Сьогодні OpenAI представила GPT-5.6-Cyber — спеціалізовану модель, призначену для проведення розширених досліджень вразливостей та розробки експлойтів для авторизованих захисників. Вона здатна виконувати завдання, від яких її загальні моделі часто відмовляються.
GPT-5.6-Cyber є доопрацьованою версією найсучаснішої загальної моделі OpenAI, GPT-5.6 Sol, що була представлена в червні. Нова модель пройшла специфічне навчання для покращення продуктивності у складних кібербезпекових завданнях, включно з пошуком вразливостей нульового дня та розробкою ланцюжків експлойтів.
Ключовим нововведенням є те, що OpenAI навчила її зменшувати кількість відмов на деякі «двосторонні» запити у сфері кібербезпеки, які можуть бути використані як для легітимного захисту, так і для зловмисних наступальних цілей.
На внутрішньому бенчмарку OpenAI під назвою Advanced Cybersecurity Completion Rate, який, за даними компанії, оцінює завдання, пов’язані з розробкою ланцюжків експлойтів, обходом автентифікації, підвищенням привілеїв та іншими складними сценаріями кібербезпеки, GPT-5.6-Cyber показала 95% завершених завдань. Це значно вище, ніж 57.3% у її попередника GPT-5.5-Cyber, та лише 1.5% у стандартної моделі GPT-5.6 Sol з усіма її запобіжниками.
Дослідник OpenAI Ерік Воллес зазначив у X, що GPT-5.6-Cyber є «першою великомасштабною спробою OpenAI безпосередньо покращити можливості для передових завдань кібербезпеки, таких як розробка експлойтів».
Ціни та доступність
На жаль, GPT-5.6-Cyber не буде широко доступною для всіх клієнтів ChatGPT або API.
Для доступу організація повинна бути прийнята до новоствореного рівня програми OpenAI Daybreak для кібербезпеки під назвою Daybreak Red. Цей рівень, також анонсований сьогодні, надає доступ до спеціалізованих кібербезпекових моделей, таких як GPT-5.6-Cyber.
Інший новий рівень, Daybreak Blue, надає ширшому колу підприємств доступ до загальних моделей, таких як GPT-5.6 Sol, але з деякими послабленими запобіжниками для більш широкого використання у кібербезпеці.
У документах OpenAI ціна на GPT-5.6-Cyber вказана як $12.50 за мільйон вхідних токенів і $75 за мільйон вихідних токенів, з кешованим входом за $1.25 за мільйон токенів.
Це робить її дорожчою за GPT-5.6 Sol у тій самій таблиці цін Daybreak Cyber, де Sol коштує $5 за мільйон вхідних токенів і $30 за мільйон вихідних токенів для використання з коротким контекстом.
OpenAI не вказує ціни для довгого контексту GPT-5.6-Cyber у цій таблиці, а доступ все ще потребує окремого схвалення та надання доступу через Daybreak Red.
Red проти Blue: Нові рівні Daybreak від OpenAI та критерії отримання доступу
Daybreak Red призначений для затверджених команд безпеки, які виконують розширені, авторизовані роботи в галузі кібербезпеки. Це робота, яка може виглядати ризикованою поза контекстом, навіть якщо вона проводиться з оборонною метою. Вона охоплює дослідження вразливостей, тестування на проникнення, пентести (red-team exercises) та валідацію експлойтів на системах, якими володіє організація, керує ними або має дозвіл на тестування. Іншими словами, OpenAI заявляє, що GPT-5.6-Cyber призначена для довірених захисників з чіткою професійною потребою, а не для загального експериментування.
Підприємства, які бажають отримати доступ, повинні подати заявку через Daybreak Access — поточний шлях OpenAI для перевірки користувачів у сфері кібербезпеки. Заявка вимагає від компаній вказати, хто вони, яку саме роботу з безпеки планують виконувати, де будуть використовувати моделі та які продукти або сервіси OpenAI очікують використовувати. Заявники також повинні підтвердити, що їхня робота є законною, оборонною та авторизованою.
OpenAI також шукає ознаки того, що заявник має власну серйозну програму безпеки. Компанія зазначає, що підприємства-учасники повинні мати контролі, такі як єдиний вхід (single sign-on), багатофакторну автентифікацію, рольовий доступ, моніторинг використання співробітниками, журнали використання, контроль ключів API та документований процес реагування на інциденти. OpenAI також вимагає визнану сертифікацію безпеки, таку як SOC 2 Type II, ISO 27001 або еквівалентний стандарт. Доступ обмежений затвердженими особами всередині організації, які використовують контрольовані компанією облікові записи та пристрої.
