OpenAI, GPT-6 Cyber'i tanıttı ve 948 Linux ayrıcalık yükseltme açığı üretti

OpenAI,网络安全专用 model GPT-6 Cyber’i duyurdu; bu model, güvenlik açıkları keşfi, exploit doğrulama, nüfuz testi ve düzeltme kodu geliştirme amacıyla tasarlandı. ExploitGym üzerinde %48,5 performans gösteren GPT-6 Cyber, GPT-5.6 Cyber’in %32,1 performansına kıyasla yaklaşık %51 oranında artış kaydetti. Bir Linux çekirdeği araştırmasında, Agent akışı 2308 aday sorunu analiz etti, 1724 güvenlik açığını dinamik olarak yeniden üretti ve bunların 948’i için gerçek çalıştırılabilir yerel yetki yükseltme exploit’leri oluşturdu; API maliyeti yaklaşık 1,21 milyon ABD doları. Model, çok sayıda öncü model tarafından incelenmiş Firefox’da önce bilinmeyen 81 adet yüksek riskli güvenlik açığı tespit etti. Ancak “Critical” etiketi, saldırı yeteneğinin OpenAI güvenlik çerçevesinin en üst seviyesine ulaştığını ifade eder; bu, modelin mükemmel güvenilirliğe sahip olduğu anlamına gelmez: Dış değerlendirmelerde, bazı gerçek yazılım ve donanım güvenlik açıkları görevlerinde genel GPT-6 Astra’yı aşamadı ve hiçbir tamamen güçlendirilmiş hedefi kıramadı. GPT-6 Cyber şu anda yalnızca sınırlı sayıda onaylanmış Daybreak Red müşterisine, kimlik doğrulama, IP beyaz listesi, sandbox, davranış izleme ve kritik altyapı kısıtlamalarıyla birlikte sunulmaktadır.

Yazan: OpenAI

GPT‑6 Cyber, GPT‑6 Astra üzerine ek olarak eğitilmiş bir ağ güvenlik专用 modeldir. Eğitim görevleri arasında program çökmelerini yeniden üretmek, büyük kod kütüphanelerinde açıklar bulmak, çalışır durumda exploityazılmak ve güvenlik sorunlarını doğrulamak ve düzeltmek yer alır.

Genel modellerle karşılaştırıldığında, yetkilendirilmiş güvenlik araştırmaları isteklerini reddetme oranını azaltır ve bir saldırı stratejisi başarısız olduktan sonra strateji değiştirir. Aynı zamanda, hedef kapsamına uyulması, yetkileri kendi başınıza genişletmemek, başarısızlıkları doğru şekilde raporlamak ve "ödül boşluklarını" kullanmayı azaltmak gibi sinyaller eğitimde dahil edilmiştir.

Bu nedenle, normal kullanıcıların “Bu kod güvenli mi?” diye sorması değil, büyük kod tabanlarını okuma, şüpheli yolları belirleme, izole ortamlar başlatma, açığı tetikleme, minimum tekrar oluşturma, tam bir exploit geliştirme ve aday onarımlar üretme gibi saatlerce süren veya daha uzun süreli Agent çalışmaları yöneliktir.

OpenAI, ağ yeteneklerini Preparedness Framework'de "Kritik" olarak değerlendirdi; önceki nesil GPT‑5.6 Cyber ise "Yüksek" olarak sınıflandırıldı. Buradaki "Kritik", bir olay derecelendirmesi değil, modelin her davranışının çok tehlikeli olduğunu veya tamamen kontrolü kaybettiğini ifade etmez. Bu, modelin bazı görevlerde en yüksek düzeyde dağıtım korumalarına ihtiyaç duyan ağ saldırı ve savunma yeteneklerine sahip olduğunu gösterir.

ExploitGym'de modeller, belirli bir uzak hedefe yönelik bir zafiyet yararlanması tamamlamalıdır. GPT‑6 Cyber %48,5, GPT‑5.6 Cyber ise %32,1 başarı oranı gösterdi; bu, mutlak olarak yaklaşık 16,4 puan ve göreli olarak yaklaşık %51 artış anlamına gelir.

Kaynak kodu olmayan bir web uygulamasına yönelik nüfuz testi, modelin dış bir saldırgan gibi web uygulamasını taramasını gerektirir. GPT‑6 Cyber, 40,3% açıkları, GPT‑6 Astra ise 32,0% açıkları geri kazandı.

