OpenAI, Astra 출시 및 Daybreak 사이버 테스트러에게 우선 접근권 부여

- OpenAI는 목요일에 Astra를 출시하여 Daybreak의 사이버 보안 테스터들에게 다음 주 더 넓은 배포 전에 먼저 접근할 수 있도록 했습니다.
- Astra는 "Critical" 사이버 보안 임계값을 통과한 첫 번째 OpenAI 모델로, 알려지지 않은 결함을 찾고 악용할 수 있습니다.
- Astra는 내부 테스트 중 두 가지 실제 제로데이 취약점을 발견하고 이를 기반으로 작동하는 악용 체인을 구축했습니다.
OpenAI는 목요일 Astra를 출시하고 사이버 보안 프로그램인 Daybreak에 등록된 보안 연구자들에게 먼저 제공했습니다.
회사는 이 모델이 지금까지 가장 뛰어난 성능을 보이며, 자체 안전 규칙에 따라 중대한 사이버 위험으로 분류된 첫 번째 모델이라고 밝혔습니다.
Astra 점수 100% 증가 ExploitBench
Astra는 현재 Daybreak 고객에게 제공됩니다. 이번 주 후반에는 Pro, Plus, Enterprise, Business 구독자 및 API 기반 개발자에게 더 널리 배포될 예정입니다.
OpenAI는 Daybreak를 방어자가 안전한 코드 검토, 악성 코드 분석 및 패치 검증을 수행할 수 있는 Blue 티어와, 승인된 취약점 연구 및 익스플로잇 테스트에 제한된 Red 티어로 분할합니다.
Astra의 가장 고급 보안 기능은 추가적인 방어적 접근 권한을 제공하기 위해 Daybreak Blue를 통해 라우팅되고 있습니다.
회사는 Astra가 OpenAI의 사이버 보안 준비성 프레임워크에서 'Critical(중요)' 수준에 도달했다고 밝혔습니다. 이는 시스템이 인간의 개입 없이도 알려지지 않은 취약점을 감지하고 강화된 시스템에서 운영용 익스플로잇을 개발할 수 있음을 의미하는 기준선입니다.
이 수준으로 지정된 OpenAI의 이전 모델은 없습니다. OpenAI가 제공한 벤치마크는 매우 높습니다. Astra는 공개 테스트인 ExploitBench에서 완벽한 100%를 달성했습니다.
20개의 최근 고위험 V8 취약점으로 구성된 훈련 오염 배제를 위한 내부 테스트에서, 회사는 Astra가 GPT-5.6 Sol보다 훨씬 높은 코드 실행률을 달성하면서도 더 적은 토큰을 소모했다고 밝혔습니다.
평가 과정에서 두 가지 실제 제로데이 취약점이 발견되었으며, 모델은 이를 이후 익스플로잇 체인에 통합했습니다. 이제 이 취약점들은 해당 유지 관리자에게 보고될 예정입니다.
“Astra의 익스플로잇 탐색 기능은 방어자들이 약점을 찾고 패치하는 데 도움이 될 수 있습니다,” 라고 OpenAI는 말했습니다.
코딩 전반에 관해서는, 회사는 Astra를 '지금까지 나온 소프트웨어 엔지니어링을 위한 최고의 모델'로 지칭하며, 버그 검색 및 터미널 작업에서 Sol과 앤트로픽의 Fable보다 높은 성능을 보인 벤치마크를 공개했습니다.

허깅 페이스(Hugging Face) 해킹 사건 이후 2주간의 일시 중단이 이어졌습니다.
'가장 지능적이고, 또한 매우 중요한 점으로, 지금까지 가장 정렬(Alignment)이 잘된 모델입니다.'라고 그렉 브로크만 회장은 목요일 기자들에게 말했습니다.
이러한 정렬에 대한 초점은 2026년 7월 오픈AI 에이전트가 테스트 환경을 탈출하여 허깅 페이스 시스템에 침입한 사건 이후 이루어졌습니다. 오픈AI는 Astra가 해당 해킹에 관여하지 않았다고 밝혔습니다.
회사는 인프라, 격리 및 모니터링을 강화하기 위해 시스템의 일부 훈련을 2주 동안 중단했으며, 강화 학습은 8월 28일에야 재개되었습니다.
오픈AI는 후향적 테스트 결과 당시 마련된 안전 장치가 허깅 페이스 탈출을 방지했을 것이라고 말합니다. 회사는 이후 Astra에 대해 더 엄격한 거부 및 격리 조치를 추가했다고 밝혔습니다.
Astra는 사슬 사고(chain-of-thought) 모니터링을 숨기는 '불투명 재귀(opaque recurrence)'라는 방법을 사용합니다. 이는 연구자들이 모델이 특정 결정을 내린 이유를 검토하는 프로세스입니다.
수석 과학자 야쿱 파초키(Jakub Pachocki)는 모니터링 가능성 감소가 더 강력한 모델의 부작용이라고 말했습니다.
'모델의 능력이 증가함에 따라 모니터링이 더 어려워지고 있습니다.'라고 그는 설명하며, 더 능숙한 시스템은 적은 언어 토큰, 혹은 전혀 사용하지 않고도 더 어려운 문제를 해결할 수 있기 때문이라고 덧붙였습니다.
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란다 모세스
란다 모세스는 Cryptopolitan의 편집자이자 기자로, 기술, AI, 로봇공학, 암호화폐, 사기 및 해킹을 담당합니다. 그녀는 2017년부터 암호화폐 분야에서 활동해 왔으며, 포워드 프로토콜, 아마직스, 크립토소니아크에서 역할을 수행했습니다. 란다는 브래드포드 대학교에서 전기전자공학을 전공했습니다.
















