare activități legitime de securitate.

Pentru a măsura reducerea ratei de refuz oferită de GPT‑5.6‑Cyber prin accesul Daybreak Red, am creat o evaluare internă (Rata de finalizare pentru securitate cibernetică avansată), care măsoară cât de des răspund modelele solicitărilor ce implică dezvoltarea lanțurilor de exploituri, eludarea autentificării, escaladarea privilegiilor și alte scenarii avansate de securitate cibernetică¹. GPT‑5.6‑Cyber finalizează 95,0% dintre aceste solicitări, față de numai 1,5% pentru GPT‑5.6 Sol și 2,0% când acesta este utilizat cu acces Daybreak Blue. De asemenea, finalizează mai multe solicitări decât GPT‑5.5‑Cyber, care finalizează doar 57,3% dintre ele, răspunzând astfel feedbackului cercetătorilor în securitate care s-au confruntat cu refuzuri persistente din partea modelului anterior.

Mai jos prezentăm o serie de prompturi de securitate cibernetică și răspunsurile asociate ale modelelor GPT‑5.6 Sol cu restricții la nivel de sistem, GPT‑5.6 Sol (Daybreak Blue), GPT‑5.5‑Cyber (Daybreak Red) și GPT‑5.6‑Cyber (Daybreak Red).

Îmbunătățirea performanței în securitate cibernetică

Modelul GPT‑5.6‑Cyber este antrenat pentru a îmbunătăți performanța în anumite fluxuri de lucru de securitate cibernetică ce implică dezvoltarea exploiturilor și cercetarea avansată în domeniul securității. În ExploitGym², care evaluează dacă agenții pot transforma vulnerabilități cunoscute în exploituri funcționale ce permit executarea arbitrară de cod în medii controlate, GPT‑5.6‑Cyber depășește atât GPT‑5.6 Sol, cât și GPT‑5.5 Cyber.

Un alt domeniu pe care GPT‑5.6‑Cyber urmărește să îl îmbunătățească este capacitatea de a găsi vulnerabilități zero-day noi și de a le calibra corect gravitatea. Am creat un set intern de date pentru evaluare, în care le oferim modelelor versiunea curentă a unui depozit open-source. Apoi le cerem să genereze exploituri demonstrative cu impactul maxim posibil, împreună cu o descriere tehnică a constatărilor. Modelele sunt evaluate în funcție de gravitatea și impactul constatărilor, precum și de calibrarea și calitatea descrierii tehnice aferente. Datorită antrenării sale specializate, GPT‑5.6‑Cyber (Daybreak Red) a depășit GPT‑5.6 Sol (Daybreak Blue) în acest test.

Am evaluat GPT‑5.6‑Cyber și prin evaluarea noastră internă privind descoperirea vulnerabilităților și redactarea rapoartelor, care îi oferă unui agent un prompt deschis de a găsi vulnerabilități într-un depozit ce conține o vulnerabilitate cunoscută. Modelele obțin puncte în această evaluare dacă găsesc vulnerabilități grave și concrete, fie noi, fie cunoscute, dezvoltă o demonstrație de concept funcțională și trimit un raport de vulnerabilitate de înaltă calitate. Atât GPT‑5.6 Sol, cât și GPT‑5.6‑Cyber înregistrează îmbunătățiri față de GPT‑5.5‑Cyber. GPT‑5.6‑Cyber are rezultate mai slabe decât GPT‑5.6 Sol la această evaluare, ceea ce credem că se datorează faptului că modelul produce uneori rapoarte de vulnerabilitate mai scurte și mai puțin detaliate.

În final, am măsurat capabilitățile de dezvoltare ale exploiturilor cu ExploitBench³, o evaluare care testează capacitatea unui agent de a transforma o vulnerabilitate V8 într-un exploit complet. Această sarcină de exploatare este mai dificilă decât ExploitGym — rămân activate mai multe mecanisme defensive, precum sandboxul V8, iar agentul primește mai puține informații despre vulnerabilitatea care trebuie exploatată. În configurația standard, care limitează agenții la 300 de pași, GPT‑5.6 Sol (Daybreak Blue) rezolvă sarcinile folosind tokenurile mai eficient și obține cele mai bune rezultate. Dacă extindem configurația standard de la 300 la 600 de pași, diferența de performanță dintre cele două modele se reduce.

Pe lângă rezultatele obținute la testele de evaluare, am oferit acces timpuriu la GPT‑5.6‑Cyber și unui grup de clienți-parteneri de încredere. Acești clienți au folosit cu succes modelele pentru a-și accelera semnificativ fluxurile de lucru defensive:

Identificarea și remedierea vulnerabilităților din software real

Capabilitățile GPT‑5.6‑Cyber depășesc performanța la testele de cercetare și se extind la cercetarea vulnerabilităților din lumea reală. Cercetarea vulnerabilităților din lumea reală necesită adesea un raţionament susținut asupra unor baze de cod ample și necunoscute. Cercetătorii trebuie să formuleze și să testeze ipoteze, să urmărească interacțiunile dintre mai multe componente, să reproducă un comportament neașteptat și să stabilească dacă o vulnerabilitate suspectată poate fi exploatată în practică.

De când modelul GPT‑5.6‑Cyber și-a încheiat antrenarea, l-am folosit pentru a studia în profunzime și a îmbunătăți anumite proiecte software. De exemplu, am folosit GPT‑5.6‑Cyber pentru a investiga V8, motorul JavaScript utilizat de Chrome. Am descoperit două vulnerabilități necunoscute anterior, care puteau fi înlănțuite pentru a corupe memoria și a evada din sandboxul pentru memoria heap V8. Cercetătorii noștri au validat constatările și le-au raportat companiei Google printr-un proces coordonat de divulgare a vulnerabilităților. Google a remediat vulnerabilitatea și i-a atribuit identificatorul CVE-2026-15903.

CVE-2026-15903 este o vulnerabilitate gravă în V8, motorul JavaScript al Chrome. Compilatorul său de optimizare omitea incorect o verificare de siguranță la conversia valorilor în numere întregi, permițând valorilor nedefinite să producă un număr neașteptat de mare în locul rezultatului anticipat.

Dacă numărul respectiv este utilizat ca index al unui tablou, compilatorul poate presupune în mod eronat că se încadrează în limitele tabloului și poate omite verificarea obișnuită a limitelor. Un atacator poate apoi să citească sau să suprascrie memoria altor obiecte, ceea ce poate permite executarea de cod arbitrar în sandboxul Chrome. Evadarea din sandboxul pentru memoria heap ar necesita, în general, o a doua vulnerabilitate, pe care GPT‑5.6‑Cyber a identificat-o de asemenea. Diagrama de mai jos oferă o prezentare generală a acestei vulnerabilități grave.