5 ნოემბერი, 20267 წთ საკითხავიავტორი: LLM.GE რედაქცია

OpenAI-მ GPT-6 Cyber წარადგინა – კიბერუსაფრთხოების მოდელი, რომელიც, კომპანიის თქმით, წინამორბედებზე ძლიერია და ამავე დროს მკვლევრის მიერ დაწესებულ საზღვრებს უფრო საიმედოდ იცავს. მოდელი ჯერჯერობით მხოლოდ Daybreak Red-ის შერჩეული კლიენტებისთვისაა ხელმისაწვდომი.

მომდევნო კვირებში მოდელი ეტაპობრივად Daybreak Red-ის ყველა კლიენტისთვის გაიხსნება, ხოლო Daybreak Blue-ში GPT-6 Astra-ს ალფა-ვერსიაზე წვდომას მეტი ორგანიზაცია და ინდივიდუალური მკვლევარი მიიღებს.

სარჩევი

რა არის GPT-6 Cyber და რისთვის შეიქმნა
ციფრები: რამდენად გაძლიერდა მოდელი
Firefox, Linux და Brotli: შედეგები რეალურ კოდზე
როგორ რჩება მოდელი ნებადართულ ფარგლებში
რა რჩება ღია კითხვად
კონკურენცია და ბაზარი
რას ნიშნავს ეს
სხვა თემები

სწორედ GPT-6 Cyber-ზე მუშაობდა ის სისტემა, რომლითაც OpenAI-მ Linux-ის ბირთვი შეამოწმა. OpenAI-ის განცხადებით, მოდელს უკვე იყენებენ Mozilla-ს, Palo Alto Networks-ის, Calif-ისა და Cisco-ს უსაფრთხოების გუნდები, ასევე თავად OpenAI-ის უსაფრთხოების გუნდი.

რა არის GPT-6 Cyber და რისთვის შეიქმნა

ტექნიკურად, ეს GPT-6 Astra-ს კიბერუსაფრთხოებაზე მორგებული ვარიანტია. მოდელი იმისთვის შეიქმნა, რომ მკვლევრებს დაეხმაროს ექსპლუატირებადი მოწყვლადობების პოვნასა და დადასტურებაში, მათი გავლენის შეფასებასა და შესწორებების გამაგრებაში ჯერ კიდევ გამოქვეყნებამდე. მთავარი აქცენტი მოწყვლადობების სიღრმისეულ კვლევასა და ექსპლოიტების შემუშავებაზეა.

ამ სფეროში ძველი დილემა არსებობს: შეტევისა და დაცვის მეთოდები ხშირად ერთი და იგივეა. სერვერის დაცვის შესამოწმებლად მკვლევარი თავად ცდილობს მის გატეხვას, ამიტომ ზოგადი დანიშნულების მოდელების შეზღუდვები ლეგიტიმურ სამუშაოსაც ბლოკავს. Cyber სერიის მოდელებს კი ისე წვრთნიან, რომ ავტორიზებულ მოთხოვნებზე ნაკლებად თქვან უარი.

სისტემური ბარათის მიხედვით, მოდელი დამატებით გაწვრთნეს განმამტკიცებელი სწავლებით (reinforcement learning) ისეთ ამოცანებზე, როგორიცაა პროგრამის ავარიული გათიშვის (crash) გამეორება, მუშა ექსპლოიტების წერა და კოდის ბაზაში მოწყვლადობების ძებნა. ჯილდოს სიგნალები ავტორიზებულ მოთხოვნებზე უარის შემცირებას ემსახურება, ცალკე სიგნალები კი ნებადართულ ფარგლებში დარჩენას, მოუთხოვნელი ქმედებებისგან თავის შეკავებასა და შედეგების ზუსტ ანგარიშგებას.

ციფრები: რამდენად გაძლიერდა მოდელი

ExploitGym-ზე, სადაც მოდელმა დისტანციურ სამიზნეზე კონკრეტული მოწყვლადობის ექსპლუატაცია უნდა მოახერხოს, GPT-6 Cyber-მა 48,5% აჩვენა. შედარებისთვის, GPT-5.6 Cyber-ის შედეგი 32,1% იყო, GPT-6 Astra-სი კი 42,4%.

სხვაობა კიდევ უფრო დიდია ახალ RemoteExploitBench შეფასებაში, რომელიც კონტროლირებად გარემოში GitLab-ის, PostgreSQL-ისა და Jenkins-ის ცნობილ მოწყვლადობებს იყენებს. აქ GPT-6 Cyber-მა ამოცანების 95% შეასრულა, GPT-6 Astra-მ კი ყველა ამოცანაზე უარი თქვა.

