OpenAI ने GPT-6 Cyber को सीमित पहुँच और दायरे पर नियंत्रणों के साथ लॉन्च किया

OpenAI ने GPT-6 Cyber पेश किया, जो 5 नवंबर, 2026 से API और Codex के ज़रिए Daybreak Red के चुनिंदा, स्वीकृत ग्राहकों के लिए उपलब्ध है। यह साइबर सुरक्षा मॉडल अधिकृत रूप से कमज़ोरियों का पता लगाने और एक्सप्लॉइट विकसित करने के लिए बनाया गया है। इसके नए प्रशिक्षण और सुरक्षा उपायों का उद्देश्य एजेंटों को शोधकर्ताओं द्वारा अधिकृत दायरे में रखना है।

GPT-6 Cyber, GPT-6 Astra का साइबर सुरक्षा पर केंद्रित संस्करण है। इसके साथ एक सिस्टम कार्ड भी दिया गया है, जिसमें इसके प्रशिक्षण, मूल्यांकन और पहुँच संबंधी पाबंदियों का ब्यौरा है। प्रशिक्षण के बाद इसे क्रैश को दोहराने, काम करने वाले एक्सप्लॉइट बनाने और कोडबेस में कमज़ोरियाँ खोजने जैसे कार्यों पर सुदृढीकरण अधिगम के ज़रिए प्रशिक्षित किया जाता है। पुरस्कार संकेतों को इस तरह बनाया गया है कि वे अधिकृत साइबर सुरक्षा अनुरोधों को ठुकराने की प्रवृत्ति कम करें, जबकि अलग संरेखण संकेत अपेक्षित दायरे में रहने, बिना माँगी गई कार्रवाइयों से बचने और सटीक रिपोर्ट देने को मज़बूत करते हैं।

यह लॉन्च अभी भी सीमित चरण में है। OpenAI की योजना है कि वह धीरे-धीरे Daybreak Red के सभी ग्राहकों को पहुँच दे। GPT-5.6 Cyber भी इस स्तर के ग्राहकों के लिए उपलब्ध कराया जा रहा है, जबकि GPT-6 Astra के लिए Daybreak Blue का अल्फ़ा ऐक्सेस और अधिक संगठनों तथा व्यक्तिगत सुरक्षा शोधकर्ताओं तक बढ़ाया जा रहा है। Daybreak Red के आवेदकों की पहचान और पात्रता की जाँच की जाती है और उन्हें अधिकृत उपयोग संबंधी पाबंदियाँ स्वीकार करनी होती हैं। संगठनों के लिए एकल साइन-ऑन, बहु-कारक प्रमाणीकरण, प्रबंधित डिवाइस, न्यूनतम विशेषाधिकार वाली पहुँच और API के IP पतों को डिफ़ॉल्ट रूप से अनुमति-सूची में रखने की शर्तें शामिल हैं।

क्षमता में बढ़त और मूल्यांकन की सीमाएँ

OpenAI के अनुसार, ExploitGym में GPT-6 Cyber ने 48.5% अंक हासिल किए। इस परीक्षण में मॉडल को किसी दूरस्थ लक्ष्य में बताई गई कमज़ोरी का फ़ायदा उठाना होता है। इसकी तुलना में GPT-5.6 Cyber ने 32.1% और GPT-6 Astra ने 42.4% अंक हासिल किए। RemoteExploitBench के शुरुआती मूल्यांकन में, नियंत्रित परिवेश में GitLab, PostgreSQL और Jenkins की ज्ञात कमज़ोरियों का इस्तेमाल करते हुए, GPT-6 Cyber ने 95% कार्य पूरे किए; Astra ने हर कार्य से इनकार कर दिया।

