OpenAI, 보안 특화 모델 'GPT-5.6-Cyber' 출시: 고난도 보안 요청 수행률 95% 달성

정당한 모의 해킹 업무를 수행하면서도, AI 모델의 지나친 안전장치 때문에 취약점 검증 코드 한 줄을 얻지 못해 답답함을 느꼈던 보안 담당자들이 많습니다.

OpenAI가 이러한 현장의 고충을 해결하기 위해 보안 연구 프로그램 Daybreak를 확장하고, 보안 연구 특화 모델인 GPT-5.6-Cyber를 공식 공개했습니다.

1.5%에서 95%로, 거절 장벽을 무너뜨린 특화 모델

GPT-5.6-Cyber는 최신 모델인 GPT-5.6 Sol을 기반으로 취약점 발굴과 익스플로잇 체인 개발 등 실무 작업을 위해 맞춤 훈련된 모델입니다.

기존 범용 GPT-5.6 Sol은 고위험 보안 프롬프트가 주어졌을 때 안전장치로 인해 작업 완수율이 1.5%에 불과했습니다. 이전 세대인 GPT-5.5-Cyber 역시 완수율이 57.3%에 그쳐 연구자들의 지속적인 개선 요구가 있었습니다.

반면 이번 GPT-5.6-Cyber는 권한 상승, 인증 우회, 익스플로잇 개발 등 고급 보안 요청에 대해 95.0%의 완수율을 달성했습니다.

프로그램 접근 등급도 재편되었습니다. 일반적인 악성코드 분석과 코드 검토를 지원하는 Daybreak Blue와, GPT-5.6-Cyber를 이용해 고난도 공격 시나리오를 검증할 수 있는 Daybreak Red로 구분됩니다.

크롬 V8부터 400개 커널 취약점까지 실전 발굴

OpenAI는 이 모델을 실제 대규모 오픈소스 및 주요 소프트웨어 분석에 투입해 즉각적인 성과를 거두었습니다.

구글 크롬의 자바스크립트 엔진인 V8에서는 최적화 컴파일러의 정수 변환 오류를 이용한 경계값 검사 생략 결함을 찾아냈습니다. 모델은 여기에 두 번째 취약점을 연쇄적으로 연결해 V8 힙 샌드박스를 완전히 탈출하는 익스플로잇을 구성했으며, 이는 CVE-2026-15903으로 등록되어 패치되었습니다.

이외에도 유명 모바일 운영체제에서 로컬 권한 상승을 유발하는 5개 이상의 취약점 체인, 주요 데이터베이스의 원격 코드 실행 취약점 3건, 그리고 널리 쓰이는 운영체제 커널에서 400개 이상의 권한 상승 취약점을 단독으로 발굴했습니다.

현재 SpecterOps, SentinelOne, Palo Alto Networks 등이 초기 파트너로 참여하고 있으며, 최근 발생한 Hugging Face 보안 사고와 해당 모델은 무관하다고 선을 그었습니다.

왜 중요한가

우리는 OpenAI가 일반 대중을 위한 윤리 필터와 전문 보안 연구자를 위한 작업 환경을 물리적으로 분리하기 시작했다는 점에 주목해야 한다고 봅니다.

보안 연구원들에게 거절율을 95%까지 낮춘 특화 모델의 등장은 실질적인 생산성 도약입니다. 운영체제 커널에서 400여 개의 권한 상승 취약점을 한 번에 찾아냈다는 사실은, 대규모 소스코드 분석에서 AI가 인간 연구자의 속도를 완전히 앞지르기 시작했음을 보여줍니다.

하지만 양날의 검이라는 한계는 명확합니다. 완벽한 패치 검증 코드는 공격자의 손에 들어가는 순간 즉시 치명적인 무기가 됩니다. OpenAI가 신원 확인, 엄격한 계정 모니터링, 법적 서약을 요구하고 있지만, 계정 탈취나 내부자 유출 시 발생할 위험은 기존 모델과 비교할 수 없을 만큼 큽니다.

더 큰 문제는 수비 진영의 속도 지체입니다. AI는 며칠 만에 수백 개의 제로데이를 찾아내지만, 이를 검토하고 패치를 배포해야 하는 개발진과 오픈소스 커뮤니티의 작업 속도는 여전히 인간의 손에 머물러 있습니다. 방어 자동화가 함께 갖춰지지 않는다면 인프라의 위협 노출 창구는 오히려 더 위험해질 수 있습니다.