OpenAI publie un billet de blog récent, indiquant que des tests internes montrent des progrès significatifs à venir du modèle Astra en matière de programmation par agents et de cybersécurité. Après évaluation avec son « Cadre de préparation » (Preparedness Framework), OpenAI déclare qu’il n’est pas possible d’exclure que ce modèle ait atteint un seuil de capacités « critiques » en cybersécurité.
En outre, OpenAI précise clairement dans l’article que le modèle Astra n’a pas participé aux récents incidents de sécurité de Hugging Face, et poursuit des tests de référence conformément au Preparedness Framework afin de gérer les capacités réseau de pointe. Par conséquent, OpenAI suspend les activités internes liées à Astra qui ne satisfont pas encore à ces exigences renforcées de contrôle de la sécurité.
La capacité « critique » est définie comme suit : le modèle peut, sans intervention humaine, découvrir et développer des fonctionnalités exploitant des vulnérabilités de type zero-day à tous les niveaux de gravité dans un grand nombre de systèmes critiques renforcés ; ou bien, uniquement à partir d’objectifs de haut niveau, concevoir et exécuter de manière autonome des stratégies d’attaque réseau nouvelles et de bout en bout ciblant les objectifs de renforcement. Auparavant, des modèles (comme GPT-5.6-Sol) n’ont été évalués qu’au niveau « élevé ».
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En outre, OpenAI précise clairement dans l’article que le modèle Astra n’a pas participé aux récents incidents de sécurité de Hugging Face, et poursuit des tests de référence conformément au Preparedness Framework afin de gérer les capacités réseau de pointe. Par conséquent, OpenAI suspend les activités internes liées à Astra qui ne satisfont pas encore à ces exigences renforcées de contrôle de la sécurité.
La capacité « critique » est définie comme suit : le modèle peut, sans intervention humaine, découvrir et développer des fonctionnalités exploitant des vulnérabilités de type zero-day à tous les niveaux de gravité dans un grand nombre de systèmes critiques renforcés ; ou bien, uniquement à partir d’objectifs de haut niveau, concevoir et exécuter de manière autonome des stratégies d’attaque réseau nouvelles et de bout en bout ciblant les objectifs de renforcement. Auparavant, des modèles (comme GPT-5.6-Sol) n’ont été évalués qu’au niveau « élevé ».
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