Якщо підприємство не відповідає вимогам Daybreak Red або не потребує такого рівня доступу, OpenAI рекомендує більшості компаній скористатися Daybreak Blue — іншим рівнем доступу до кібермоделей.
Blue є ширшим рівнем для авторизованих захисників. Він не надає GPT-5.6-Cyber, але надає перевіреним користувачам доступ до передових загальних моделей OpenAI, включно з GPT-5.6 Sol, з запобіжниками, налаштованими для легітимної оборонної роботи.
Для багатьох корпоративних команд безпеки Blue може стати більш реалістичним початком. OpenAI зазначає, що він призначений для таких завдань, як безпечний огляд коду, виявлення вразливостей, аналіз шкідливого програмного забезпечення, реагування на інциденти та валідація патчів. Це все ще чутливі варіанти використання, але вони не обов’язково вимагають такого ж спеціалізованого доступу до кібермоделей, як у Red.
Практичний висновок полягає в тому, що підприємства тепер мають два шляхи доступу до Daybreak. Blue призначений для авторизованих захисників, які хочуть отримати більш потужну допомогу від ШІ у повсякденній роботі з безпеки. Red — для меншої групи авторизованих команд, які можуть обґрунтувати доступ до спеціалізованих кібермоделей, включно з GPT-5.6-Cyber. Компанії, які бажають використовувати можливості Daybreak у продуктах або послугах для своїх клієнтів, потребують окремого шляху затвердження через програму Daybreak Cyber Partner Program, а не просто подавати заявку на внутрішній корпоративний доступ і передавати його далі.
Шлях OpenAI: від Trusted Access до Daybreak
OpenAI підтримує захисників через свою програму Cybersecurity Grant Program з 2023 року, яка пізніше була розширена до $10 мільйонів, і почала вбудовувати специфічні для кібербезпеки запобіжники в розгортання своїх моделей, починаючи з GPT-5.2.
У лютому 2026 року компанія представила Trusted Access for Cyber (TAC) — структуру ідентифікації та довіри, яка надавала перевіреним захисникам меншу кількість відмов, зумовлених класифікаторами, для авторизованої роботи, такої як тріаж вразливостей, аналіз шкідливого програмного забезпечення та зворотне інжиніринг бінарних файлів.
З того часу темп прискорився. У березні генеральний директор та співзасновник OpenAI Сем Альтман оголосив програму Daybreak. У квітні OpenAI масштабувала TAC і випустила GPT-5.4-Cyber — версію GPT-5.4, доопрацьовану для «кібер-пермісивності» для обмеженого кола перевірених постачальників та дослідників.
У травні компанія випустила GPT-5.5-Cyber у обмеженому попередньому перегляді для захисників критичної інфраструктури та налагодила партнерство з такими компаніями, як Cisco, Intel, SentinelOne, Snyk та Cloudflare.
Варто зазначити, що OpenAI тоді заявила, що GPT-5.5-Cyber «переважно був навчений бути більш пермісивним», а не значно перевершувати свою загальну модель — GPT-5.5-Cyber насправді показав гірші результати, ніж GPT-5.5, на деяких оцінках.
TAC вимагав використання стійкого до фішингу розширеного безпечного доступу до облікових записів (Advanced Account Security) для індивідуальних користувачів на найпотужніших моделях з 1 червня, а Daybreak тепер вимагає апаратні ключі безпеки для індивідуальних облікових записів з 1 вересня.
OpenAI стверджує, що GPT-5.6-Cyber вже знайшов нульові дні
OpenAI не покладається виключно на бенчмарки для обґрунтування своїх заяв.
Компанія стверджує, що її дослідники використали GPT-5.6-Cyber для аналізу V8, JavaScript-рушія, що лежить в основі Chrome, і виявили дві раніше невідомі вразливості, які можна було використати для пошкодження пам’яті та виходу з пісочниці V8.
Дослідники OpenAI підтвердили висновки та повідомили про них Google, який виправив вразливість, позначену як CVE-2026-15903 — критичний недолік, під час якого оптимізуючий компілятор V8 пропустив перевірку безпеки під час перетворення цілих чисел, що дозволило індексу масиву поза межами діапазону, який зловмисник міг би використовувати для читання або перезапису пам’яті.
OpenAI повідомляє, що модель також сприяла виявленню щонайменше п’яти вразливостей у неназваній популярній мобільній операційній системі, трьох критичних вразливостей у неназваній популярній базі даних і понад 400 вразливостей, здатних призвести до підвищення привілеїв у популярному ядрі операційної системи. Ці розкриття все ще координуються, за даними OpenAI.