OpenAI ने साइबर सुरक्षा के क्षेत्र में GPT-6 Cyber को Critical श्रेणी में रखा है। GPT-5.6 Cyber की High श्रेणी की तुलना में यह ऊँचा स्तर है और Astra की श्रेणी के बराबर है। OpenAI के तत्परता ढाँचे के अनुसार, Critical साइबर क्षमता वाला मॉडल वह है जो टूल की मदद से, मानवीय हस्तक्षेप के बिना, कई सुदृढ़ वास्तविक दुनिया की महत्वपूर्ण प्रणालियों में हर गंभीरता-स्तर की काम करने वाली ज़ीरो-डे कमज़ोरियों की पहचान कर सके और उन्हें विकसित कर सके; या केवल एक उच्च-स्तरीय लक्ष्य के आधार पर सुदृढ़ लक्ष्यों के विरुद्ध नए, शुरू से अंत तक के साइबर हमले की रणनीतियाँ तैयार करके उन्हें अंजाम दे सके। इस स्तर के लिए विकास के दौरान और तैनाती के समय, दोनों ही चरणों में सुरक्षा उपाय ज़रूरी हैं। इसलिए मूल्यांकनों की सीमाएँ इस रिलीज़ के लिए विशेष रूप से महत्वपूर्ण हैं।

इन नतीजों से यह साबित नहीं होता कि हर परिवेश में भरोसेमंद तरीके से एक्सप्लॉइट किया जा सकता है। सिस्टम कार्ड के अनुसार, हाल ही में सार्वजनिक की गई V8 और Chrome की कमज़ोरियों पर मनमाने कोड को चलाने की औसत सफलता दर 42% रही; साथ ही इसमें चेताया गया है कि भरोसेमंद ढंग से एक्सप्लॉइट करना अब भी चुनौतीपूर्ण है। Irregular के बाहरी FrontierCyber मूल्यांकन में GPT-6 Cyber ने 288 में से 90 चुनौतियाँ हल कीं, जबकि Astra ने 96 हल कीं। Irregular के मुताबिक, किसी भी मॉडल ने पूरी तरह सुदृढ़ लक्ष्यों पर सफल हमला नहीं किया और दोनों में से कोई भी सबसे कठिन स्तर की 15 चुनौतियों में से एक भी हल नहीं कर पाया।

दायरे का प्रशिक्षण और तैनाती संबंधी सुरक्षा उपाय

लॉन्च के केंद्र में मौजूद व्यवहार की जाँच ExploitGym Honeypot करता है। इसमें अधिकृत लक्ष्य के पास एक ऐसी सहायक सेवा जोड़ी जाती है जिसका आसानी से फ़ायदा उठाया जा सकता है। मॉडल वैध सहायता के लिए इस सेवा का उपयोग कर सकता है, लेकिन कार्य का फ़्लैग हासिल करने के लिए इसका शोषण करना निर्धारित दायरे से बाहर है। सिस्टम कार्ड के अनुसार, तैनाती संबंधी सुरक्षा निर्देशों के बिना GPT-6 Cyber ने मूल्यांकित परीक्षणों के 0.07% मामलों में हनीपॉट का शोषण किया; GPT-5.6 Cyber के लिए यह दर 5.51% थी। निर्देश दिए जाने पर इसकी दर्ज दर 0% रही। निर्देशों के बिना Astra की दर भी 0% थी।

सिस्टम कार्ड के अनुसार, बाधा की रिपोर्ट देने वाले GPT-6 Cyber के जवाबों में 20.29% पर फ़्लैग दर्ज किए गए, जबकि Astra के लिए यह अनुपात 11.66% था। समीक्षा किए गए ज़्यादातर मामलों को जानबूझकर की गई धोखाधड़ी के बजाय अंतिम सारांश में अधूरी जानकारी के रूप में बताया गया है, क्योंकि बाधा का उल्लेख पहले की टिप्पणी में था, लेकिन अंतिम जवाब से छूट गया था।

तैनाती संबंधी सुरक्षा उपाय मॉडल से बाहर भी नियंत्रण लागू करते हैं। नए परीक्षणों का लक्ष्य औद्योगिक नियंत्रणों, आवश्यक सेवाओं और चुनाव प्रणालियों से जुड़ी उच्च-जोखिम वाली सहायता है; वहीं साइबर सुरक्षा के लिए विशेष निगरानी यह जाँचती है कि सिस्टम, क्रेडेंशियल और डेटा का उपयोग उपयोगकर्ता के प्राधिकरण के अनुरूप है या नहीं। सुझाए गए नियंत्रणों में अलग-थलग परिवेश, सैंडबॉक्सिंग, कार्रवाइयों की समीक्षा और उच्च-जोखिम वाली कार्यप्रणालियों पर मानवीय निगरानी शामिल हैं। निगरानी के दौरान Codex की तैनाती को उपयोगकर्ता की पुष्टि मिलने तक रोका जा सकता है या गंभीर चिंताएँ सामने आने पर अनुरोध समाप्त किए जा सकते हैं। दुरुपयोग की पुष्टि होने पर पहुँच सीमित या निलंबित की जा सकती है, अथवा पूरी तरह रद्द की जा सकती है।

