刚刚,OpenAI 发布 GPT-6 Cyber:挖出 Firefox 81 个高危漏洞,Linux 948 条提权攻击路径

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冬梅 2026-11-06 07:27 北京 以下文章来源于:InfoQ InfoQ 为一线互联网公司核心技术人员提供优质内容。科技圈的观察者,前沿技术的传播者。 这款新模型将重点放在漏洞发现、可利用性验证、攻击路径分析与安全修复上。 作者|冬梅 摘要:这款新模型将重点放在漏洞发现、可利用性验证、攻击路径分析与安全修复上。 一款大模型,能够在经过多年安全审查的 Firefox 浏览器中找到 81 个此前未知的高危漏洞,还能为 Linux 内核中的 948 个漏洞开发出可实际运行的提权利用程序。 这不是安全研究人员对未来 AI 能力的预测,而是 OpenAI 最新发布的网络安全模型 GPT-6 Cyber 已经交出的成绩单。 刚刚,OpenAI 正式推出专门面向网络安全研究的 GPT-6 Cyber。与此前主要强调编程、推理和通用智能体能力的模型不同,这款新模型将重点放在漏洞发现、可利用性验证、攻击路径分析与安全修复上。 根据 OpenAI 公布的数据,GPT-6 Cyber 在 ExploitGym 基准测试中的成功率达到 48.5%,相比上一代 GPT-5.6 Cyber 的 32.1% 实现约 51% 的相对提升。 在另一项面向远程漏洞利用的评估 RemoteExploitBench 中,新模型完成了 95% 的测试任务。 更值得关注的是,GPT-6 Cyber 已经开始参与真实软件系统的安全研究。除 Firefox 和 Linux 外,思科、Palo Alto Networks、CodeRabbit 等企业也已将其用于漏洞研究、安全审查及相关防御工作。 OpenAI 将 GPT-6 Cyber 的网络安全能力评定为其 Preparedness Framework(准备框架)下的 Critical(关键级),而上一代 GPT-5.6 Cyber 的评级为 High(高级)。 超越 GPT-6 Astra,专攻漏洞挖掘与攻击验证 GPT-6 Cyber 并不是普通的通用大模型升级版。 在 GPT-6 Astra 发布时,OpenAI 就已经披露过其网络安全能力:Astra 在 ExploitBench 测试中获得 100% 的成绩,并在内部安全评估中展现了发现零日漏洞和开发利用程序的能力。 但为了限制潜在滥用,面向普通用户的 Astra 对高级攻击利用任务设置了严格限制,例如拒绝帮助生成漏洞利用概念验证程序。 GPT-6 Cyber 则进一步针对专业安全研究场景进行了训练。OpenAI 表示,其在多数网络安全任务上的表现超过 GPT-6 Astra,即使后者没有拒绝执行任务也是如此。 在官方公布的评估中,GPT-6 Cyber 在多项网络安全任务中展现出明显提升。 在 Web 渗透测试中,GPT-6 Cyber 的漏洞召回率达到 40.3%,超过 GPT-6 Astra 的 32.0%,领先 8.3 个百分点。这项测试要求模型在无法获取源代码的情况下,通过与目标应用交互来发现安全漏洞,更接近真实的黑盒安全测试场景。 但从整体结果来看,GPT-6 Cyber 的进步已经不局限于识别代码中的可疑问题,而是进一步体现在从漏洞分析到构造有效利用方法的完整任务执行能力上。 挖出 Firefox 81 个未知高危漏洞,Linux 948 条提权路径 如果说基准测试反映的是模型能力上限,那么真实开源项目中的研究结果,则更能体现 GPT-6 Cyber 的实际价值。 OpenAI 披露了两项具有代表性的案例。 首先是 Firefox。 Firefox 是 Mozilla 长期维护的开源浏览器项目,其代码经过大量安全研究人员审查,也持续接受模糊测试、漏洞报告和自动化安全工具检测。 即便如此,GPT-6 Cyber 仍在一轮漏洞研究中发现了 81 个此前未知、被 Mozilla 归类为高严重性的安全漏洞。 此外,模型还提供了证据,显示另外 30 个已知问题的严重程度可能高于此前的评估。 OpenAI 表示,研究团队向 Mozilla 提交了相关发现、可复现测试以及候选修复补丁。Mozilla 随后开始修复这些问题,部分修复已发布。 Firefox 杰出工程师 Brian Grinstead 在 OpenAI 发布文章中表示,Firefox 进入 2026 年时已经是受到高度审查和加固的代码库之一。即便经过多代前沿模型的进一步检查,GPT-6 Cyber 仍然发现了此前未知的高危问题,并帮助团队向数百万用户交付修复。 这个案例的意义在于,前沿模型已经能够在成熟的大型软件项目中持续寻找传统安全流程尚未消除的问题。 另一项更大规模的实验发生在 Linux 内核。 根据 OpenAI 11 月 4 日发表的研究文章《A thousand fewer p

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