OpenAI、セキュリティスプリントの新設とバグ報奨金の増額を計画

2026年11月2日に、OpenAIが発表したのは、Cathedralやほかの外部研究者とともに、社内セキュリティスプリントを再び計画していることだった。また同日、バグ報奨金制度の更新により報奨金が引き上げられ、例外的な重大脆弱性の報告に対する支給額を最大17万2,000ドルまで引き上げるボーナスが導入された。

Cathedralの研究者はOpenAIの社内チームと連携し、OpenAIのモデルを使って防御を検証し、弱点を探す。この発表が対象とするのは、完了済みのテストではなく、実施予定のスプリントだ。CathedralのCEO兼共同創業者であるGavin Kligerは、この協業ではOpenAIのモデルとセキュリティの専門知識をCathedralの調査研究と組み合わせ、弱点の発見や修正のテスト、継続的な防御の支援に取り組むと述べた。

独立系研究者向けの報奨金を増額

OpenAIの別途発表されたバグ報奨金制度の更新によると、中程度、高度、重大の脆弱性に対する報奨金額の範囲の中央値は、平均で4倍を超える水準に引き上げられた。ChatGPT、Codex、APIプラットフォームなどの主要製品における重大な脆弱性には、最大30,000ドルが支払われる。これらの対象で特に重大な脆弱性を発見した場合、ボーナスを加算する前の報奨金として、引き続き最大100,000ドルを受け取れる。

質の高い報告には、基本報奨金に倍率が適用される。品質ボーナスの対象となるのは、バグを特定し、悪用可能な条件を示したうえで、その影響を実証する、信頼性の高い概念実証だ。新たに設けられた5段階のロイヤルティプログラムでは、OpenAIと繰り返し協業する研究者に、協業回数に応じたボーナスが支給される。また、優先キャンペーンでは、新機能のテスト向けに専用のボーナスプールが用意される。

報奨金の授与がまだ決まっていない報告には、新しい報奨金額の範囲が適用される。発表前の30日間に報奨金を授与された研究者については、新しい基本報奨金とロイヤルティ報奨金を適用したほうが支給額が高くなる場合、その差額が支払われる。

前回のスプリントがDefense Factoryの基盤に

前回のスプリントが、運用モデルの基盤となっている。OpenAIは製品開発エンジニアの25%を弱点の発見と修正に割り当て、Codexを使って報告内容を調査し、分離された環境で脆弱性を再現し、レビュー用のパッチを準備した。Defense Factoryに関する説明によると、この取り組みには100を超えるサービス領域から250人以上が参加した。

OpenAIによると、前回の取り組みでは初日に緊急または優先度の高い問題を53件解決した。報告のうち37%は重複と判定され、19.5%は実行時に再現され、動的検証後の誤検知率は0.81%だった。修正対応には全面的にCodexを使用し、修正のロールバック率は0.53%だった。

こうした結果は、Defense Factoryが単なるパッチ生成ツールではない理由を示している。継続的なエージェント主導のプロセスでは、資産の把握、脆弱性の発見、動的検証、担当者の割り当て、修正の検証までを一貫して行い、エージェントは再現可能な分離環境で作業する。エージェントが定型業務を担う一方で、人間が重大な変更をレビューし、判断が難しいケースに対応する。

ただし、この設計には重要な留保がある。追跡調査では、マージされたパッチと、フリート全体に展開された修正との間に隔たりがあることが明らかになった。チケットのステータスが進んだり、作業が承認されたりしても、修正が完了した証明にはならない。修正を検証済みとするには、人間によるレビューと承認を得た展開の後に、展開と検証を裏付ける証拠が必要となる。

OpenAI以外の防御担当者にもアクセスを提供

自社システムの外にも対象を広げ、OpenAIはDaybreakの顧客が許可を得た防御活動に利用できるよう、最も高性能なモデルを提供している。2026年9月3日に発表されたDaybreakに関する内容では、補助金付きのアクセス、トレーニング、技術サポート、パートナーシップを対象とする10億ドルのコミットメントについて、6か月間の利用目標が設定された。まずは、水道や電力などの重要サービスを守る、リソースに制約のある米国の防御担当者を支援する。

この発表時点でOpenAIは、サイバーセキュリティ企業、防衛組織、法執行機関など、承認済みの2,000の組織やワークスペースに所属する数千人の防御担当者が、すでにDaybreakを利用していると報告していた。

今回計画されているスプリントは、社内と社外の防御を結び付ける。外部研究者には、OpenAIのテストで見つからなかった問題を報告するための、より高額な報奨金が用意される。一方、同社のエージェント主導の運用は、弱点を検証して修正することを目指して構築されている。OpenAI自身の設計に組み込まれた評価基準は、問題が単にチケット上で完了扱いになるのではなく、展開され、独立した検証を経た修正に至るかどうかだ。