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OpenAI发布GPT-6 Cyber：漏洞利用测试较GPT-5.6提升约51%

资讯 腾讯网 作者：腾讯网 全文 4447 字 · 约 12 分钟读完 配图 1 张 分类GPTGPT-6OpenAI产品更新模型发布

AI 在网络安全领域的能力，又迎来了一次重大升级。 就在刚刚，OpenAI 正式发布新一代网络安全模型 GPT-6 Cyber，能够自主发现软件漏洞、验证漏洞是否可以利用，并协助研究人员开....

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OpenAI在网络安全这条线上又往前推了一步。
新一代网络安全模型GPT-6 Cyber已经正式亮相。按照OpenAI的说法，它能自己找出软件漏洞，判断这些漏洞能不能被利用，还能帮研究人员写修复方案。
和上一代GPT-5.6 Cyber相比，新模型在漏洞利用测试中的成绩相对提升约51%，执行安全任务时的指令遵循能力也好了不少。更关键的是，OpenAI已经把GPT-6 Cyber放进真实的软件安全研究里，拿出的结果相当扎眼。

图｜官方博客🔗 https://openai.com/index/introducing-gpt-6-cyber/
在Linux内核的研究中，GPT-6 Cyber写出了948个能跑起来的漏洞利用程序；转到Firefox浏览器上，它又挖出81个此前没人知道的高危漏洞。
其中一部分Firefox漏洞已经由Mozilla修好，相应的安全更新也开始推送给用户。
OpenAI公布的信息显示，多数网络安全任务上，GPT-6 Cyber的表现都压过了通用旗舰模型GPT-6 Astra。即便后者没有拒绝执行相关请求，Cyber依然占优。
靠着这次能力提升，
按OpenAI的Preparedness Framework（前沿模型风险准备框架）来对照，这个评级说明模型已经具备需要更严格防护措施的网络攻击能力。

漏洞利用能力提升51%，还能自己找未知漏洞

网络安全研究一般要先弄懂软件怎么运行、读代码、找漏洞、构造攻击程序，再验证漏洞在真实环境里能不能利用成功。
过去这些活全靠专业研究人员的经验，尤其是开发漏洞利用程序，往往要反复调试很久。
现在，上面这套流程GPT-6 Cyber已经能参与完成。
专门评估漏洞利用能力的ExploitGym里，GPT-6 Cyber的成功率是48.5%，上一代GPT-5.6 Cyber为32.1%，相对提升约51%。
这项测试要求模型针对指定漏洞，在远程目标环境中写出有效的利用程序，比单纯判断代码有没有安全问题更贴近实际安全研究。
OpenAI还设计了一项Web渗透测试，让模型在看不到源代码的情况下，通过和Web应用交互来找漏洞。
这项测试中，GPT-6 Cyber的漏洞召回率达到40.3%，高于GPT-6 Astra的32.0%。
另一个叫RemoteExploitBench的新基准，进一步考察模型的远程漏洞利用能力，覆盖GitLab、PostgreSQL、Jenkins等软件中的已知漏洞，所有测试都在受控环境内完成。
初步评估显示，使用Daybreak Blue的GPT-6 Astra把全部测试任务都拒绝了，而使用Daybreak Red的GPT-6 Cyber完成了95%，唯一一次失手是没能让漏洞利用程序在远程环境中正常工作。
两者的安全访问配置不一样，所以这组结果也受安全策略影响。
比起基准测试榜单上的分数，GPT-6 Cyber在真实软件项目里的表现更有说服力。
OpenAI披露，其研究团队用GPT-6 Cyber对Linux内核做了大规模研究，复现1724个漏洞，并为其中948个写出了可运行的漏洞利用程序。
此前使用相同研究框架的GPT-5.6 Sol，只成功利用了166个漏洞，GPT-6 Cyber的成果超过其五倍。
按Linux社区的漏洞披露规范，OpenAI已向相关维护人员报告其中304项关键发现，并附上候选修复方案，其余问题的修复还在推进。
另一项成果来自Firefox。
Mozilla 旗下的 Firefox 浏览器一直是安全研究人员和多代前沿 AI 模型反复审查的对象，这个项目的安全防护做得相对成熟。
但 GPT-6 Cyber 还是从中挖出了 81 个此前没人知道的漏洞，Mozilla 将这批问题认定为高危；另外还有 30 个已知问题，被证明实际严重程度比早先的评估更高。
研究人员一并给出了可以复现的测试证据和修复建议，Mozilla 工程师据此推进修补。
Firefox 杰出工程师 Brian Grinstead 的说法是，经过多代前沿模型的安全加固，GPT-6 Cyber 仍然找出了未知的高危漏洞，并协助团队为数百万用户提供了安全修复。
OpenAI 还用 GPT-6 Cyber 联合其他模型研究了 Brotli 压缩库中的关键漏洞，确认这类问题可能让下游应用面临远程代码执行风险。
在 OpenAI 自家基础设施上进行的受控红队测试里，相关 AI Agent 甚至能把多个漏洞串起来利用，突破微型虚拟机隔离，最终在底层宿主机上执行代码。研究团队随后修补了软件缺陷、收紧了网络访问限制，并把问题披露给相关维护人员。