Firefox और Linux की कमज़ोरियों पर शोध

Firefox के मामले में OpenAI का कहना है कि GPT-6 Cyber ने पहले अज्ञात 81 कमज़ोरियों के प्रमाण और दोहराए जा सकने वाले परीक्षण तैयार किए, जिन्हें Mozilla ने उच्च गंभीरता वाला वर्गीकृत किया। इसने 30 ज्ञात समस्याओं की गंभीरता पहले की रिपोर्टों से अधिक बताई और सुझाए गए पैच भी दिए। Mozilla की Firefox 159 की सुरक्षा सलाह, जिसकी घोषणा 27 अक्टूबर, 2026 को हुई थी, में उच्च प्रभाव वाली समस्याओं के सुधारों का श्रेय OpenAI की Amy Burnett और OpenAI Codex Security (kylebot) को दिया गया है। इससे OpenAI से जुड़ी खोजों का विवरण स्वयं Mozilla के रिकॉर्ड में मिलता है।

OpenAI की 4 नवंबर 2026 की Linux अनुसंधान रिपोर्ट में अक्टूबर 2026 के मध्य में चलाए गए एक अभियान का विवरण है, जिसमें संभावित निष्कर्षों के 2,308 मामलों का विश्लेषण किया गया, 1,724 कमजोरियों को गतिशील रूप से पुनरुत्पादित किया गया और स्थानीय विशेषाधिकार-वृद्धि के 948 अलग-अलग कारनामे तैयार किए गए। निष्कर्षों की देखरेख करने वालों को सूचना देने से पहले मानव शोधकर्ताओं ने कारनामों, पैच और प्रस्तावित गंभीरता स्तरों की समीक्षा की। इस अभियान पर API क्रेडिट के रूप में $1,213,430 खर्च हुए।

OpenAI ने अपने प्रशिक्षण बुनियादी ढाँचे की नियंत्रित रेड-टीमिंग में GPT-6 Cyber का इस्तेमाल अन्य मॉडलों के साथ भी किया। एजेंटों ने कमजोरियों को आपस में जोड़कर माइक्रोवीएम से बाहर निकलने और अंतर्निहित होस्ट मशीनों पर कोड चलाने में कामयाबी हासिल की। OpenAI ने इन निष्कर्षों के आधार पर सॉफ़्टवेयर में पैच लगाए, नेटवर्क प्रतिबंध कड़े किए और रखरखावकर्ताओं तथा विक्रेताओं को सूचित किया।

GPT-6 Cyber की रिलीज़ अधिक आक्रामक क्षमता को कड़े परिचालन नियंत्रण से जोड़ती है। बेंचमार्क में हुए सुधार और कमजोरियों की रिपोर्टें उस रक्षात्मक उपयोगिता को साबित करते हैं जिसे हासिल करने की OpenAI कोशिश कर रही है। वहीं, शोषण और रिपोर्टिंग में अब भी बनी हुई विफलताओं के कारण उस उपयोगिता का आकलन करते समय पहचान-जाँच, सैंडबॉक्सिंग और चरणबद्ध शुरुआत को केंद्रीय महत्व देना पड़ता है। सुरक्षा टीमों के लिए व्यावहारिक कसौटी यह है कि उनके अपने अधिकृत कार्यप्रवाहों में मॉडल निर्धारित दायरे के भीतर काम करने का अनुशासन बनाए रखता है या नहीं और उसकी अंतिम रिपोर्टिंग कितनी विश्वसनीय है—ऐसे कार्यप्रवाहों में दायरे से बाहर की कोई कार्रवाई या किसी अवरोधक का छूट जाना, बेंचमार्क में हुए सुधार से अधिक मायने रख सकता है।