A OpenAI lançou o GPT-6 Cyber, modelo voltado à pesquisa de segurança ofensiva e defensiva, depois de usá-lo internamente para identificar 1.724 falhas no kernel Linux e explorar 948 delas até obter acesso administrativo, incluindo ao menos dez técnicas inéditas, além de 81 vulnerabilidades de alta severidade no Firefox. A empresa afirma que pesquisadores humanos revisaram os achados antes de reportá-los aos mantenedores, mas o episódio reabre a discussão sobre o uso dual — defensivo e ofensivo — desse tipo de capacidade automatizada.
Fonte ↗Um estudo avaliou doze configurações de modelos de linguagem open-weight, pequenos o suficiente para rodar em uma única GPU de consumidor, na tarefa de transformar a descrição de uma vulnerabilidade em uma entrada real que derruba o programa vulnerável, usando dez tarefas do benchmark CyberGym. Os resultados mostram que até modelos de 4B parâmetros resolvem a maioria das tarefas mais fáceis, enquanto as mais difíceis só cedem a um modelo de 27B, e que a quantização afeta a velocidade de resolução, mas não o que efetivamente é resolvido.
Fonte ↗A OpenAI divulgou um pipeline que usa um modelo de IA especializado em cibersegurança para encontrar, validar e corrigir falhas de escalonamento de privilégios local (LPE) no kernel Linux. Em uma execução de 30 horas e cerca de US$ 1,2 milhão em custos de API, o sistema analisou 2.308 candidatos, reproduziu dinamicamente 1.724 vulnerabilidades e produziu 948 exploits de LPE validados. O caso ilustra como modelos de IA estão se tornando ferramentas de pesquisa ofensiva de vulnerabilidades em escala industrial.
Fonte ↗A Anthropic relatou que, em testes de laboratório, um modelo interno ainda não disponibilizado publicamente conseguiu localizar vulnerabilidades reais em Chrome, Safari, Android, Windows e Linux e encadeá-las em provas de conceito de exploração funcionais. Todas as falhas foram reportadas previamente aos fornecedores e já estavam corrigidas no momento da divulgação, sem evidência de exploração em ataques reais.
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