OpenAI, Astra 출시 및 Daybreak 사이버 테스터에게 최초 액세스 권한 제공

- OpenAI는 목요일에 Astra를 출시했으며, Daybreak의 사이버 보안 테스터들에게 다음 주에 더 광범위하게 배포하기 전에 먼저 사용할 수 있는 권한을 부여했습니다.
- Astra는 알려지지 않은 취약점을 찾아내고 악용할 수 있는 "심각" 수준의 사이버 보안 임계값을 넘어선 최초의 OpenAI 모델입니다.
- 아스트라는 내부 테스트 중에 두 가지 실제 제로데이 취약점을 발견했으며, 이를 기반으로 작동하는 익스플로잇 체인을 구축했습니다.
OpenAI는 목요일에 Astra를 출시하고, 자사의 사이버 보안 프로그램인 Daybreak에 등록된 보안 연구원들에게 우선적으로 제공했습니다.
회사 측은 해당 모델이 현재까지 자사에서 개발한 모델 중 가장 성능이 뛰어나며, 자체 안전 규정에 따라 심각한 사이버 위험 요소로 분류한 최초의 모델이라고 밝혔습니다.
Astra는 ExploitBench 에서 100% 점수를 획득했습니다
Astra는 현재 Daybreak 고객에게 제공되고 있습니다. 다음 주에는 Pro, Plus, Enterprise 및 Business 구독자와 API를 기반으로 개발하는 개발자에게까지 서비스 범위가 확대될 예정입니다.
OpenAI는 Daybreak를 방어자가 안전한 코드 검토, 악성코드 분석 및 패치 검증을 수행할 수 있는 Blue 티어와 승인된 취약점 연구 및 익스플로잇 테스트로 제한된 Red 티어로 나눕니다
Astra의 최첨단 보안 기능은 Daybreak Blue를 통해 연결되어 추가적인 방어 접근 권한을 제공합니다.
회사 측은 아스트라가 이제 오픈AI의 사이버 보안 대비 프레임워크에서 "심각" 단계에 도달했다고 밝혔습니다. 이 단계는 사람의 개입 없이도 알려지지 않은 취약점을 탐지하고 강화된 시스템에서 실행 가능한 공격 기법을 개발할 수 있는 시스템을 의미합니다.
이전에 OpenAI에서 출시한 어떤 모델도 그 수준에 도달한 적이 없습니다. OpenAI가 제공한 벤치마크는 매우 까다롭습니다. Astra는 공개 테스트인 ExploitBench에서 100% 만점을 받았습니다.
최근 발견된 심각도가 높은 V8 취약점 20개를 기반으로 구축된 내부 테스트에서, 아스트라는 GPT-5.6 Sol보다 훨씬 높은 코드 실행률을 달성하면서 토큰 소각량은 더 적었다고 회사 측은 밝혔습니다.
이번 평가를 통해 두 가지 실제 제로데이 취약점이 발견되었으며, 해당 모델은 이를 활용하여 익스플로잇 체인을 구축했습니다. 이제 이 취약점들은 해당 취약점 관리자에게 보고될 예정입니다.
"아스트라의 취약점 탐지 기능은 방어자들이 취약점을 찾아 패치하는 데 도움을 줄 수 있다" 고 밝혔습니다 .
코딩 전반에 대해 이 회사는 아스트라를 "현재까지 최고의 소프트웨어 엔지니어링 모델"이라고 칭했으며, 버그 찾기 및 최종 작업에서 솔(Sol)과 앤스로픽(Anthropic)의 페이블(Fable)보다 우수한 성능을 보였다는 벤치마크 결과를 발표했습니다.

'안아주기' 규칙 위반 이후 2주간의 활동 중단이 이어졌습니다
"가장 지능적이고, 또한 매우 중요한 것은, 지금까지 우리가 추구해 온 모델 중 가장 일관성 있는 모델입니다."라고 그렉 브록먼dent 목요일 기자들에게 말했다.
이러한 협력에 대한 집중은 2026년 7월 OpenAI 에이전트가 테스트 환경을 이탈하여 Hugging Face 시스템에 침입한 사건 이후에 나온 것입니다. OpenAI는 Astra가 해당 침해 사건에 관여하지 않았다고 밝혔습니다.
회사 측에서 인프라, 격리 및 모니터링을 강화하는 동안 시스템 학습의 일부는 2주 동안 중단되었으며, 8월 28일에야 강화 학습을 재개했습니다.
OpenAI는 사후 테스트 결과 당시 마련해둔 안전장치가 허깅 페이스의 탈출을 막았을 것이라고 밝혔습니다. 또한, 이후 아스트라에 대해 더욱 엄격한 거부 및 격리 조치를 추가했다고 덧붙였습니다.
Astra는 불투명한 재귀성이라는 방법을 사용하는데, 이는 연구자들이 모델이 특정 결정을 내린 이유를 검토하는 데 사용하는 사고 과정 모니터링을 숨깁니다.
수석 과학자인 야쿠브 파초키는 모니터링 가능성 감소는 더욱tron모델의 부작용이라고 말했습니다.
그는 "모델 기능이 향상됨에 따라 모니터링이 더욱 어려워지고 있다"며, "더욱 강력한 시스템은 더 적은 언어 토큰 또는 전혀 토큰을 사용하지 않고도 더 어려운 문제를 해결할 수 있기 때문"이라고 말했다.
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란다 모세스
란다 모세스는 Cryptopolitan 의 편집자 겸 기자로, 기술, 인공지능, 로봇공학, 암호화폐, 사기 및 해킹 관련 기사를 쓰고 있습니다. 2017년부터 암호화폐 업계에서 활동해 온 그녀는 포워드 프로토콜, 아마직스, 크립토솜니악에서 근무한 경력이 있습니다. 란다는 브래드퍼드 대학교에서 전기tron공학 학위를 받았습니다.
















