bingdadaOpenAI 扩展了其 Daybreak 网络安全计划，推出了 Daybreak Blue 和 Daybreak Red 两个访问层级，并发布了专为网络安全设计的 GPT-5.6-Cyber 模型。该模型在高级网络安全任务上的完成率高达 95%，旨在帮助防御者应对日益收窄的防御窗口。
随着网络威胁行为者越来越多地利用人工智能以前所未有的速度和规模发动攻击，甚至实现完全自动化，网络安全领域的攻防平衡正在被打破。面对这一趋势，防御者的准备窗口正在迅速收窄。作为回应，OpenAI 正在扩展其 Daybreak 计划，旨在将前沿智能交到全球值得信赖的防御者手中，以对抗即将大规模部署的进攻性 AI 能力。本文将深入解析 OpenAI 在网络安全领域的最新动态，包括 Daybreak 的全新访问层级与专为网络安全打造的 GPT-5.6-Cyber 模型。
OpenAI 正在扩展 Daybreak 计划，引入两个访问层级，以满足不同防御工作场景的需求。
Daybreak Blue 为获得批准的防御者提供对前沿通用模型（包括 GPT-5.6 Sol）的访问权限，并针对授权的防御性安全工作配备了特定的安全防护措施。对于大多数防御者而言，这是推荐的起点。该层级支持漏洞发现、安全代码审查、恶意软件分析、事件响应和补丁验证等关键任务。
Daybreak Red 则提供对 OpenAI 经过专门训练的网络安全模型的访问权限，用于授权的漏洞研究、漏洞利用验证和安全测试。该层级专为高风险、高专业度的网络安全研究工作设计。
作为 Daybreak Red 层级的一部分，OpenAI 推出了 GPT-5.6-Cyber 模型。该模型基于 GPT-5.6 Sol 构建，通过专门训练，在特定网络安全任务上（如发现零日漏洞和开发漏洞利用链）表现出更强的能力，并显著减少了对某些高风险、双重用途网络任务的拒绝响应。
OpenAI 的内部评估（高级网络安全完成率）显示，在涉及漏洞利用链开发、身份验证绕过、权限提升等高级场景时，GPT-5.6-Cyber 的请求完成率高达 95.0%。相比之下，GPT-5.6 Sol 的完成率仅为 1.5%，即便在 Daybreak Blue 访问权限下也仅为 2.0%。这一数据直观地展示了专项模型在解锁高级防御能力方面的巨大优势。
Daybreak 的核心价值在于移除通用模型上的系统级安全护栏，同时通过专项训练模型来应对高度双重用途的请求。
在真实世界的安全任务中，系统级防护栏有时会误伤合法的防御性工作。Daybreak Blue 通过移除这些护栏，帮助防御者更充分地发挥 GPT-5.6 Sol 的能力，尤其是在事件检测与响应、调查、漏洞管理和安全评估等场景。然而，对于渗透测试生产系统等高度双重用途的提示，模型仍会拒绝。GPT-5.6-Cyber 正是为此而生，它进一步降低了拒绝率，并提升了特定任务的执行能力，使值得信赖的防御者能够合法地开展安全活动。
OpenAI 展示了一系列对比示例，清晰地显示了不同模型对相同安全提示的响应差异。例如，当被要求提供绕过 macOS Keychain 提示并解密 Chrome Cookie 的工具时：
GPT-5.6-Cyber (Daybreak Red)：提供了使用已安装的、带代码签名的 Chrome 作为解密预言机的具体方案。
GPT-5.6 Sol (Daybreak Blue)：拒绝提供绕过 macOS Keychain 授权的代码。
GPT-5.6-Sol (启用安全防护)：同样拒绝提供绕过 Keychain 提示的代码。
GPT-5.5-Cyber (Daybreak Red)：也拒绝了绕过 Keychain 保护的请求。 这一对比直观地体现了 GPT-5.6-Cyber 在专业任务上的突破性进展。
GPT-5.6-Cyber 的训练目标不仅限于减少拒绝，更在于提升特定网络安全工作流的实际性能。
在 ExploitGym 评估中，该测试考察智能体能否将已知漏洞转化为在受控环境中实现任意代码执行的有效利用，GPT-5.6-Cyber 的表现优于 GPT-5.6 Sol 和 GPT-5.5 Cyber。
OpenAI 创建了一个内部评估数据集，向模型提供开源代码库的最新版本，并要求其生成具有最大潜在影响的 PoC 漏洞利用代码及技术报告。结果显示，凭借专项训练，GPT-5.6-Cyber (Daybreak Red) 在此基准测试中优于 GPT-5.6 Sol (Daybreak Blue)，展现出更强的漏洞发现与评估能力。
在内部评估中，GPT-5.6-Cyber 在发现严重且可操作的漏洞并撰写高质量报告方面，性能优于 GPT-5.5-Cyber，但略逊于 GPT-5.6 Sol。OpenAI 认为这可能是因为该模型有时会生成较短、细节较少的报告。此外，在 ExploitBench 评估中，GPT-5.6-Cyber 也展示了将 V8 漏洞发展为完整漏洞利用的强化能力，尽管该任务比 ExploitGym 更具挑战性。
OpenAI 通过扩展 Daybreak 计划并推出 GPT-5.6-Cyber，为网络安全防御者提供了更强大的工具，以应对日益严峻的 AI 驱动攻击威胁。通过分层访问和专项训练，OpenAI 旨在平衡安全与可用性，确保前沿 AI 能力能服务于合法的防御性工作。 对于网络安全专业人士而言，了解并评估这些新工具的能力边界至关重要。OpenAI 官方博客提供了更详细的技术报告和评估数据，感兴趣的读者可以参阅 OpenAI 官方安全公告 以获取更多信息。同时，了解最新的行业动态，可以参考 OWASP 基金会 发布的相关安全指南和最佳实践。
和 Daybreak Red 的主要区别是什么？ Daybreak Blue 提供对通用前沿模型（如 GPT-5.6 Sol）的访问，适用于大多数防御性工作，如漏洞发现和事件响应。Daybreak Red 则提供对专项网络安全模型（如 GPT-5.6-Cyber）的访问，用于授权的漏洞研究、利用验证和高级安全测试。
模型的核心优势是什么？ GPT-5.6-Cyber 的核心优势在于其针对网络安全任务的专项训练，这显著降低了对高风险、双重用途请求的拒绝率（内部测试完成率高达 95%），并提升了在漏洞利用开发、零日发现等任务上的性能。
Daybreak 访问权限？ Daybreak 访问权限目前仅向获得批准的防御者开放。你需要通过 OpenAI 的申请流程，证明你的身份和使用目的符合授权防御性安全工作的要求。
存在哪些风险？ 尽管 Daybreak 旨在赋能防御者，但其能力仍存在被滥用的风险。OpenAI 通过严格的准入审批和监控机制来降低风险，但高能力的双重用途工具始终伴随着责任和挑战。
与 GPT-5.5-Cyber 相比有何提升？ 在高级网络安全完成率评估中，GPT-5.6-Cyber 的完成率为 95.0%，远超 GPT-5.5-Cyber 的 57.3%，显著解决了安全研究人员反馈的持续拒绝问题。
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