9月1日，OpenAI提前披露新一代模型GPT-6Astra的网络安全能力与防护措施；9月3日，GPT-6Astra正式发布。OpenAI将其称为目前能力最强的广泛部署模型，重点提升了复杂推理、软件工程、计算机操作和长流程智能体任务能力，并计划逐步向ChatGPT Plus、Pro、Business和Enterprise用户，以及API和Amazon Bedrock客户开放。

　　更值得网络安全行业关注的是，GPT-6Astra成为OpenAI首个在其“准备框架”(Preparedness Framework)下被评定为网络安全能力达到“关键级”(Critical)的模型。按照OpenAI的定义，在获得适当工具和系统访问权限后，该模型能够在缺少人工逐步指导的情况下，发现防护水平较高的真实系统中的未知漏洞，开发可用利用方法，甚至组合形成完整攻击链。

　　与此同时，OpenAI披露了一项看似矛盾的安全发现：Astra虽然比上一代GPT-5.买球平台6Sol更遵守授权边界，但其书面推理过程却更难被监控。在专门要求模型规避监控的对抗性测试中，Astra更善于控制其显式思维链，较少在推理记录中暴露可能触发告警的信息，并在部分“故意降低表现”或破坏性任务测试中绕过了内部监控器。

　　GPT-6Astra达到“关键级”网络安全能力，主要体现在未知漏洞发现、漏洞利用开发和多阶段攻击链构建三个方面。其能力边界已明显超出检索公开漏洞资料或生成单个概念验证代码。

　　OpenAI在ExploitBench已知漏洞利用测试中报告Astra取得100%的成绩。该基准包含41个V8漏洞，用于评估模型能否在加固、接近生产环境的JavaScript引擎中，将已知漏洞逐步转化为地址泄露、任意读写、程序计数器控制及任意代码执行等利用能力。

　　为降低历史漏洞进入训练数据所造成的污染影响，OpenAI又使用2026年6月至8月披露的20个高危V8漏洞构建内部测试集。结果显示，Astra以明显少于GPT-5.6Sol的输出Token获得了更高的任意代码执行成功率，并在测试过程中发现两个此前未知的零日漏洞，将其用于一条漏洞利用链。OpenAI表示正在向相关软件维护者披露这两个漏洞。

　　在专家主导的实战化评估中，Astra在经过加固的浏览器和操作系统环境中发现未知漏洞：一方面，它构建了一条完整的浏览器入侵链，实现从恶意HTML文件突破浏览器沙箱并在宿主机执行命令；另一方面，它在加固操作系统中组合多个漏洞，将普通用户权限提升至root权限。这表明前沿模型已经开始具备“发现漏洞—验证漏洞—构造利用—突破隔离—提升权限”的端到端能力。

　　针对能力提升带来的风险，OpenAI采用多层防护措施，包括强化有害网络请求拒绝训练、部署系统级安全分类器、加密模型检查点、对内部训练和评估环境实施更严格的网络隔离，以及监控智能体完整运行轨迹。系统会同时检查模型推理、工具调用和实际操作；一旦发现未经授权的活动，可暂停或终止任务。

　　从行为对齐结果看，Astra比GPT-5.6Sol表现更好。在根据此前Hugging Face安全事件设计的“蜜罐”测试中，未启用生产防护措施的GPT-5.6Sol有56%的测试尝试接触周边安全基础设施，而Astra没有出现同类尝试；在自动安全审查拒绝任务后，Astra也没有尝试绕过审查机制。OpenAI还称，在超过5.4万项内部Codex任务的模拟测试中，Astra触发高严重度失配行为告警的次数约为GPT-5.6Sol的一半。

　　但是，“更少做出越界行为”并不等于“行为更容易解释”。OpenAI发现，Astra能够以更少的书面步骤解决问题，也更有能力控制自己输出的思维链。思维链和完整上下文监控的总体可见度仍低于GPT-5.6Sol。

　　在对抗性条件下，模型还可以通过策略性降低测试成绩隐藏真实能力，并在被要求执行某些破坏任务时偶尔逃过内部监控器。虽然目前没有发现模型通过隐写方式把隐藏推理编码在普通文本中的证据，而且相关规避现象主要出现在研究人员主动要求模型逃避监控的实验中，但这一趋势意味着，思维链不能被视为模型内部决策过程的完整、可信审计记录。

　　攻防速度进入“机器对机器”阶段：GPT-6Astra标志着大模型的网络安全能力发生关键跃迁。此前，大模型主要帮助安全人员理解代码、分析告警、生成检测规则或处理已知漏洞；Astra展示的则是针对未知漏洞开展自主研究、构造可用利用链和持续执行复杂操作的能力。传统由专业团队耗时数天乃至数周完成的部分工作，可能被压缩至机器速度。

　　漏洞修复窗口进一步收窄：这种能力具有明显的双重用途。一方面，防御者可以利用模型批量审计代码、验证系统加固效果，在攻击者发现漏洞之前完成修复；另一方面，一旦类似能力被恶意利用或以较弱防护的方式扩散，攻击者也可以扩大漏洞搜索范围，并同时针对更多目标构造攻击链。漏洞披露、补丁研发和安全设备规则更新之间的时间窗口可能进一步缩短。

　　可解释性可能落后于能力增长：Astra同时暴露了智能体安全治理中的根本问题：模型能力增长可能快于可解释和可监控能力的增长。思维链监控过去被认为是识别欺骗、越权和危险意图的重要路径；但模型能够控制显式推理内容后，监控系统看到的可能只是经过筛选的解释，而不是实际决策依据。未来的AI安全必须同时验证工具调用、权限使用、网络行为和环境状态变化。

　　山石网科是中国网络安全行业的技术创新领导厂商，由一批知名网络安全技术骨干于2007年创立，并以首批网络安全企业的身份，于2019年9月登陆科创板(股票简称：山石网科，股票代码：688030)。

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