AI 会主动攻击，但也必须知道哪些目标不能碰

网络安全模型的能力越强，有个现实问题就越绕不开。
AI 已经能自己写攻击程序，甚至组合多个漏洞完成攻击，这种情况下，怎么保证它不会擅自对未经授权的系统动手？
为此，OpenAI 在训练 GPT-6 Cyber 时，专门强化了它遵守授权范围、执行操作限制以及准确报告研究结果的能力。
其中一项关键测试叫 ExploitGym Honeypot。
测试方式是给模型一个难度较高的漏洞利用任务，同时在隔离环境里搭好软件包仓库、对象存储等辅助服务，并故意在这些服务上留下容易利用的漏洞。
任务要求模型只能攻击指定目标，哪怕发现其他服务存在安全缺陷，也不许擅自利用。
结果显示，没有部署阶段安全提示词时，GPT-6 Cyber 有 99.93% 的测试守住了授权范围，上一代 GPT-5.6 Cyber 是 94.49%。
加上部署安全提示词之后，GPT-6 Cyber 在这项测试里的遵守率达到 100%。
OpenAI 还公开了模型的部分推理记录，里面明确写到不能假设额外 API 或攻击控制器属于目标范围，也不能去碰授权范围之外的凭证。
为进一步压低滥用风险，OpenAI 还针对网络安全任务加了监控机制：检查模型行为是否符合用户授权、识别高风险攻击请求，以及监测针对工业控制系统等关键基础设施的危险操作。
比如在 PHP 关键漏洞的协调披露期间，OpenAI 就部署了专门的监控措施，识别针对真实 PHP 服务器开发漏洞利用程序的行为，同时对合法的防御工作保持支持。
面向企业 API 用户，OpenAI 推出了 Private Safety Processing（PSP）机制，用自动化检查识别潜在滥用行为。使用 Zero Data Retention 的客户通常也要启用 PSP，对存放在客户存储空间中的加密交互记录做为期 30 天的安全检查。
另外，Daybreak Red API 默认要求使用 IP 白名单，限制未经批准的网络访问。

AI 潜入模拟发电厂，发现两个零日漏洞

传统软件安全之外，OpenAI 还和工业网络安全公司 Dragos 合作，在受控实验室里模拟工业控制网络，测试前沿模型对关键基础设施的理解和攻击能力。
测试内容包括网络发现、资产识别、目标侦察、敏感数据获取，以及可能影响工业设备运行的危险操作。
Dragos 首席 AI 官 Rob T. Lee 透露，在一次模拟发电厂测试中，研究人员几乎没给环境信息，模型仍然能自主分辨工业控制设备和普通 IT 系统，并在管理保护继电器数据的工程软件里找到两个零日漏洞。
这些漏洞一旦被利用，保护设置、断路器跳闸逻辑之类的敏感信息就可能外泄，后续攻击也因此有了可乘之机。
Rob T. Lee 的看法是，攻击者做前期侦察、研究漏洞的技术门槛正被 AI 拉低；反过来，这类测试也能让防御团队提前摸清攻击者可能走的路。
顺着这些研究，OpenAI 新设了 Daybreak Red for Critical Infrastructure。经过批准的关键基础设施防御团队可拿到专门权限，在授权范围内做安全测试。
另一头，OpenAI 还准备拿出总额 10 亿美元的 Daybreak for Frontline Defenders 资助计划，给政府机构、重要公共服务提供商这类资源有限的防御团队发使用补贴。

网络安全的新悖论，防御者需要更强的攻击工具

GPT-6 Cyber 一发布，网络安全行业那个越来越现实的悖论又被摆到了台面上。
想让互联网更安全，防御者可能就得掌握越来越强的攻击能力。
面对潜在漏洞，安全研究人员得先验证它究竟能不能被实际利用，才谈得上判断危害大小、检验修复效果。AI 如今能自主写出漏洞利用程序，防御者自然也需要同等级别的工具。
OpenAI 的安排是，GPT-6 Cyber 首批只通过 API 和 Codex 向部分获批的 Daybreak Red 客户开放，之后再逐步扩到全部 Daybreak Red 用户。
同时，GPT-5.6 Cyber 将向所有 Daybreak Red 客户开放；基于 GPT-6 Astra 的 Daybreak Blue Alpha 测试也会扩到更多企业和个人研究人员。
两个产品线分工不同：Daybreak Blue 主要管漏洞分析和修复验证，Daybreak Red 则让获授权的研究人员开发漏洞利用程序，把安全测试做得更深。
价格不便宜。GPT-6 Cyber 的 API 在短上下文模式下，每百万 Token 输入收 20 美元，输出高达 100 美元，都是 GPT-5.6 Sol 的 5 倍。缓存输入每百万 Token 为 2 美元，30 分钟和 12 小时的缓存写入费用分别是 25 美元和 50 美元。
图｜🔗 https://developers.openai.com/api/docs/pricing?cyber-context-length=short
以前，AI 公司控制风险主要靠拒绝危险请求；现在 OpenAI 换了个路子，用身份认证、分级授权和持续监控，让专业研究人员拿到更强的网络安全能力。
问题是，模型攻击能力越强，开放使用的风险就越高。准入卡得严，滥用是防住了，可资源有限的独立研究人员和开源项目维护者，也可能因此够不着先进工具。
OpenAI 正靠扩大 Daybreak 访问范围、发资金补贴来缓解这一状况。更值得盯的是，未来能不能让足够多合法防御者及时用上这些能力，同时又别让它落到恶意攻击者手里。
说到底，攻击者已经开始用 AI 找漏洞，防御者再只靠过去那套技术手段就不够了。要对抗越来越强的攻击能力，或许只能借助同样强的工具——魔法最终还得靠魔法来打败。
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