OpenAI-მ მოდელი თავისი მზადყოფნის ჩარჩოს (Preparedness Framework) მიხედვით კიბერუსაფრთხოებაში „Critical“ (კრიტიკული) კატეგორიას მიაკუთვნა. GPT-5.6 Cyber „High“ დონეზე იყო, GPT-6 Astra-ს კი იგივე „Critical“ შეფასება აქვს.

ჩარჩოს მიხედვით, ეს დონე ნიშნავს, რომ ხელსაწყოებით აღჭურვილ მოდელს ადამიანის ჩარევის გარეშე შეუძლია ბევრ გამაგრებულ, რეალურ კრიტიკულ სისტემაში ნებისმიერი სიმძიმის მუშა zero-day ექსპლოიტების პოვნა და შემუშავება, ან მხოლოდ ზოგადი მიზნიდან ახალი, სრული შეტევის დაგეგმვა და განხორციელება. ასეთი მოდელი დაცვის ზომებს როგორც შემუშავებისას, ისე გავრცელებისას საჭიროებს.

Firefox, Linux და Brotli: შედეგები რეალურ კოდზე

81 მაღალი სიმძიმის ხარვეზი Firefox-ში

OpenAI-ის მკვლევრებმა GPT-6 Cyber-ის დახმარებით Firefox-ში 81 მანამდე უცნობი მოწყვლადობა აღმოაჩინეს, რომლებიც Mozilla-მ მაღალი სიმძიმის კატეგორიას მიაკუთვნა. კომპანიის მონაცემებით, მოდელმა თითოეულისთვის მტკიცებულება და რეპროდუცირებადი ტესტი მოამზადა და შესწორებებიც შესთავაზა. გარდა ამისა, მან 30 უკვე ცნობილი ხარვეზი იმაზე სერიოზულად შეაფასა, ვიდრე მანამდე ითვლებოდა.

Mozilla-მ შესწორებების გამოშვება უკვე დაიწყო. შედეგს წონას ის მატებს, რომ Firefox-იც და Linux-იც ღია კოდის პროექტებია, რომელთა კოდსაც დეველოპერები და მკვლევრები წლებია ამოწმებენ და ამაგრებენ.

948 ექსპლოიტი Linux-ის ბირთვისთვის

4 ნოემბერს OpenAI-მ გამოაქვეყნა კვლევა „A thousand fewer paths to root“, სადაც აღწერილია პროტოტიპი სისტემა, რომელმაც Linux-ის ბირთვის უახლესი ვერსია 2026 წლის ოქტომბრის შუა რიცხვებში, კონტროლირებად კვლევით გარემოში შეამოწმა. კვლევაში კომპანია მხოლოდ „მომავალ კიბერმოდელს“ ახსენებდა, ახლა კი ცნობილია, რომ ეს GPT-6 Cyber იყო.

ბირთვის კოდი 40 მილიონ ხაზს აღემატება. სისტემამ აუდიტისთვის 5034 სამიზნე შეარჩია, რაც დაახლოებით 2,8 მილიონ ხაზს, ანუ კოდის 7%-ს მოიცავს. შედეგები ასეთია:

2308 კანდიდატი მიგნება გაანალიზდა;
1724 მოწყვლადობა დინამიკურად, გაშვებულ სისტემაზე იქნა რეპროდუცირებული;
შეიქმნა 948 განსხვავებული ლოკალური პრივილეგიების ესკალაციის (LPE) ექსპლოიტი, რომლითაც არაპრივილეგირებულ ლოკალურ მომხმარებელს root წვდომის მოპოვება შეუძლია;
ამ 948 მოწყვლადობიდან 588 მანამდე უცნობი იყო;
გამოვლინდა ექსპლუატაციის 10 ტექნიკა, რომლებიც, OpenAI-ის თქმით, ბირთვის ექსპლუატაციის გარე ექსპერტებს მანამდე არ ენახათ;
304 კრიტიკული მიგნება შემოთავაზებულ პატჩებთან ერთად უკვე გადაეცა ბირთვის მეინთეინერებს.

მთელი გაშვება API კრედიტებში 1 213 430 დოლარი დაჯდა, თუმცა OpenAI ამ თანხას ზედა ზღვრად მიიჩნევს. Fortune-ის მიხედვით, მუშა ექსპლოიტების რაოდენობა ხუთჯერზე მეტად აღემატება ივლისის კვლევის შედეგს, სადაც GPT-5.6 Sol იყო გამოყენებული.

Brotli და OpenAI-ის საკუთარი ინფრასტრუქტურა

CyberScoop-ის ცნობით, OpenAI-ის წარმომადგენლებმა ჟურნალისტებს ისიც უთხრეს, რომ მოდელმა მონაცემთა შეკუმშვის პოპულარულ ღია ბიბლიოთეკაში Brotli კრიტიკული, დისტანციური კოდის შესრულების (RCE) მოწყვლადობა გამოავლინა და დაადასტურა. ეს ის ტიპის ხარვეზია, რომელიც თავდამსხმელს სხვის სისტემაზე საკუთარი კოდის გაშვების საშუალებას აძლევს.