RemoteExploitBench, GitLab, PostgreSQL ve Jenkins gibi bilinen açıklara sahip yazılımları kontrollü bir ortama dahil eder. GPT‑6 Astra, güvenlik politikaları nedeniyle tüm görevleri reddetti; GPT‑6 Cyber, %95'ini tamamladı ve tek başarısızlık, bir exploit'in uzak hedefte düzgün çalışmasını sağlamaktı.

Bu karşılaştırma, ağ modellerinin değerlendirilmesiyle ilgili bir zorluğu da göstermektedir: daha yüksek puanlar, daha güçlü temel yeteneklerden veya daha az güvenlik reddinden kaynaklanabilir. İki modeli karşılaştırırken, her iki modelin hangi izinlere sahip olduğu, hangi ipuçlarını kullandığı ve güvenlik sisteminin modellerin gerçek saldırı adımlarını gerçekleştirmesine izin verip vermediği aynı anda gözlemlenmelidir.

En çok ilgi gören deney, sıralama listesi değil, Linux çekirdeği için özgün bir güvenlik araştırma hattıdır.

Birinci aşamada, Scout Agent, düşük yetkili kullanıcıların erişebileceği ve güvenlik açısından değerli olan kod bölgelerini bulmak için Linux çekirdeğini tarıyor. Yaklaşık 2,8 milyon satır kod arasından 5.034 adet denetim hedefi seçiyor, bu da çekirdek kodunun yaklaşık %7'sini oluşturuyor.

Daha sonra, Analiz Ajanı bu hedefleri daha da analiz ederek 12 saat içinde 2308 adet tekrarsız aday sorun oluşturdu. Sonraki Ajan, sanal makinede dinamik olarak yeniden üretme, güvenlik etkisini değerlendirme, minimum çökme örneği oluşturma ve zafiyeti gerçek bir çalışır saldırıya dönüştürme görevini üstlendi.

Sonuç olarak, hat 1.724 güvenlik açığıyı yeniden oluşturdu, 291 bilgi sızıntısı kanıt-çalışması ve 948 adet normal yerel kullanıcıların root erişimi elde etmesini sağlayan yükseltme exploit’leri üretti. Bu sorunlarla ilgili olarak sistem, kök neden analizleri ve aday onarımları da oluşturdu ki, bunlar insan araştırmacılar ve Linux bakıcıları tarafından incelenmek üzere sunulsun.

Toplamda yaklaşık 1,213.000 ABD doları API kotası tüketilmiştir; her bağımsız yetki yükseltme ortalamada 1.279 ABD doları değerindedir. OpenAI, 948 yetki yükseltmesini geçmiş güvenlik açığı ödülleriyle varsayımsal olarak karşılaştırarak, bu değerlerin 18,9 milyon ile 66,3 milyon ABD doları arasında olabileceğini tahmin etmiştir. Ancak bu, geçmiş ödüller temel alınarak yapılan teorik bir hesaplama olup, bu açıkların aynı ödül miktarlarını aldığı anlamına gelmez; ayrıca tüm raporların geliştiriciler tarafından bağımsız ve kritik güvenlik açığı olarak kabul edileceği anlamına da gelmez.

Akış hattı, 1.169 adet çalışır durumda yerel yetki yükseltme kullanımları üretti, ancak araştırmacılar varyasyon analizi gerçekleştirdikten sonra aynı temel sorundan kaynaklanan birçok kullanım birleştirildi ve nihayetinde 948 adet bağımsız düzeltme oluşturuldu. Bu nedenle OpenAI, bağımsız güvenlik açıkları sayısı olarak 948’i kullanmaktadır.

Bu tarama, standart bir Linux dağıtımı üzerindeki bir masaüstü sanal makinesine yönelik olup, kasıtlı olarak zayıflatılmış bir hedef alanı değildir. Ancak yerel yetki yükseltmesi, saldırganın genellikle düşük yetkili bir hesaba veya kod yürütme girişi sahip olduğu anlamına gelir; 948 açıklığın hepsinin İnternet'teki rastgele biri tarafından doğrudan Linux sunucularına erişim sağlayabileceğini anlamına gelmez.

