人工智慧技術持續拓展應用邊界，OpenAI 於近日正式發表名為 Daybreak 的全新系統。該系統將 AI 代理（AI agents）導入軟體開發的安全性流程中，結合網頁應用程式滲透測試、漏洞調查以及修復工具，企圖解決軟體開發過程中繁複的安全檢測與補丁製作環節。
Daybreak 紅隊測試與漏洞驗證機制
在安全性檢測的環節中，OpenAI 推出了早期存取計畫（early-access program）的 Daybreak 紅隊測試（Red Team）。此工具透過協同運作的 AI 代理檢查應用程式的原始碼與上下文，調查潛在的攻擊路徑並確認漏洞。系統能夠驗證程式碼掃描器、漏洞懸賞計畫提交內容以及漏洞揭露報告的發現，為安全團隊提供具體證據以評估修復優先順序。
當修復補丁完成後，紅隊測試亦可驗證其是否能有效阻擋攻擊。根據 OpenAI 的說明，所有評估皆在定義明確的邊界內執行，透過隔離環境與守衛檢閱（Guardian review）機制，來掌控 AI 代理能夠觸及的應用程式與端點範圍。
防禦工廠調查漏洞並準備修復方案
另一方面，負責修復工作的 Daybreak 防禦工廠（Defense Factory）則專注於漏洞的後續處理。AI 代理會調查來自現有安全工具或紅隊測試的發現結果，在程式碼中追蹤漏洞並準備建議的修復方案。工程師在合併程式碼之前，會進行審查與測試，而 Codex 則允許團隊檢閱證據、提供額外上下文並精進變更內容。
具備權限的團隊可以在 ChatGPT 中安裝並啟用 Daybreak 防禦工廠預覽版（Preview）外掛程式，並連接 GitHub 儲存庫。雲端掃描會在 Codex 雲端環境中執行，啟動掃描的使用者皆需連結個人的 GitHub 帳號。掃描範圍可涵蓋整個儲存庫的預設分支，或是選定的資料夾與檔案。
從產業面來看，OpenAI 這次將 AI 代理從單純的程式碼生成推向資安防禦的實際落地，顯示出自動化工具正在改變軟體開發生命週期的權力結構。不過，當 AI 同時參與攻擊路徑分析與防禦修復時，開發團隊對於底層邏輯的掌控力是否會被稀釋，將是後續導入時需要審慎評估的關鍵。建議相關企業在導入自動化修復工具時，仍應維持嚴格的人工最終審查機制，以確保系統架構的穩定與安全性。
團隊可以監控預設分支上的新提交內容、排程該分支的定期掃描，並在變更合併之前啟用プルリクエスト（Pull Request）的安全審查。此外，桌面應用程式亦支援本機檢出與未提交變更的掃描，並提供選配的深度掃描（Deep scan）模式，執行多次掃描並耗費額外時間與代幣（tokens）。
後續觀察
目前 Daybreak 的各項功能正陸續透過預覽版與早期存取計畫向特定團隊開放，其在真實企業環境中的實際防禦成效與工程師的接受度，將是觀察 AI 代理能否真正成為軟體安全核心幫手的關鍵指標。
本文改寫整理自公開新聞來源，原始報導由Help Net Security發布。
常見問題 FAQ
什麼是 OpenAI Daybreak？
Daybreak 是 OpenAI 推出的全新系統，旨在將 AI 代理導入軟體安全流程中，結合網頁應用程式滲透測試、漏洞調查與修復工具。
Daybreak 紅隊測試的主要功能為何？
Daybreak 紅隊測試使用協同運作的 AI 代理檢查原始碼、調查潛在攻擊路徑、確認漏洞，並在修復後驗證補丁是否能阻擋攻擊。
Daybreak 防禦工廠如何協助修復漏洞？
防禦工廠由 AI 代理調查現有工具或紅隊測試的發現結果，在程式碼中追蹤漏洞並準備建議的修復方案，供工程師審查與測試。
如何使用 Daybreak 防禦工廠？
有權限的團隊可以在 ChatGPT 中安裝 Daybreak 防禦工廠預覽版外掛程式並連接 GitHub 儲存庫來執行雲端掃描。
※ 此篇文章由 AI 改寫或生成，內容僅供參考，可能存在錯誤或不準確之處。
