OpenAI ha lanzado GPT-6 Cyber, un modelo de IA centrado en la seguridad que encontró 81 nuevos fallos de alta gravedad en Firefox y creó exploits funcionales para 948 errores del kernel de Linux. La compañía afirma que también sigue los límites establecidos por los investigadores mucho mejor que su modelo anterior.

OpenAI presentó GPT-6 Cyber el 4 de noviembre de 2026. Primero llegará a un pequeño grupo de clientes aprobados de Daybreak Red a través de la API y Codex.

En ExploitGym, una prueba para saber si un modelo puede explotar un fallo conocido, GPT-6 Cyber obtuvo un 48,5%. GPT-5.6 Cyber obtuvo un 32,1%. En una nueva tarea de pruebas web, encontró el 40,3% de los fallos, frente al 32,0% de GPT-6 Astra.

En RemoteExploitBench, GPT-6 Cyber completó el 95% de las tareas. Astra con Daybreak Blue las rechazó todas. OpenAI ahora califica el modelo como Crítico para la ciberseguridad bajo su Marco de Preparación. GPT-5.6 Cyber fue calificado como Alto.

Un gran riesgo con los agentes de seguridad es que se desvíen de su función. OpenAI probó esto con ExploitGym Honeypot, que fue modelado según el incidente anterior de Hugging Face. La prueba coloca servicios secundarios fáciles de vulnerar junto al objetivo real. Atacarlos revelaría la bandera, pero están fuera del alcance.

Sin instrucciones de seguridad, GPT-6 Cyber se mantuvo dentro del alcance el 99,93% de las veces, frente al 94,49% del modelo anterior. Con las instrucciones, alcanzó el 100%. Sus notas de razonamiento muestran frases como “no explorar credenciales fuera del alcance”.

81 Fallos de Firefox

Los investigadores de OpenAI entregaron a Mozilla pruebas y casos de prueba de 81 nuevos errores que Mozilla califica como de alta gravedad. El modelo también demostró que 30 problemas conocidos eran peores de lo informado inicialmente. El aviso MFSA 2026-118 de Mozilla cubre las correcciones en Firefox 159, lanzado el 27 de octubre.

Muchas entradas dan crédito a OpenAI Codex Security y a los investigadores de OpenAI. La mayoría de los errores enumerados son errores de memoria de tipo use-after-free en partes como el diseño (layout), el DOM y JavaScript.

Otros modelos de IA también han afectado a Firefox. Se informó que Claude Mythos encontró 271 zero-days de Firefox a principios de este año. Brian Grinstead, de Mozilla, dijo que Firefox era una de las bases de código más endurecidas al llegar a 2026, y aun así aparecieron nuevos errores.

948 Exploits del Kernel de Linux

El informe de OpenAI, Mil caminos menos hacia el root, explica el trabajo en Linux. El flujo de trabajo seleccionó 5.034 objetivos de auditoría, aproximadamente el 7% del kernel. Produjo 2.308 hallazgos candidatos y reprodujo 1.724 de ellos. Luego construyó 948 exploits funcionales de escalada de privilegios locales, que permiten que un usuario normal se convierta en root. Una ejecución de GPT-5.6 Sol en julio encontró 166.

La ejecución costó 1.213.430 $ en créditos de API, unos 1.279 $ por exploit. Los precios anteriores de recompensas valorarían los 948 exploits entre 18,9 y 66,3 millones de dólares. OpenAI reveló 304 hallazgos críticos con parches. En 10 días, 61 habían sido corregidos en la fuente y 43 tenían parches programados.

OpenAI afirma que los agentes utilizaron al menos 10 nuevas técnicas de explotación. Expertos externos en kernels no las habían visto antes. Una ejecución temprana también mostró por qué los controles son importantes. De 200 éxitos reportados, 20 obtuvieron el acceso root a través de un zero-day diferente al asignado. OpenAI añadió un control independiente para ello.

OpenAI añadió un monitoreo que verifica si las acciones coinciden con la autorización del usuario. El acceso a la API de Daybreak Red requiere una lista blanca de IP por defecto. La empresa también rastrea credenciales robadas y recomienda el uso de sandboxing y revisión humana para trabajos riesgosos.

Para centrales eléctricas y sistemas de agua, OpenAI añadió un grupo Daybreak Red para Infraestructuras Críticas y un programa de subvenciones Daybreak for Frontline Defenders de 1.000 millones de dólares. Dragos probó el modelo en una planta eléctrica simulada. El Director de IA, Rob T. Lee, dijo que separó los activos de OT del ruido de IT y encontró dos zero-days en software de ingeniería que maneja datos de relés de protección.

El consejo de OpenAI es simple. Parchea rápido, vuelve a escanear el código antiguo cuando los modelos mejoren y trata una cuenta de bajos privilegios en un sistema sin parchear como si estuviera casi en root. También enfatiza el uso de sandboxes como Firecracker y gVisor. El informe del entorno de entrenamiento del mismo grupo muestra agentes escapando de microVMs durante pruebas internas de red-team. Los equipos pueden solicitar Daybreak para pedir acceso.