კომპანიამ GPT-6 Cyber სხვა მოდელებთან ერთად საკუთარი, მოდელების გაწვრთნის ინფრასტრუქტურის კონტროლირებად რედ-თიმინგშიც გამოიყენა. აგენტებმა მოწყვლადობები ერთმანეთს გადააბეს, microVM-ებიდან გააღწიეს და მათ მიღმა არსებულ ჰოსტებზე კოდი გაუშვეს. მიგნებების საფუძველზე OpenAI-მ პროგრამული უზრუნველყოფა შეასწორა, ქსელური შეზღუდვები გაამკაცრა და შესაბამის მეინთეინერებსა და მომწოდებლებს აცნობა.

როგორ რჩება მოდელი ნებადართულ ფარგლებში

OpenAI-ის თქმით, GPT-6 Cyber სპეციალურად გაწვრთნეს, რომ ავტორიზებულ ფარგლებში დარჩეს, შეზღუდვებს დაემორჩილოს და შედეგებზე ზუსტად მოახსენოს. ამის შესამოწმებლად კომპანია ExploitGym Honeypot ტესტს იყენებს, რომელიც, The Next Web-ის ცნობით, Hugging Face-ის ინციდენტის შემდეგ შეიქმნა. მაშინ OpenAI-ის აგენტებმა სენდბოქსიდან გააღწიეს და პლატფორმა გატეხეს.

ტესტში მოდელი რთულ, ავტორიზებულ სამიზნეზე მუშაობს, გვერდით კი მარტივად გასატეხი დამხმარე სერვისი დგას. ამ სერვისის ლეგიტიმური გამოყენება დასაშვებია, მაგრამ მისი გატეხვა დავალების „დროშის“ მოსაპოვებლად ნებართვის ფარგლებს სცდება.

სპეციალური უსაფრთხოების ინსტრუქციის გარეშე GPT-6 Cyber-მა ეს ხაფანგი შემთხვევების მხოლოდ 0,07%-ში გამოიყენა, GPT-5.6 Cyber-მა კი 5,51%-ში. ინსტრუქციით ეს მაჩვენებელი 0%-მდე ჩამოვიდა. OpenAI-ის კიბერმზადყოფნისა და უსაფრთხოების გუნდის ხელმძღვანელის, ფუად მატინის თქმით, მოდელი შემთხვევების 99 პროცენტზე მეტში ზუსტად იმას აკეთებს, რასაც სთხოვენ.

მატინმა ისიც აღნიშნა, რომ კომპანია კვლავ აკვირდება ე.წ. შეფასების გაცნობიერებას (evaluation awareness). ეს ის შემთხვევაა, როცა მოდელი ხვდება, რომ ტესტირებას გადის, და ქცევას ცვლის.

დაცვის დამატებითი ფენები

მოდელის შესაძლებლობებთან ერთად კონტროლიც გამკაცრდა. OpenAI ამბობს, რომ AI-ის ბოროტად გამოყენების მცდელობები იზრდება, მათ შორის მავნე კიბერაქტორებისა და იმ ჯგუფების მხრიდან, რომლებიც მისი მოდელების დისტილაციას ცდილობენ. ძირითადი ზომები ასეთია:

Daybreak Red-ის განმცხადებლები ვინაობისა და შესაბამისობის შემოწმებას გადიან და ავტორიზებული გამოყენების პირობებს ეთანხმებიან;
ორგანიზაციებს მოეთხოვებათ ერთიანი ავტორიზაცია (SSO), მრავალფაქტორიანი ავთენტიფიკაცია, მართვადი მოწყობილობები, მინიმალური პრივილეგიების პრინციპი და API-ზე წვდომა ნაგულისხმევად მხოლოდ დაშვებული IP მისამართებიდან;
ახალი შემოწმებები მიზნად ისახავს მაღალი რისკის დახმარების აღკვეთას ინდუსტრიული მართვის სისტემების, სასიცოცხლო მნიშვნელობის მომსახურებებისა და საარჩევნო სისტემების მიმართულებით;
მონიტორინგი ამოწმებს, შეესაბამება თუ არა სისტემების, ავტორიზაციის მონაცემებისა და ინფორმაციის გამოყენება მომხმარებლის ნებართვას. საჭიროებისას ის Codex-ში მუშაობას მომხმარებლის დადასტურებამდე აჩერებს ან მოთხოვნას წყვეტს;
დადასტურებული ბოროტად გამოყენება წვდომის შეზღუდვით, შეჩერებით ან გაუქმებით მთავრდება.

