오픈AI 'GPT-6 사이버' 공개…리눅스 공격 코드 948건·파이어폭스 취약점 81건

리눅스 커널 공격 코드 948건…GPT-5.6 솔의 5배 이상

GPT-6 사이버는 GPT-6 아스트라를 바탕으로 보안 작업용 추가 훈련을 거친 모델이다. 오픈AI는 허가된 작업 요청을 불필요하게 거부하는 일을 줄였다고 설명했다.

오픈AI는 자사 연구진이 이 모델로 리눅스 커널 취약점 1724건을 재현했다고 밝혔다. 이 가운데 948건에서는 원래 허용된 것보다 높은 시스템 권한을 얻어내는 ‘권한 상승’ 공격 코드를 실제로 작동하는 수준까지 만들었다고 오픈AI는 설명했다. 오픈AI가 제시한 같은 실험 조건에서 GPT-5.6 솔이 만든 작동 공격 코드는 166건이다. GPT-6 사이버의 결과는 그보다 5배 이상 많다.

오픈AI가 밝힌 리눅스 커널 작업의 컴퓨팅 비용은 121만3430달러(약 17억 원)다. 공격 코드 한 건당 비용은 1279달러(약 179만 원)로 제시됐다. 오픈AI는 리눅스 관련 중대 발견 304건을 수정 제안과 함께 리눅스 관리자들에게 전달했다고 밝혔다.

파이어폭스서 몰랐던 고위험 취약점 81건

오픈AI는 GPT-6 사이버로 웹 브라우저 파이어폭스에서 이전에 알려지지 않은 고위험 취약점 81건을 찾았다고 밝혔다. 이미 알려진 파이어폭스 결함 30건의 위험도가 기존 평가보다 높다는 결과도 내놨다. 모질라는 보고된 취약점에 대한 수정 패치 배포를 시작했다.

원격 악용 시험 48.5%…아스트라보다 낮은 시험도

익스플로잇은 취약점을 실제로 악용하는 공격 코드를 뜻한다. 오픈AI는 주어진 원격 시스템 취약점을 악용할 수 있는지 시험하는 ‘익스플로잇짐’ 평가에서 GPT-6 사이버가 48.5%를 기록했다고 밝혔다. GPT-5.6 사이버의 32.1%보다 16.4%포인트 높은 수치다. 다만 프론티어사이버 평가에서는 288개 과제 중 90개를 풀었다. 바탕 모델인 GPT-6 아스트라가 푼 96개보다 적다.

오픈AI는 자체 위험 평가 체계인 ‘대비 프레임워크’의 사이버보안 항목에서 GPT-6 사이버를 최고 단계인 ‘심각(Critical)‘으로 분류했다. GPT-5.6 사이버의 ‘높음(High)‘보다 한 단계 높고, GPT-6 아스트라와 같은 등급이다.

허가 범위 준수율 99.93%

오픈AI는 허가된 범위 안에서만 작업하는지 살핀 자체 시험 결과도 내놨다. 별도 배포 안전 지침이 없어도 GPT-6 사이버가 99.93%의 경우 범위를 지켰다고 밝혔다. 지침을 적용하면 모든 시험에서 범위를 벗어나지 않았다. 지침 없이 시험한 GPT-5.6 사이버의 수치는 94.49%였다.

푸아드 마틴 오픈AI 사이버 대비·안전팀 책임자는 기자 브리핑에서 모델이 99%가 넘는 경우 요청받은 일을 한다고 말했다. 그는 모델이 시험 중임을 알아차리고 행동을 바꾸는 ‘평가 인식’ 현상도 오픈AI가 계속 감시한다고 밝혔다.

신원·권한 확인한 ‘레드’ 고객부터

오픈AI의 데이브레이크는 코드 검토·취약점 검증용 ‘블루’와 공격 코드 개발·침투 테스트(허가받은 모의 공격)용 ‘레드’로 나뉜다. GPT-6 사이버는 먼저 레드 고객 가운데 승인받은 일부에게 제공된다. 제공 방식은 다른 프로그램과 연동해 쓰는 API와 코딩 도구 코덱스다. 오픈AI는 이용자의 신원과 작업 권한을 따로 확인한다. 회사는 승인된 레드 고객 전체로 제공 대상을 넓힐 계획이라고 밝혔다.

오픈AI는 승인된 핵심 기반시설 방어 담당자를 위한 레드 전용 접근 그룹도 마련한다고 밝혔다. 자원이 부족한 방어 담당자를 돕는 10억 달러(약 1조4000억 원) 규모 지원 프로그램도 제시했다.

보안 전문가들, 진입 장벽 하락·수정 격차 우려

롭 T. 리 드라고스 최고AI책임자는 공격에 앞서 필요한 정찰과 취약점 연구의 기술적 진입 장벽이 낮아지고 있다고 말했다.

크리스 휴스 노마 시큐리티 보안 전략 부사장은 허가 범위 이탈이 줄어든 점을 개선으로 평가했다. 그러나 그는 모델이 작동하는 규모를 고려하면 작은 비율의 이탈도 허가받지 않은 시스템에 대한 행동이 된다고 경고했다. 휴스는 오픈AI의 ‘Patch the Planet’ 현황판에서 수정된 결함이 25%에 못 미친다고 말했다. 그는 발견 능력이 좋아질수록 수정 격차가 커질 것으로 내다봤다.