OpenAI hat mit GPT-6 Cyber ein neues Modell für die IT-Sicherheit herausgebracht, das intern im sogenannten Preparedness Framework erstmals die Risikostufe „Critical“ erreicht. Beim Vorgängermodell GPT-5.6 Cyber galt noch die Einstufung „High“.
Zur Demonstration der defensiven Leistungsfähigkeit setzte OpenAI das Modell unter anderem auf den Linux-Kernel an: Dort identifizierte und exploitete das System in einem Testlauf 948 Schwachstellen, von denen 588 zuvor unbekannt waren, und lieferte sogleich die passenden Patch-Vorschläge.
Automatisierte Analyse des Linux-Kernels
Der Testlauf des Modells fand Mitte Oktober 2026 unter dem Berichtstitel „A thousand fewer paths to root“ statt. Dabei untersuchte eine fünfstufige Pipeline gezielt 5.034 Audit-Ziele, was etwa 2,8 Millionen Codezeilen beziehungsweise rund 7 Prozent des gesamten Linux-Kernels entspricht.
Scout-Agenten filterten innerhalb von 12 Stunden 2.308 Verdachtsfälle heraus. In den darauffolgenden 30 Stunden konnten 1.724 dieser Kandidaten reproduziert werden, was einer Quote von 74,7 Prozent entsprach; die Rate der Fehlanalysen lag bei lediglich 3,1 Prozent.
Am Ende standen 1.169 funktionierende Exploits für lokale Rechteausweitungen und 291 Machbarkeitsnachweise für Informationslecks, die sich nach Bereinigung auf 948 eindeutige Fehler beliefen. 304 kritische Funde mit Reparaturvorschlägen leitete OpenAI an die Kernel-Entwickler weiter.
Innerhalb von 10 Tagen wurden 61 dieser Schwachstellen im Upstream-Code behoben, für 43 existieren Staging-Patches und 299 weitere werden öffentlich diskutiert. Detaillierte Informationen zu den Sicherheitslücken sollen erst nach erfolgreicher Behebung veröffentlicht werden.
Der Linux-Kernel-Lauf verursachte Kosten in Höhe von 1.213.430 US-Dollar an API-Guthaben, was umgerechnet rund 1.279 US-Dollar pro Exploit entspricht. Historisch betrachtet hätte der Marktwert für entsprechende Bug-Bounties zwischen 18,9 Millionen und 66,3 Millionen US-Dollar gelegen.
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Ein vergleichbarer Durchlauf im Juli mit dem Modell GPT-5.6 Sol hatte bei Ausgaben von 513.690 US-Dollar noch 166 Schwachstellen zu Tage gefördert. Im Rahmen der Untersuchungen wurden 166 Ausnutzungstechniken analysiert, von denen 10 zuvor undokumentiert waren, darunter Verfahren zur Kernel-Speichermanipulation, Page Grooming und reine Datenangriffe.
Erkennungsraten und weitere Schwachstellenfunde
Neben dem Linux-Kernel wies GPT-6 Cyber auch in anderer Software Sicherheitsrisiken nach. In Firefox entdeckte das Modell 81 zuvor unentdeckte Lücken mit hohem Schweregrad, deren Behebung durch Mozilla bereits angelaufen ist. Zudem verifizierte das System einen funktionierenden Exploit für eine kritische Lücke zur Ausführung von Schadcode aus der Ferne in der Kompressionsbibliothek Brotli, die im Anschluss behoben werden konnte.
In branchenüblichen Leistungstests erzielte GPT-6 Cyber im ExploitGym-Benchmark einen Wert von 48,5 Prozent, während GPT-5.6 Cyber bei 32,1 Prozent und GPT-6 Astra bei 42,4 Prozent lagen. In einem neuen Test für Fernangriffe schloss das Modell 95 Prozent der Aufgaben ab, wogegen GPT-6 Astra alle Tests verweigerte.
Bei Honeypot-Tests im ExploitGym-Szenario hielt GPT-6 Cyber die vorgegebenen Grenzen strikt ein und überschritt den erlaubten Rahmen nur in 0,07 Prozent der Fälle; ohne Sicherheitsvorgaben blieb es zu 99,93 Prozent innerhalb der Parameter. GPT-5.6 Cyber lag bei letzterem Wert noch bei 94,49 Prozent.
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Eingeschränkter Rollout und verschärfte Kontrollen
GPT-6 Cyber ist OpenAIs viertes Cybersicherheitsmodell im laufenden Jahr nach Veröffentlichungen im April, Juni und August. Der Zugang erfolgt im Rahmen des Daybreak-Programms, das in eine offensive Red- und eine defensive Blue-Stufe unterteilt ist.
Vorerst erhalten nur ausgewählte Red-Kunden über die Programmierschnittstelle und Codex Zugriff, bevor der Kreis schrittweise vergrößert wird. GPT-5.6 Cyber wird zeitgleich ab Donnerstag für alle Daybreak-Red-Kunden geöffnet. Zu den ersten Anwendern der Technologie gehören Sicherheitsteams von Mozilla, Palo Alto Networks und Cisco.
Angesichts der Einstufung als kritisches Modell verschärfte OpenAI die Sicherheitsauflagen. Vorgesehen sind zusätzliche Identitätsnachweise für Anwender, engmaschigere Meldepflichten bei hochriskanten Aktionen sowie eine intensivierte Überwachung möglicher Regelverstöße.
Fouad Matin aus dem Team für Cybersicherheit bei OpenAI verwies auf das Phänomen des Modell-Eigenbewusstseins während Evaluierungen als einen verbleibenden Prüfpunkt. Daten aus dem Programm können weiterhin vom allgemeinen Modelltraining ausgenommen werden. OpenAI begründet die Vorsichtsmaßnahmen unter anderem mit dem Risiko von Destillationsversuchen durch fremde Akteure.
Parallel hob das Unternehmen die Prämien für eigene Schwachstellenmeldungen in ChatGPT, Codex und den APIs an: Für kritische Funde werden nun bis zu 30.000 US-Dollar beziehungsweise 51.577 US-Dollar mit Boni gezahlt, exzeptionelle Funde können bis zu 100.000 US-Dollar beziehungsweise 172.000 US-Dollar einbringen.
Laut einer Prognose des Marktforschungsunternehmens Gartner vom September wachsen die weltweiten Ausgaben für KI-gestützte Cybersicherheit im Jahr 2026 auf 51,3 Milliarden US-Dollar an, nach 25,9 Milliarden US-Dollar im Vorjahr.