Model keamanan siber GPT-6 Cyber mencapai tingkat keberhasilan 48,5 persen dalam mereproduksi serangan

A laptop displaying a website on a wooden desk with potted plants — Michał Parzuchowski / Unsplash

OpenAI mengumumkan model kecerdasan buatan khusus keamanan siber bernama GPT-6 Cyber yang mampu menemukan kerentanan perangkat lunak dan memverifikasi kemungkinan serangan nyata. Model ini dirancang untuk meningkatkan produktivitas penelitian keamanan sekaligus menimbulkan perhatian terhadap risiko penyalahgunaan.

GPT-6 Cyber dibangun berdasarkan model GPT-6 Astra dengan pelatihan tambahan yang difokuskan pada penemuan kerentanan, pengembangan kode serangan, dan uji penetrasi aplikasi web. Sistem ini tidak hanya mengidentifikasi bagian lemah dalam kode sumber, tetapi juga memverifikasi apakah kerentanan tersebut dapat disalahgunakan, mereproduksi proses serangan, dan membantu pengaman memverifikasi hasil perbaikan.

Hasil evaluasi menunjukkan tingkat keberhasilan reproduksi serangan kerentanan mencapai 48,5 persen pada metrik ExploitZim. Angka ini meningkat 16,4 poin persentase dari 32,1 persen yang dicapai oleh model GPT-5.6 Cyber sebelumnya, yang setara dengan peningkatan kinerja relatif sekitar 51 persen. Pada uji penetrasi kotak hitam tanpa akses kode sumber, model ini menemukan kerentanan pada aplikasi web dengan tingkat 40,3 persen, lebih tinggi dari 32,0 persen yang dicapai oleh GPT-6 Astra. Dalam pengujian RemoteExploitBench yang mereproduksi kerentanan yang diketahui pada GitLab, PostgreSQL, dan Jenkins di lingkungan terkendali, model menyelesaikan 95 persen tugas evaluasi.

Dalam penelitian keamanan nyata, GPT-6 Cyber berkontribusi dalam menemukan 81 kerentanan berisiko tinggi yang sebelumnya tidak diketahui pada peramban Firefox, dengan mayoritas telah diperbaiki oleh pengembangnya. Penelitian pada kernel Linux melaporkan reproduksi 1.724 kerentanan dan pengembangan kode serangan yang berfungsi untuk 948 di antaranya. Namun, angka-angka ini berasal dari lingkungan penelitian dan evaluasi yang berbeda, sehingga tidak boleh diinterpretasikan sebagai tingkat keberhasilan serangan pada sistem perusahaan nyata atau total kerentanan baru yang ditemukan.

OpenAI mengklasifikasikan kemampuan keamanan siber model ini sebagai tingkat tertinggi Critical dalam kerangka kesiapan internalnya. Klasifikasi ini menunjukkan model memiliki kemampuan untuk melakukan tugas serangan siber tingkat lanjut, bukan berarti model telah digunakan untuk kejahatan siber atau menyebabkan insiden pelanggaran sistem. Akses ke model dibatasi melalui program Daybreak Red untuk peneliti keamanan yang terverifikasi dan organisasi yang disetujui. Pengguna organisasi harus memenuhi persyaratan keamanan seperti masuk tunggal, autentikasi multi-faktor, perangkat terkelola, dan kontrol akses hak minimum. Akses API juga dibatasi hanya untuk alamat IP yang diizinkan. OpenAI juga menerapkan perlindungan tambahan untuk memblokir tugas berisiko tinggi yang menargetkan infrastruktur penting, sistem kontrol industri, layanan esensial, dan sistem pemilihan.

Evaluasi juga mengukur perilaku model yang melampaui cakupan yang diizinkan. Dalam lingkungan tanpa pedoman keamanan distribusi, model menyerang sistem umpan di luar cakupan yang diizinkan dengan frekuensi 0,07 persen, lebih rendah dari 5,51 persen pada GPT-5.6 Cyber. Dengan penerapan pedoman keamanan distribusi, tidak ada serangan di luar cakupan yang diamati. Meskipun demikian, model menunjukkan kelemahan dalam memutuskan penghentian tugas pada situasi peringatan tertentu dibandingkan GPT-6 Astra, dan tidak selalu memberikan penjelasan yang memadai dalam respons akhir untuk tugas yang tidak selesai. OpenAI berkomitmen untuk terus meningkatkan kepatuhan model terhadap cakupan persetujuan, hak akses, dan tujuan tugas pengguna.