OpenAI, Linux topluluğunun önerisine uygun olarak, takımı tarafından en kritik olarak değerlendirilen 304 sorunu ve aday onarımlarını ilk olarak bakım sorumlularına bildirdi; kalan sorunlar hâlâ işleme alınmaktadır. Rapor, dışarıdan her biri ayrı ayrı doğrulanabilir tam bir güvenlik açığı listesi yayınlamadı; bu, sorumlu açıklamaya uygun bir uygulamadır, ancak aynı zamanda dışarıdaki araştırmacıların 948 sonuçun tekrar kaldırılması, ciddiyet düzeyi ve onarım kalitesini bağımsız olarak doğrulamasını geçici olarak imkânsız hale getirmektedir.

OpenAI, GPT-6 Cyber'in Firefox'ta Mozilla tarafından yüksek riskli olarak sınıflandırılan 81 adet daha önce bilinmeyen sorun bulduğunu ve tekrarlanabilir kanıtlar ile aday onarımlar sunduğunu belirtti. Ek olarak, model 30 adet bilinen sorunun daha önce tahmin edilenden daha ciddi olduğunu kanıtladı.

Bu sonucun özel yanı, Firefox'un önceden çok sayıda ileri model destekli denetimden geçmiş ve tarayıcı kumandası gibi çok katmanlı korumalara sahip olmasıdır. Mozilla, bu onarımların birçoğunu zaten entegre etmeye başladı, ancak OpenAI, kullanıcıların güncellemeyi tamamlamadan önce kolay saldırı yolları sunmamak amacıyla makalesinde açıklamalara ayrıntılı olarak yer vermedi.

GPT-6 Cyber, OpenAI'nin kendi altyapısı için kırmızı takım testlerinde de kullanıldı. Kontrollü ortamlarda, Ajan, birden fazla zafiyeti birleştirerek mikro sanal makineden kaçarak ana makinede kod çalıştırdı. OpenAI, bu sonuçların yazılımı onarmak, ağ izinlerini sıkılaştırmak ve ilgili bakıcıları bilgilendirmek için kullanıldığını açıkladı.

Daha yetenekli ağ Agent'ları, sadece kötü niyetli kullanıcılardan değil, aynı zamanda görev kendisi yetkilendirilmiş olsa bile, modelin test kapsamı dışındaki yardımcı hizmetlere saldırmak için sonuç elde etmeye çalışmasından kaynaklanan risklerle karşı karşıya kalır.

OpenAI, ExploitGym Honeypot değerlendirmesini tasarladı: Model, zor bir hedefle karşılaşıyor ve aynı zamanda yazılım deposu, nesne depolama ve diğer yardımcı hizmetlere erişim sağlıyor. Bu hizmetler, saldırıya açık olacak şekilde kasıtlı olarak ayarlandı; işgal edildikten sonra modelin görev cevabını elde etmesine hatta yardımcı olabiliyorlar, ancak yetki kapsamları bunları içermiyor.

GPT-6 Cyber, güvenlik uyarı sözcükleri dağıtılmadan %0,07 oranında sınırların dışına çıkarma saldırıları gerçekleştirdi; GPT-5.6 Cyber %5,51. Resmi dağıtım uyarıları eklendikten sonra, GPT-6 Cyber test örneklerinde sınırların dışına çıkma davranışı gözlenmedi.

Ancak sistem kartı, daha az ideal sonuçları da ortaya koydu. Testler, modelin aracın uyarı vermesi durumunda zamanında durması gerektiğinde %73,0 başarı oranı elde ettiğini gösterdi; bu oran, GPT‑6 Astra'nın %78,38'inden daha düşüktür. Tarihsel yüksek riskli başarısızlık senaryolarını simüle eden değerlendirmelerde, GPT‑6 Cyber hâlâ %28,4'lük bir çalışma tetikleme oranı ile işaretlenmiş davranışlara sahiptir; bu oran, GPT‑5.6 Sol'un %64,53'lük oranından daha düşüktür.

Bu nedenle, %99,93 yalnızca belirli bir balık tutma ortamındaki sonuçları tanımlar ve modelin tüm gerçek sistemlerde %99,93 güvenlik oranı sağladığı anlamına gelmez.

Dış kurum Irregular, GPT‑6 Cyber ile GPT‑6 Astra'yı üç adet ağ güvenliği değerlendirmesinde karşılaştırdı.

CyScenarioBench'te uzun süreli saldırı görevlerini değerlendirmede, GPT‑6 Cyber en az bir kez tüm 11 zorluğu çözdü, Astra ise 8'ini çözdü; ilkisinin ortalama başarı oranı %61 olup, %7 daha yüksek.

