OpenAI、GPT 5.6 Cyberとともに二段階セキュリティアクセスプログラムを開始

OpenAIは、サイバーセキュリティ業務向けに専用訓練を施した最新の大規模言語モデル(LLM)「GPT‑5.6‑Cyber」を発表しました。同モデルは、同社の最新フロンティアAIモデルであるGPT‑5.6 Solをベースにしています。

このAI企業はまた、Daybreakプログラムにも手を加え、防御的サイバー業務向けのDaybreak Blueと、より高度な防御業務および攻撃的サイバー業務向けのDaybreak Redという2つの新たなティアを導入しました。

これにより、Daybreak Blueのメンバーは、認可された防御的セキュリティ業務を遂行するための「システムレベルの安全対策」とともに、GPT‑5.6 Solを含むフロンティア汎用モデルへのアクセスが付与されるようになります。

これには、脆弱性の発見、セキュアなコードレビュー、マルウェア解析、インシデント対応、パッチの検証などが含まれます。

一方、Daybreak Redのメンバーは、脆弱性調査、エクスプロイトの検証、セキュリティテストといったより高度なサイバーセキュリティ業務向けに、GPT‑5.5‑CyberやGPT‑5.6‑Cyberといった専用訓練されたサイバーセキュリティモデルにもアクセスできるようになります。

Daybreak BlueにGPT‑5.6 Sol、Daybreak RedにGPT‑5.6‑Cyber

OpenAIは、8月10日に公開したGPT‑5.6‑Cyberおよび二段階システムの発表ブログの中で、GPT‑5.6 Solは「サイバーセキュリティ業務において最先端の性能を発揮する」と述べています。

とはいえ、同社はこのAIモデルに「サイバーセキュリティ関連のリクエストを審査し、悪用を防止する」ためのシステムレベルの安全対策を導入しており、これが「正当な防御目的の作業までブロックしてしまう可能性がある」としています。

GPT‑5.6 Solの一般ユーザーはこうしたガードレールが有効になった状態で利用しますが、Daybreak Blueアクセスではこれらが解除されます。OpenAIは、こうした追加のガードレールがない場合でも、GPT‑5.6 Solは一部の「デュアルユース性の高いサイバーセキュリティ関連プロンプト(例:本番システムへのペネトレーションテストなど)」への対応を依然として拒否するとしています。

ここで登場するのが、Daybreak Redを通じてのみ利用可能なGPT‑5.6‑Cyberです。

GPT‑5.6‑Cyber、セキュリティ業務でOpenAIの全モデルを上回る性能

OpenAIによると、この新たなサイバー特化型AIモデルは拒否率をさらに引き下げ、特定のセキュリティ業務における性能を向上させており、エクスプロイトチェーンの開発、認証バイパス、権限昇格といった高度なサイバーセキュリティシナリオを含む機密性の高いリクエスト群のうち、95%を完遂したとしています。

一般アクセス版のGPT‑5.6 Solが同じタスクを完遂できたのはわずか1.5%、Daybreak Blueアクセスを利用した場合でも2.0%にとどまりました。OpenAIの従来のサイバー特化型モデルであるGPT‑5.5‑Cyberも、同じリクエストの完遂率は57.3%にとどまっています。

OpenAIはまた、GPT‑5.6‑Cyberと、一般アクセス版のGPT‑5.6 Sol、Daybreak Blueアクセス版のGPT‑5.6 Sol、そしてGPT‑5.5‑Cyberを、ExploitGymやExploitBenchといったサイバーセキュリティ特化型のAIベンチマークや、ゼロデイ脆弱性発見の評価、脆弱性報告といった一連のタスクで比較しました。その結果、GPT‑5.6‑Cyberはすべてのタスクにおいて他のOpenAIモデルを上回りました。

同社はさらに、GPT‑5.6‑Cyberを用いて、ChromeのJavaScriptエンジンであるV8における深刻度の高い脆弱性CVE-2026-15903を発見したとも述べています。

「私たちの研究者はこの発見内容を検証したうえで、協調的な脆弱性開示プロセスを通じてGoogleに報告しました。Googleはこの脆弱性を修正しました」とOpenAIのブログは述べています。

この発表についてコメントしたIllumioのEMEA担当プリンシパルソリューションアーキテクト、Alex Goller氏は、この二段階システムの導入を「OpenAIが2つの課題を軽減するための良い第一歩」だと評しました。

「Daybreak Redはモデルが必要以上の害をもたらすことを制限し、人々がモデルの挙動を知ることへの露出を制限します。一方でDaybreak Blueは、Hugging Faceの対応担当者がインシデント対応中にフロンティアモデルを使用できなかったというギャップを埋めるものです」と同氏は述べています。

しかし同氏は、AIモデルのガードレールが防御のための制御基盤(コントロールプレーン)になったことは一度もないと指摘しています。

「これらは自組織の環境内で動作するエージェントであり、重要となる制御はゼロトラストの原則に従うべきものです。エージェントが何を行っているか、何にアクセスできるかを可視化したうえで、何か問題が発生した際の被害範囲を封じ込めるためのセグメンテーションが必要です」と同氏は説明し、サンドボックス化とスコープを限定した認可を推奨するOpenAI自身のガイダンスを評価しました。

「とはいえ、その実施責任を担うのはモデルではなく、あくまで自組織のインフラです」と同氏は付け加えました。