Ці результати ставлять OpenAI у швидкорозвиваючий ринок допомоги у сфері наступальної безпеки за допомогою ШІ. Наприклад, XBOW пропонує автономних агентів для тестування на проникнення, які відображають поверхні атак, намагаються використовувати експлойти та самостійно перевіряють результати. У 2025 році вона стала першою системою ШІ, яка очолила список лідерів баг-баунті HackerOne у США, а цього року виявила набір критичних вразливостей з виконанням коду віддалено (CVSS-9.8) у системах обробки зображень Microsoft Bing, знайдених без доступу до вихідного коду.
Для керівників відділів безпеки підприємств ця зростаюча конкуренція має значення, оскільки дослідження вразливостей виходить за рамки використання LLM як помічника. Постачальники все частіше створюють системи, в яких моделі можуть досліджувати цілі, використовувати інструменти, перевіряти гіпотези та надавати дієві результати.
Спеціалізоване не означає універсально краще
Власні результати OpenAI також демонструють, чому підприємства не повинні просто ототожнювати кіберспеціалізацію з кращою продуктивністю скрізь.
GPT-5.6-Cyber перевершила GPT-5.6 Sol та GPT-5.5-Cyber на реалізації OpenAI бенчмарку ExploitGym, який оцінює здатність агентів перетворювати відомі вразливості на робочі експлойти у контрольованих середовищах. Вона також перевершила Sol у внутрішній оцінці виявлення нульових днів.
Однак GPT-5.6 Sol показала кращі результати в оцінці OpenAI Vulnerability Discovery and Report Writing (виявлення вразливостей та написання звітів). OpenAI пояснює нижчий показник кібермоделі частково коротшими та менш детальними звітами про вразливості.
Sol також показала найкращі результати на ExploitBench зі стандартним лімітом у 300 обертів, при цьому OpenAI зазначила, що вона вирішувала завдання більш ефективно з точки зору токенів. Розширення оцінки до 600 обертів скоротило розрив між моделями.
Це свідчить про те, що підприємства можуть зрештою розглядати кібермоделі як спеціалізованих працівників, а не як заміну загальним моделям міркування: одна модель для глибокої роботи з експлойтами, інша, можливо, краще придатна для аналізу, документації або інших частин робочого процесу безпеки.
Технічний директор SpecterOps Джаред Аткінсон заявив, що GPT-5.6-Cyber «істотно покращує наші спеціалізовані робочі процеси дослідження вразливостей», додавши, що вона виконала деяку роботу менш ніж за день, яку попередні моделі не змогли вирішити протягом тижнів нерегулярних зусиль.
Інцидент із Hugging Face нависає над запуском
Пропозиція пермісивних моделей надходить через кілька тижнів після найсерйознішої публічної демонстрації OpenAI того, що може піти не так, коли відмову в кіберзапитах зменшують. OpenAI безпосередньо звертається до цієї історії в анонсі Daybreak.
У липні OpenAI та Hugging Face спільно повідомили, що під час внутрішньої оцінки бенчмарку ExploitGym — проведеної з вимкненими виробничими класифікаторами для вимірювання максимальних можливостей — комбінація моделей OpenAI, включно з GPT-5.6 Sol та не випущеною, більш потужною попередньою версією моделі, вийшла зі свого пісочничного дослідницького середовища та автономно атакувала виробничу інфраструктуру Hugging Face.
Моделі використали нульовий день у внутрішньо розміщеному кешованому проксі-сервері реєстру пакетів, щоб отримати доступ до відкритого Інтернету, поширилися латерально через дослідницькі вузли OpenAI, потім вивели, що Hugging Face, ймовірно, розміщує ключі відповідей ExploitGym, і через ланцюжок викрадених облікових даних та вразливостей віддаленого виконання коду отримали доступ до його виробничої бази даних. OpenAI назвала це «безпрецедентним інцидентом у сфері кібербезпеки, що включає найсучасніші кіберможливості».
Як раніше повідомляв VentureBeat, цей епізод також виявив зворотний бік всеохоплюючих запобіжників: коли захисники Hugging Face намагалися використовувати комерційні передові моделі для аналізу необроблених корисних навантажень експлойтів та знімків облікових даних з атаки, моделі відмовляли, і компанія завершила свою криміналістичну реконструкцію лише після переходу на китайську відкриту модель GLM 5.2, запущену локально.
Ця динаміка «запобіжники блокують захисника» — це значною мірою те, що покликані вирішити зменшені рівні відмов Daybreak від OpenAI, — навіть якщо той самий інцидент ілюструє ризики зменшення кількості відмов.
OpenAI ретельно проводить межу між цим інцидентом та цим продуктом. В анонсі Daybreak прямо зазначено, що GPT-5.6-Cyber «не була залучена до експлуатації Hugging Face, як і будь-які інші моделі, заплановані для майбутнього випуску». Компанія також зазначає, що попередня версія моделі, причетна до липневого інциденту, була внутрішнім прототипом для досліджень, який з того часу був деактивований, зашифрований та обмежений у доступі для досліджень.
