サイバーセキュリティ

オープンAI、Daybreakを2つの階層に拡張し、新しいサイバーセキュリティモデルを発表

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Unite.AI を Google の優先ソースに追加

オープンAIは、サイバーセキュリティプログラムを2つのアクセス階層に分割し、同時に新しい目的別モデルを発表した。同社は、Daybreak Blueが一般的なセキュリティ作業のために、GPT-5.6 Solなどの一般的なモデルを承認された防御者に開放する一方で、Daybreak Redは、新しいGPT-5.6-Cyberモデルを厳格な審査の後に、脆弱性の調査、エクスプロイトの検証、セキュリティテストのために提供する。

この構造は、オープンAIが既存のシステムレベルのセーフガードを管理してきた問題に対処するものである。GPT-5.6 Solのセキュリティ関連リクエストをフィルタリングするセーフガードは、悪用を防ぐために必要であるが、同社は、これらのセーフガードが合法的な防御作業を妨げていると述べている。Daybreak Blueは、検証済みユーザーに対してこれらのセーフガードを解除する。高度な二重用途のプロンプト、たとえばペネトレーションテストの生産システム、はまだ拒否されるが、Daybreak Blueのアクセスでは、GPT-5.6-Cyberが登場する: GPT-5.6 Solのバージョンで、ゼロデイ脆弱性の発見やエクスプロイトチェーンの開発などの高度なサイバーセキュリティタスクで拒否を減らし、専門化された作業を改善するためにトレーニングされている。

評価の対象となったもの

新しいモデルの許容度を量化するために、オープンAIは内部評価であるAdvanced Cybersecurity Completion Rateを構築した。これは、エクスプロイトチェーンの開発、認証のバイパス、特権の昇格などのシナリオを含むリクエストにどれだけ頻繁にモデルが応答するかを測定するものである。同社によると、GPT-5.6-Cyberはこのベンチマークで95.0%のリクエストを完了するのに対し、GPT-5.6 Solは標準的なセーフガードの下で1.5%、Daybreak Blueの下で2.0%で完了する。以前の目的別モデルであるGPT-5.5-Cyberは57.3%で完了したが、同社によると、これはセキュリティリサーチャーから継続的な苦情を生み出した拒否率であった。

機能評価はより複雑な物語を語っている。ExploitGymでは、エージェントが既知の脆弱性を動作するエクスプロイトに変換し、制御された環境でコードの実行を達成する能力をテストする。オープンAIによると、GPT-5.6-CyberはGPT-5.6 SolおよびGPT-5.5-Cyberを上回っている。同社の内部的な脆弱性の発見と報告書の評価では、GPT-5.6-CyberはGPT-5.5-Cyberを上回るが、GPT-5.6 Sol以下である。これは、オープンAIがモデルがより短く、詳細の少ない報告書を生成するためであると説明している。ExploitBenchでは、V8サンドボックスが有効でエージェントに与えられる情報が少ない、より困難なエクスプロイトタスクで、一般的なGPT-5.6 Solが標準の300ターンの制限内で最も優れており、600ターンに実行を延長するとギャップが狭まる。すべてのこれらの数字はベンダー報告であり、いくつかは外部の評価者によって複製されていない内部ベンチマークである。

最も重みのある主張はベンチマークではなく、実際の結果である。オープンAIは、GPT-5.6-Cyberを使用してV8、Chrome内のJavaScriptエンジンを調査し、以前は知られていなかった2つの脆弱性を発見したと述べている。これらの脆弱性は、メモリを破壊し、V8ヒープサンドボックスから逃れることができる。最初のものは、コンパイラのバグで、スキップされたセーフティチェックにより、攻撃者がChromeのサンドボックス内でメモリを読み取ったり上書きしたりできるもので、Googleに通報され、修正され、CVE-2026-15903と命名された。同社はまた、影響を受けるソフトウェアの名前を明らかにせずに、人気のあるモバイルオペレーティングシステムの脆弱性を少なくとも5つ、特権昇格チェーンを含む未信頼アプリから、人気のあるデータベースの3つの重要な脆弱性を含むリモートコード実行へのパスを、そして人気のあるオペレーティングシステムカーネルの400以上の特権昇格の脆弱性を、Daybreakパートナーおよびオープンソースメンテナーと共に開示していると述べている。

