보안에 특화된 모델이 나왔다. 눈에 띄는 것은 성능 곡선보다 그 모델을 누가 쓸 수 있는가다.
GPT-6 Cyber는 GPT-6 Astra의 보안 특화판
OpenAI는 11월 5일 GPT-6 Cyber 시스템 카드를 공개했다. GPT-6 Astra를 사이버 분야에 특화한 변형으로, 취약점 발견과 익스플로잇 개발, 웹 모의해킹 같은 승인된 보안 업무를 위해 만들었다.
Preparedness Framework상 등급은 Astra와 같다. 사이버는 Critical, 생물·화학은 High, AI 자기개선은 High 미만이다.
cyber refusals를 줄이되 사이버 밖 거부는 남겼다
특화 학습의 목적은 사이버 능력을 올리고 cyber refusals를 줄이는 것이다. 회사는 사이버 밖 영역의 거부는 유지하고, 작업 범위를 사용자가 승인받은 안으로 묶는다고 설명한다.
거부 평가에서 일반 보안 지원과 패치 작업은 100% 완료됐다. 익스플로잇 개발은 96%, 레드팀 작업은 97%다. 그 남은 3~4%는 무엇이었나? 공개되지 않았다.
ExploitGym 숫자는 몇 점 올랐을 뿐이다
평가 결과는 화려하지 않다. 아래 표는 시스템 카드에 실린 값이다.
평가 | 측정 대상 | GPT-6 Cyber | GPT-6 Astra |
|---|---|---|---|
ExploitGym | 원격 대상의 지정 취약점 공격 | 48.45% | 42.43% |
ExploitGym Hardened | 보호 기법을 켠 상태 | 36.94% | 29.69% |
SEC-Bench Pro | V8·SpiderMonkey 취약점 발견 | 87.02% | 85.38% |
SRE-Bench | 바이너리 역공학 6개 과제 | 92.84% | 87.98% |
ExploitBench | V8·Chrome 임의 코드 실행 | 42% | 39% |
ExploitGym은 원격 대상에서 지정된 취약점을 실제로 터뜨리는지 보고, Hardened는 주소 공간 무작위화와 스택 카나리, V8 샌드박스, 커널 설정까지 켠 조건에서 같은 일을 시키는데, 그 조건에서 격차가 가장 크지만 그래도 7점 남짓이다.
상승 폭은 전체적으로 한 자릿수 포인트다. 6.02점 오른 ExploitGym도, 3.19점 오른 ExploitBench도 판을 뒤집는 변화는 아니다. 측정은 NIST CAISSI와 함께 다뤘고, Irregular가 외부 평가를 맡았다.
Daybreak Red가 요구하는 신원 확인과 SSO
접근은 공개되지 않는다. Daybreak Red라는 프로그램을 통해 신원 확인과 용도 제한을 거치고, 조직 차원의 보안 요건도 맞춰야 한다. 싱글 사인온과 다중 인증, API IP 허용 목록이 그 요건이다.
Zero Data Retention 고객은 자동 안전 검토를 위해 Private Safety Processing을 추가로 요구받는 경우가 많다. 계정 하나를 여는 데 드는 절차가 모델 성능만큼 중요해진 셈이다.
GPT-6 Cyber가 국내 보안팀에 던지는 질문
국내 침투테스트 인력은 해외 고객사 계정을 빌려 도구를 쓰는 일이 많은데, 신원 확인과 조직 단위 보안 요건이 앞에 놓이면 개인 자격으로는 접근이 막히고 법인 계정과 계약 구조가 필요해진다. 가상자산 거래소나 금융권 모의해킹 계약서에 어떤 도구를 쓸 수 있는지 적어야 하는 이유도 여기에 있다.
같은 능력이 V8과 Chrome의 결함을 찾는 데도, 익스플로잇을 작성하는 데도 쓰인다. 둘을 가르는 것은 결국 계정을 쥔 쪽이 누구인가다.