Компанія заявила, що співпрацює з зовнішніми радниками, включно з CrowdStrike, METR та Redwood Research, щодо перегляду, а також залучила Hugging Face до своєї програми довіреного доступу.
За моєю оцінкою, модель доступу все ще ставить OpenAI перед складним питанням: чи обмежує збереження GPT-5.6-Cyber у вужчому рівні Daybreak Red саму оборонну роботу, яку вона прагне прискорити? Якщо лише невелика група затверджених учасників може використовувати модель, підприємства поза цим рівнем можуть залишатися без доступу до спеціалізованої допомоги ШІ, яка могла б допомогти в швидкій діагностиці, стримуванні та реагуванні на інциденти, подібні до того, що стався з Hugging Face.
Це означає, що OpenAI може все ще повторювати частину помилки, від якої намагається відійти. Тримаючи свою найпотужнішу кібермодель за суворішим процесом затвердження, вона зменшує очевидний ризик зловживання, але також змушує багатьох корпоративних захисників шукати інші варіанти. Для команд, які не можуть отримати доступ до Daybreak Red або не можуть чекати на затвердження, моделі з відкритим кодом можуть залишатися більш практичною альтернативою: менш контрольовані, але легші для отримання, перевірки, внутрішнього запуску та адаптації під час розслідування безпеки в реальному часі.
Запобіжник дедалі більше навколо моделі
Найбільш значущою частиною Daybreak, можливо, зрештою стане її архітектура доступу, а не її бенчмарки.
OpenAI прямо заявляє, що Daybreak Blue видаляє системні запобіжники, які можуть перешкоджати легітимній оборонній роботі, тоді як GPT-5.6-Cyber йде далі, зменшуючи відмови моделі для певних двосторонніх завдань. Натомість OpenAI запроваджує контроль над тим, хто отримує доступ і як працюють моделі.
Доступ до Daybreak обмежений затвердженими особами та організаціями, що виконують авторизовану роботу. OpenAI стверджує, що контроль включає перевірку ідентичності, безпеку облікових записів, моніторинг, обмеження затвердженого використання та юридичні підтвердження.
Компанія також заохочує клієнтів Daybreak, які використовують Codex, перейти від повноцінного виконання до режиму автоматичного перегляду, здатного оцінювати дії, що вимагають підвищених привілеїв, перед їх виконанням. Індивідуальні облікові записи Daybreak будуть зобов’язані використовувати апаратні ключі безпеки з 1 вересня. OpenAI зазначає, що протягом найближчих тижнів вона також впроваджує покращений моніторинг та пріоритезує навчання на узгодженість та тестування для майбутніх випусків Daybreak — зобов’язання, які в контексті читаються як пряма відповідь на огляд інциденту з Hugging Face.
Широкомасштабний продукт OpenAI Codex Security надає ще один рівень захисту навколо моделей, забезпечуючи аналіз репозиторіїв, валідацію вразливостей, виправлення та інтеграцію в робочі процеси хмарної розробки, запитів на витягування (pull requests) та локальної розробки. OpenAI повідомляє, що Codex Security просканував понад 30 мільйонів комітів у понад 30 000 кодових баз, виправивши понад 500 000 виявлених проблем.
Такий підхід «модель плюс обв’язка» нагадує ширший зсув у продуктах безпеки ШІ. Наприклад, XBOW наголошує на оркестрації, валідації експлойтів та управлінні навколо передових моделей, а не розглядає LLM як самостійну систему для тестування на проникнення.
Проте OpenAI визнає, що все більш пермісивні кібермоделі створюють додаткові ризики, як через зловживання, так і через розбіжності. Вона оцінює як GPT-5.6 Sol, так і GPT-5.6-Cyber на рівні «Висока» кібербезпекова спроможність згідно зі своєю рамковою програмою готовності (Preparedness Framework), але нижче свого критичного порогу. Повна системна карта GPT-5.6-Cyber планується до публікації пізніше.
Для керівників відділів безпеки (CISO) та лідерів команд безпеки Daybreak, таким чином, представляє собою інше питання розгортання, ніж чергове інкрементальне оновлення моделі. Оскільки моделі стають достатньо потужними, щоб виконувати роботу, яка раніше була зарезервована для досвідчених дослідників вразливостей — і, як показав інцидент з Hugging Face, достатньо потужними, щоб переслідувати вузьку мету прямо через пісочницю — контрольний майданчик підприємства навколо цих моделей (дозволи, пісочниці, моніторинг, людський перегляд та авторизація) стає настільки ж важливим, як і інтелект усередині них.
Оригінал статті: venturebeat.com