Ancak gerçek yazılım ve donanım açıklarını keşfetme ve kullanma üzerine odaklanan FrontierCyber'de, GPT-6 Cyber 288 görevden 90'ını tamamlarken, Astra 288 görevden 96'sını tamamladı. İki model de tamamen güçlendirilmiş hedeflere başarılı bir şekilde saldıramadı ve 15 en zor zorluk seviyesindeki görevden hiçbirini çözemedi.

Bu, GPT-6 Cyber'in açık avantajlarının sürekli saldırılar, düşük reddetme oranları ve özel olarak eğitilmiş iş akışları üzerinde odaklandığını, her bir网络安全 görevinde genel üst düzey modeli geçtiğini anlamına gelmez.

GPT‑6 Cyber, API ve Codex aracılığıyla sınırlı sayıda ek onay almış Daybreak Red müşterisine ilk olarak açılmaktadır. Bir kurumun Daybreak Red资格 sahibi olması durumunda bile, bu model için ayrı bir başvuru yapılması gerekmektedir.

Organizasyon kullanıcıları, tek oturum açma, çok faktörlü kimlik doğrulama, yönetilen cihazlar ve IP beyaz listesi yapılandırmak zorundadır; bireysel araştırmacılar, kimlik ve canlılık doğrulamasını tamamlamalı, profesyonel kullanımını kanıtlamalı ve fiziksel FIDO2 güvenlik anahtarını kullanmalıdır. OpenAI, modeli izole bir ortamda tutmayı, hedefleri, kimlik bilgilerini, ağ kapsamını ve izin verilen işlemleri açıkça sınırlamayı ve yüksek riskli görevlerin insan tarafından gerçek zamanlı izlenmesini önermektedir.

Kısmen sıfır veri koruma API müşterileri için OpenAI genellikle Özel Güvenlik İşlemlerini etkinleştirmeyi gerektirir: İlgili etkileşimler, 30 gün boyunca şifrelenmiş şekilde müşteri deposunda saklanır, otomatik sistemler sınırlı güvenlik sinyalleri üretir, ancak ipuçları ve cevaplar doğrudan OpenAI çalışanlarına gösterilmez.

Kritik altyapı için özel erişim grupları ayrı olarak oluşturulacaktır. OpenAI, Dragos adlı bir endüstriyel güvenlik şirketiyle bir elektrik santrali simülasyonunda test yaparken, modelin IT gürültüsünden endüstriyel kontrol cihazlarını tanımayı ve röle koruma verilerini yöneten mühendislik yazılımında iki sıfır gün açığı bulmayı başardığı ortaya çıkmıştır. Bu tür yeteneklerin hem savunmacıları hem de saldırganları yardımcı olma potansiyeli nedeniyle, endüstriyel kontrol sistemleri, seçim sistemleri ve insan yaralanmasına ya da büyük hizmet kesintilerine neden olabilecek görevler ekstra denetim altına alınacaktır.

Geçmişte, güvenlik araştırmaları genellikle bir zafiyet etrafında dönerdi: araştırmacılar kodu anlıyor, tetikleme koşulları oluşturuyor, etkileri değerlendiriyor ve ardından exploityi ve düzeltmeyi yazmak için günlerce veya haftalarca harcıyorlardı.

GPT‑6 Cyber, birden fazla aracın aynı anda saldırı yüzeylerini tarayarak binlerce adayı doğruladığı, sadece çalıştırma kanıtı, kök neden analizi ve düzeltme önerisi olan soruları insanlara ilettiği başka bir modeli gösteriyor. Model, bakıcıların kararlarını yerine geçirmiyor, ancak “araştırılmaya değer soruları bulma” işlemini nadir olan el ile yapılan işten, toplu olarak çalıştırılabilir bir hesaplama sürecine dönüştürüyor.

Bu, savunmacıların zaman penceresini de kısaltır. Benzer yetenekler yayıldıkça, saldırganlar, düzeltmeler yayınlandıktan sonra açıkları daha hızlı tersine mühendislik yoluyla bulabilir veya uzun süre kimse tarafından denetlenmeyen kodlarda birden fazla girdi noktası arayabilir. OpenAI, erişimi sınırlamayı seçti çünkü siber güvenlik, modellerin sadece açıkları açıklamaktan öteye geçip, açıkların kullanılabileceğini kendi kendine kanıtlayabildiği bir kritik noktaya yaklaşıyor.