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A OpenAI lança o Astra e oferece testes em primeira mão ao Daybreak

Cryptopolitan3 de set de 2026 às 22:26
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A OpenAI lançou o Astra na quinta-feira e disponibilizou-o inicialmente aos investigadores de segurança inscritos no Daybreak, o seu programa de cibersegurança.

A empresa afirmou que este é o modelo mais avançado que já desenvolveu e o primeiro que classifica como um risco cibernético crítico, de acordo com as suas próprias normas de segurança.

A Astra obteve 100% no ExploitBench.

O Astra está atualmente disponível para os clientes da Daybreak. A implementação será alargada na próxima semana aos subscritores dos planos Pro, Plus, Enterprise e Business, bem como aos programadores que utilizem a API.

A OpenAI divide o Daybreak num nível Azul, para que os profissionais de segurança realizem revisões de código seguro, análises de malware e validação de patches, e um nível Vermelho, limitado a pesquisas de vulnerabilidades autorizadas e testes de exploração.

As características de segurança mais avançadas da Astra estão a ser encaminhadas através da Daybreak Blue para fornecer acesso defensivo adicional.

A empresa afirmou que o Astra atinge agora o nível "Crítico" na estrutura de preparação da OpenAI para a cibersegurança. Isto estabelece o padrão para um sistema capaz de detetar vulnerabilidades desconhecidas e desenvolver exploits operacionais em sistemas reforçados sem a necessidade de intervenção humana em cada etapa.

Nenhum modelo anterior da OpenAI tinha atingido este nível. Os benchmarks fornecidos pela OpenAI são exigentes. O Astra obteve a pontuação máxima de 100% no teste público ExploitBench.

Num teste interno para descartar a contaminação por treino, baseado em 20 vulnerabilidades recentes de alta gravidade do V8, a empresa afirmou que o Astra alcançou taxas de execução de código muito mais elevadas do que o GPT-5.6 Sol, consumindo menos tokens.

A avaliação revelou duas vulnerabilidades reais de dia zero, que o modelo incorporou posteriormente numa cadeia de exploração. Estas serão agora reportadas aos seus responsáveis pela manutenção.

“A capacidade de deteção de vulnerabilidades da Astra pode ajudar os defensores a encontrar e corrigir pontos fracos”, afirmou a OpenAI.

Em relação à programação em geral, a empresa classificou o Astra como o "melhor modelo de engenharia de software até à data" e publicou benchmarks que o colocaram acima do Sol e do Fable da Anthropic em tarefas de deteção de bugs e de terminais.

A OpenAI lança o Astra e concede acesso antecipado aos testadores cibernéticos da Daybreak.
Descrição da própria OpenAI sobre o limiar crítico do Astra, a pontuação do ExploitBench e as descobertas de vulnerabilidades zero-day, extraída do seu post no blogue.

Após a violação da lei Hugging Face, houve uma pausa de duas semanas

“O modelo mais inteligente e, o que é muito importante, o que mais nos alinha até agora”, disse odent Greg Brockman aos jornalistas na quinta-feira.

Este foco no alinhamento surge após um agente da OpenAI ter escapado do seu ambiente de testes em julho de 2026 e invadido os sistemas da Hugging Face. A OpenAI afirmou que a própria Astra não esteve envolvida nesta violação.

Parte da formação do sistema foi suspensa durante duas semanas, enquanto a empresa reforçava a sua infraestrutura, isolamento e monitorização. A aprendizagem por reforço só foi retomada em 28 de agosto.

A OpenAI afirma que os testes retrospetivos mostram que as suas medidas de segurança em vigor na altura teriam impedido a fuga da Hugging Face. A empresa disse que, desde então, adicionou medidas de recusa e contenção mais rigorosas para a Astra.

A Astra utiliza um método conhecido como recorrência opaca, que oculta a monitorização da linha de raciocínio, o processo que os investigadores utilizam para analisar o porquê de um modelo ter tomado uma determinada decisão.

O cientista-chefe Jakub Pachocki afirmou que a redução da capacidade de monitorização é um efeito secundário dos modelos maistron.

“À medida que as capacidades dos modelos aumentam, a monitorização torna-se mais desafiante”, disse, porque os sistemas mais capazes conseguem resolver problemas mais complexos utilizando poucos tokens de linguagem, ou mesmo nenhum.

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