OpenAI erhöht die maximale Prämie für kritische Lücken auf 172.000 Dollar

OpenAI plant einen weiteren internen Security Sprint mit Forschern von Cathedral. Gemeinsam mit internen Teams sollen sie OpenAI Modelle einsetzen, um Schwachstellen zu finden, Korrekturen zu prüfen und die laufende Abwehr zu verbessern.

Cathedral richtet OpenAI Modelle gegen OpenAI Systeme

Das Unternehmen knüpft an einen früheren Sprint an, für den es 25 % seiner Produktentwickler zur Suche und Behebung von Schwachstellen abstellte. Codex half dabei, Funde zu untersuchen, Sicherheitslücken in isolierten Umgebungen nachzustellen und Patches zur Prüfung vorzubereiten.

Gleichzeitig ändert sich das Security Bug Bounty. Eine kritische Lücke in ChatGPT, Codex oder der API Platform kann nun bis zu 30.000 Dollar einbringen. Für einen außergewöhnlichen kritischen Fund bleibt die Basisobergrenze bei 100.000 Dollar, mit Boni sind jedoch 171.925 Dollar möglich, gerundet 172.000 Dollar.

Höhere Prämien sollen bessere Berichte und längere Beziehungen schaffen

OpenAI führt Boni für reproduzierbare Berichte, ein Treueprogramm mit 5 Stufen und befristete Kampagnen für neue Funktionen ein. Das Geld belohnt damit mehr als den Fund selbst. Es soll Forscher zu belastbaren Nachweisen, klaren Folgenabschätzungen und weiteren Tests bewegen.

Für Teams, die KI Agenten einsetzen, zählt vor allem das Arbeitsmodell. Ein eigenes Modell kann die Abwehr beschleunigen, braucht aber weiterhin isolierte Umgebungen, menschliche Kontrolle und externe Fachleute, die interne Annahmen infrage stellen.

Das eigene Modell als Angreifer ersetzt kein unabhängiges Audit

Die Ankündigung nennt weder die getesteten Systeme noch die Dauer des Sprints oder die Zahl der früher gefundenen Lücken. OpenAI bestimmt außerdem Werkzeuge, Umgebung und Umfang. Ein externer Partner bringt eine andere Perspektive ein, macht den gesamten Prozess aber nicht unabhängig.

Eine höhere Prämie misst Anreize statt Sicherheit. Die Zahl von 172.000 Dollar ergibt sich erst aus der Basiszahlung und mehreren Boni in einem Beispiel. Für eine gewöhnliche kritische Lücke in einem Kernprodukt gilt eine Obergrenze von 30.000 Dollar.

Öffentliche Korrekturen und externe Funde entscheiden über den Erfolg

Kontinuierliche Abwehr wird messbar, wenn OpenAI die gefundenen Fehlerklassen, die Dauer der Behebung und Ergebnisse wiederholter Tests veröffentlicht. Hochwertige Meldungen von Forschern außerhalb des bezahlten Sprints wären ein zweites Signal.

Überzeugend wird das Programm, wenn Modelle eine Schwachstelle vor einem feindlichen Akteur schließen helfen und die Korrektur eine weitere Testrunde übersteht.

Liliths Urteil

OpenAI stellt die eigenen Modelle vor den eigenen Tresor, während Cathedral ihnen die Schlüssel abzunehmen versucht. Vertrauen entsteht erst, wenn das Unternehmen die gefundenen Risse und belastbare Reparaturen zeigt.