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OpenAI宣布推出红队模型GPT-5.6-Cyber，专注于网

人工智能公司OpenAI宣布扩展其网络安全计划Daybreak，并推出了一款专注于网络攻击模拟的专用模型——GPT-5.6-Cyber（红队模型）。该模型旨在通过扮演“AI黑客”的角色，主动挖掘系统漏洞，以提前暴露风险，从而“锻造更坚固的盾”。

OpenAI构建了“红蓝攻防体系”。其中，红队模型（Daybreak Red） 模拟攻击者视角，而蓝队模型（Daybreak Blue） 则负责防御。此次重点推出的GPT-5.6-Cyber红队模型在攻击模拟能力上表现突出：

自主挖掘“零日漏洞”：在内部评测中，模型被仅给予开源代码，需自主发现全新未知漏洞（零日漏洞）并评估其潜在危害。结果显示，其平均漏洞发现质量远超通用模型。在真实世界测试中，它成功在Chrome浏览器的V8引擎、某流行移动操作系统、某数据库及操作系统内核中发现了大量漏洞，包括可导致权限提升的漏洞链。

串联攻击路径：模型不仅发现孤立漏洞，还能进一步分析并串联多个漏洞，构建出完整的、在现实中可利用的攻击路径。例如，在V8引擎案例中，它找到两个漏洞并判断其可被组合利用，以逃逸安全沙箱。

大幅降低安全拒绝倾向：为完成高风险任务，OpenAI主动降低了该模型在安全任务上的拒绝率。在涉及漏洞利用、认证绕过、权限提升等“高级网络安全任务”测试中，GPT-5.6-Cyber的完成率达到95%，而普通模型完成率仅约1.5%-2%。这意味着它对“如何绕过认证”这类高风险请求更倾向于提供技术方案。

这种强大的攻击模拟能力也带来了显著的滥用风险。OpenAI承认此风险，并采取了分级权限隔离措施：模型仅面向经过批准的专业安全机构和人员，在沙箱等隔离环境中运行，并对高风险操作进行二次拦截。

然而，此举引发了行业争议。批评者指出，防御所需的“攻击模拟能力”与真正攻击者所需的能力高度重合。在近期刚发生过AI Agent突破安全边界事件后，训练一个攻击能力更强的模型，究竟是在提升安全防御上限，还是在提高AI风险的扩散上限？OpenAI选择了“允许更强能力存在，依靠权限治理”的路径，但其最终效果仍是未知数。