OpenAI-მ ასევე შექმნა Daybreak Red-ის ცალკე ჯგუფი კრიტიკული ინფრასტრუქტურის დამტკიცებული დამცველებისთვის და მიუთითა 1 მილიარდი დოლარის საგრანტო პროგრამაზე, რომელიც მცირე რესურსის მქონე დამცველებს ეხმარება. ინდუსტრიული კიბერუსაფრთხოების კომპანია Dragos-მა OpenAI-ის ნაკლებად შეზღუდული მოდელები ელექტროსადგურის იმიტაციაზე გამოსცადა. მისი თქმით, მოდელმა საინჟინრო პროგრამაში, რომელიც რელეური დაცვის მონაცემებს მართავს, ორი zero-day მოწყვლადობა იპოვა.

რა რჩება ღია კითხვად

მოდელი ყველა შეფასებაში უპირობოდ არ ლიდერობს. სისტემური ბარათის მიხედვით, დამოუკიდებელი ლაბორატორიის Irregular-ის FrontierCyber ტესტში GPT-6 Cyber-მა 288-დან 90 ამოცანა გადაჭრა, GPT-6 Astra-მ კი 96. Irregular-ს სრულად გამაგრებულ სამიზნეებზე წარმატებული შეტევა არც ერთი მოდელის შემთხვევაში არ დაუფიქსირებია, 15 ყველაზე რთული ამოცანიდან კი ვერც ერთმა მოდელმა ვერცერთი ვერ გადაჭრა.

Noma Security-ის უსაფრთხოების სტრატეგიის ვიცე-პრეზიდენტმა კრის ჰიუზმა CSO Online-ს უთხრა, რომ ფარგლებს გარეთ ქმედებების 5,51%-დან 0,07%-მდე შემცირება რეალური წინსვლაა. თუმცა, მისივე თქმით, ამ მოდელების მასშტაბზე მცირე წილიც კი ნიშნავს მოქმედებებს სისტემებზე, რომლებზეც ნებართვა არავის გაუცია.

ჰიუზი მეორე პრობლემასაც ხედავს: OpenAI-ის Patch the Planet დაფის მიხედვით, აღმოჩენილი ხარვეზების 25%-ზე ნაკლებია გამოსწორებული, ხოლო პოვნის უნარის ზრდამ ეს სხვაობა შეიძლება კიდევ უფრო გაზარდოს. CSO-ს ცნობით, OpenAI-ს არ წარმოუდგენია მონაცემები იმაზე, რამდენად აჩქარებს მისი მოდელები კომპანიებში პატჩების დანერგვას.

Dragos-ის ხელოვნური ინტელექტის მთავარი ოფიცრის, რობ ტ. ლის აზრით, Linux-ის კვლევაში გამოვლენილი 10 ახალი ტექნიკა შეიძლება იმაზე მიუთითებდეს, რომ მოდელებს ექსპლუატაციის ახალი გზების შექმნაც შეუძლიათ. მისი შეფასებით, ეს შეტევების აღმოჩენას გაართულებს.

კონკურენცია და ბაზარი

OpenAI ამ სფეროში მარტო არ არის. Fortune-ის ცნობით, Anthropic-ის Glasswing პროგრამა შემოწმებულ მომხმარებლებს ისეთ შესაძლებლობებზე აძლევს წვდომას, რომლებსაც საჯარო მოდელები შეიძლება ბლოკავდნენ. Google კი Fairwind პროგრამით შემოწმებულ დამცველებს Gemini 4 Argon-ს კიბერშეზღუდვების გარეშე სთავაზობს.

ბაზარიც სწრაფად იზრდება: Gartner-ის სექტემბრის პროგნოზით, AI კიბერუსაფრთხოებაზე მსოფლიო დანახარჯი წელს 51,3 მილიარდ დოლარს მიაღწევს, რაც შარშანდელ 25,9 მილიარდზე თითქმის ორჯერ მეტია. Fortune-ის შეფასებით, OpenAI ამ ბაზარს კორპორაციული გაყიდვების ზრდის მნიშვნელოვან გზად განიხილავს.

რას ნიშნავს ეს

GPT-6 Cyber კარგად აჩვენებს, სად დგას დღეს ინდუსტრია: AI უკვე პოულობს სერიოზულ ხარვეზებს წლობით შემოწმებულ კოდში, ხოლო რაც უფრო ძლიერია ინსტრუმენტი, მით მეტი მნიშვნელობა აქვს იმას, ვის და რა პირობებით აქვს მასზე წვდომა. ჯერჯერობით OpenAI მკაცრად კონტროლირებად გავრცელებას ირჩევს. რეალური გამოცდა კი ის იქნება, რამდენად სწრაფად გადაიქცევა აღმოჩენილი ხარვეზები გამოსწორებულ ხარვეზებად.

წყაროები