OpenAI 推出資安計畫 Daybreak,GPT-5.5 三層式架構對決 Anthropic Mythos
OpenAI 於 11 日正式發布「Daybreak」網路安全計畫,結合旗下最新的 GPT-5.5 系列模型與程式代理工具 Codex,協助企業與政府機構從軟體開發源頭建立防禦機制,被視為是對 Anthropic Mythos 與 Project Glasswing 的直接回應,象徵兩家 AI 巨頭正式在企業資安市場上的競爭角力。
Introducing Daybreak: frontier AI for cyber defenders.
Daybreak brings together the most capable OpenAI models, Codex, and our security partners to accelerate cyber defense and continuously secure software.
A step toward a future where security teams can move at the speed… pic.twitter.com/AGfXhmJb5E
— OpenAI (@OpenAI) May 11, 2026
OpenAI Daybreak 重新定義資安策略:從被動到主動
長期以來,傳統網路安全的工作模式多半是被動應對,等到漏洞被發現再進行修補,而 Daybreak 的宗旨正是要打破這個慣例。OpenAI 在公告中指出,下一個世代的網路防禦應從軟體開發的起點就被內建進去,而非事後亡羊補牢。
官方強調,Daybreak 主打三項核心能力:將原本需要數小時的漏洞分析壓縮至數分鐘、在程式庫中直接生成並測試修補程式,以及將可供稽核的完整結果回傳至客戶端系統。
執行長 Sam Altman 在 X 平台上也親自為計畫背書,表示:「AI 在資安領域已經非常強大,而且即將變得更強,我們希望現在就與盡可能多的企業合作,幫助它們持續保護自己。」
三層模型架構,對應不同風險等級的防禦需求
Daybreak 的技術核心,在於針對不同任務敏感程度所設計的三層模型架構。
- 第一層:採用 GPT-5.5 標準版,適用一般用途,具備基本防護機制。
- 第二層:採用 GPT-5.5 Trusted Access for Cyber,專供通過身份驗證的防禦人員使用,涵蓋安全程式碼審查、漏洞分類、惡意程式分析、偵測工程與補丁驗證等工作流程。
- 第三層:採用 GPT-5.5-Cyber,目前僅以預覽形式開放,適用於授權的紅隊演練(Red Teaming)、滲透測試與受控驗證(controlled validation),並設有更嚴格的帳號層級管控。
OpenAI 透露,這套分層設計背後有其考量。這種具備強大能力的 AI 存在雙面刃風險,因此 Daybreak 在擴展防禦能量的同時,也配套了身份驗證、比例性防護措施與明確的問責機制,以確保在能力與安全之間取得平衡。
(Anthropic Mythos 太強大!白宮擬要求新 AI 模型發布前通過政府安全審查)
科技與資安巨頭加入,合作夥伴橫跨各領域
Daybreak 的另一個亮點,是其規模龐大的合作夥伴陣容。OpenAI 已與 Cloudflare、CrowdStrike、Oracle 和 Intel 等逾二十家業者展開合作,涵蓋了從漏洞發現、補丁修復、威脅監控到軟體供應鏈安全的完整環節。
目前,企業可向 OpenAI 申請漏洞掃描評估,定價尚未公開,未來幾週內也將進一步擴大與政府及產業夥伴的合作部署。
AI 資安競賽加速,Anthropic Glasswing 率先吸引蘋果等大廠
Daybreak 的推出,是 AI 公司爭搶企業資安市場的最新角力。Anthropic 的 Project Glasswing 在上個月搶先曝光並引發討論,其中尚未公開發布的 Claude Mythos 模型也已吸引蘋果、微軟、Google 和亞馬遜等科技巨頭採用。
Anthropic 研究員 Alex Albert 日前更揭露,藉由 Claude Mythos 的幫忙,Firefox 在 4 月份找出並修補了多達 423 個漏洞, 比過去 15 個月的總和還要多。
With the help of Claude Mythos Preview, the Firefox team fixed more security bugs in April than in the past 15 months combined. pic.twitter.com/rHsempnr0Y
— Alex Albert (@alexalbert__) May 7, 2026
面對這樣的競爭態勢,OpenAI 如今祭出了 Daybreak,試圖以更龐大的合作夥伴網路與更清晰的分層架構迎頭趕上。
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