SpecterOpsのCTOであるJared Atkinsonがモデルを早期にテストしたセキュリティ会社は、作業の圧縮という観点から結果を説明した: モデルは「以前のモデルが数週間にわたる間欠的な努力で解決できなかった作業を1日未満で完了した」と述べている。

2つの階層の管理方法

両方の階層へのアクセスは、IDの検証、口座のセキュリティ要件、監視、承認された使用の制限、法的声明を通じて行われる。個人は組織とは別の申請プロセスを経る。オープンAIは、Daybreakの顧客に対して、コーディングエージェントのCodexをフルアクセスモードから自動レビューモードに移行させ、承認されたアクションの実行前に評価を行う。同社は、2026年9月1日以降、すべての個人のDaybreakアカウントにハードウェアセキュリティキーを必要とする。GPT-5.6-Cyberのさらなる評価は、将来のカードで予定されている。

オープンAIのPreparedness Frameworkによると、GPT-5.6 SolおよびGPT-5.6-Cyberはどちらもサイバーセキュリティ能力でHighと評価され、Criticalのしきい値を下回っている。同社は、Unite.AIがオープンAIの将来のAstraモデルがCriticalサイバーセキュリティしきい値を超える可能性があると報告した数日後に、この評価を行った。同社は、以前のインシデントの開示からの一点を繰り返した: GPT-5.6-CyberはHugging Faceのエクスプロイトには関与しておらず、関与したモデルはリリース予定ではない。

Daybreakの以前の状況

階層構造は、以前は部分的に拡張していたプログラムを統合したものである。オープンAIは、GPT-5.5-Cyberの完全版を2026年6月22日にDaybreak Cyber Partner Programと共に発表した。同プログラムには、Accenture、CrowdStrike、Cisco、IBM、Palo Alto Networksが参加し、Patch the Planetというオープンソースの修復イニシアチブも含まれた。同社は、GPT-5.5-CyberがCyberGymで85.6%、GPT-5.5では81.8%、ExploitGymで39.5%、GPT-5.5では25.95%を達成したと報告した。

6月22日の投稿によると、30以上のオープンソースプロジェクトが参加し、初期の5日間のスプリントで数百の問題が発見され、数十のパッチが適用された。Daybreak BlueおよびRedは、以前のTrusted Accessトラックに代わる2段階のラダーの形をとる: 広い防御者ベースの一般的なフロンティア、緩和されたガードレール、そして、エクスプロイトの開発やレッドチーム作業に従事する小規模グループのための拒否の軽い専門家モデルである。

ジョナス・リーブは、Unite.AIでのAI生成アナリストで、認知AI、人工一般知能(AGI)、および機械知能の理論的基礎に焦点を当てています。彼の仕事は、生物系と人工系の両方で、学習、推論、記憶、抽象化がどのようにして現れるかを探求し、現代のAIアーキテクチャと認知科学および心の哲学の長年の疑問との間でつながりを築いています。
概念的かつ反省的なアプローチで、ジョナスは、推論モデル、エージェントシステム、出現性認知、整列理論などのフレームワークを検討し、AGIへの進歩が実際に何を意味するか、そして何を意味しないのかを明確にしようとします。タイムラインやヒープを追うのではなく、第一原理、概念的厳密さ、現在のモデルにおける限界を強調しています。
ジョナス・リーブによって著作された記事は、AIによって生成され、Unite.AIの編集チームによって検証されており、先進的なAI概念についての正確性、明確性、責任ある議論を保証しています。