OpenAIs Daybreak nutzt Codex Security, um Software-Schwachstellen aufzuspüren

OpenAI logo on smartphone placed on top of laptop keyboard.

Image: Levart_Photographer (Unsplash)

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Kezia Jungco
Kezia Jungco
May 12, 2026
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OpenAI will, dass seine KI-Agenten Softwarefehler aufspüren, bevor Angreifer dies tun.

Das Unternehmen hat am 11. Mai Daybreak gestartet, eine neue Initiative, die KI-Agenten nutzt, um Organisationen dabei zu helfen, Software-Schwachstellen bereits früher im Entwicklungsprozess zu erkennen, zu validieren und zu beheben. Die Initiative bringt OpenAI-Modelle, Codex Security und Sicherheitspartner zusammen, um die Arbeit an der Cyberabwehr näher an den Ort zu verlagern, an dem Software entwickelt wird.

Mit dem Start tritt OpenAI auch direkter in Konkurrenz zu Anthropic, das Claude durch Projekte wie Claude Mythos und Project Glasswing für die Cyberabwehr beworben hat.

OpenAI bringt KI-Agenten in die Sicherheitsarbeit

OpenAI erklärte in seiner offiziellen Ankündigung , dass Daybreak dafür entwickelt wurde, Verteidiger dabei zu unterstützen, sichere Code-Reviews, Bedrohungsmodellierung, Patch-Validierung, die Analyse von Abhängigkeitsrisiken, Erkennung und Anleitungen zur Behebung in alltägliche Entwicklungs-Workflows zu integrieren.

„Daybreak verbindet die Intelligenz der OpenAI-Modelle, die Erweiterbarkeit von Codex als agentischem Framework und unsere Partner entlang des gesamten Sicherheitskreislaufs, um die Welt für alle sicherer zu machen“, erklärte OpenAI.

Daybreak soll Teams dabei helfen, schneller vom Auffinden von Schwachstellen zu deren Validierung und Behebung überzugehen.

Die Cybersecurity-Plattform nutzt Codex Security, um Repositories zu scannen, bearbeitbare Bedrohungsmodelle zu erstellen, realistische Angriffswege zu identifizieren, Schwachstellen in isolierten Umgebungen zu validieren und Lösungen vorzuschlagen. OpenAI erklärte, das System könne stundenlange Analysen auf wenige Minuten verkürzen und prüffähige Nachweise an Kundensysteme zurückgeben.

Der Zugang zu Daybreak scheint vorerst begrenzt zu sein. OpenAI bittet interessierte Organisationen, einen Scan auf Schwachstellen anzufordern oder seine Vertriebsteams zu kontaktieren.

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Daybreak nutzt spezialisierte OpenAI-Modelle

OpenAI erklärte, Daybreak nutze mehrere Modellkonfigurationen für unterschiedliche Anforderungen an die Cyberabwehr. Die Grundlage bilden drei Modelle: GPT-5.5, GPT-5.5 with Trusted Access for Cyber und GPT-5.5-Cyber. 

GPT-5.5 unterstützt allgemeine Aufgaben, während GPT-5.5 with Trusted Access for Cyber für verifizierte defensive Arbeit in autorisierten Umgebungen vorgesehen ist. Das Unternehmen führte außerdem GPT-5.5-Cyber für stärker spezialisierte autorisierte Workflows auf, darunter Red Teaming, Penetrationstests und kontrollierte Validierung.

Mehrere Unternehmen aus den Bereichen Sicherheit und Infrastruktur sind bereits Teil von OpenAIs Programm Trusted Access for Cyber. OpenAI nannte Akamai, Cisco, Cloudflare, CrowdStrike, Fortinet, Oracle, Palo Alto Networks und Zscaler als Partner, die mit diesen Funktionen arbeiten.

Das Wettrennen um KI-gestützte Cyberabwehr nimmt Fahrt auf

Daybreak kommt zu einer Zeit, in der KI-gestützte Sicherheitsforschung das Tempo der Entdeckung von Schwachstellen

The Hacker News berichtete , dass KI-Tools bislang unerkannte Sicherheitsprobleme schneller aufdecken können als herkömmliche manuelle Arbeit. Dieses Tempo kann Verteidigern helfen, zugleich aber auch Druck auf Patch-Teams ausüben und die Ermüdung bei der Triage verstärken. 

Der Start rückt OpenAI auch näher an Anthropics Vorstoß in Sachen KI-Sicherheit. 

Engadget beschrieb Daybreak als OpenAIs Antwort auf Anthropics Claude Mythos und Project Glasswing, die für Arbeiten an der Cyberabwehr beworben wurden. Im April half Mythos Mozilla dabei, 271 Schwachstellen in Firefox

Mit Daybreak drängt OpenAI seine KI-Tools noch tiefer in die tägliche Sicherheitsarbeit, bei der Teams schnelle Ergebnisse, klare Nachweise und strenge Kontrollen benötigen, bevor sie handeln.

Erfahren Sie, warum OpenAIs neuestes Cybersicherheitsmodell in Europa auf den Markt kommt und was das für Banken, Unternehmen und kritische Infrastrukturen bedeuten könnte.

Kezia Jungco

Kezia Jungco is a staff writer with five years of hands-on experience testing and analyzing generative AI platforms, chatbots, and NLP tools. She writes in-depth coverage for both enterprise and consumer audiences, focusing on artificial intelligence, data analytics, CRM solutions, cloud infrastructure, cybersecurity, and emerging tech trends. Her work appears in TechRepublic, eWEEK, Datamation, TechnologyAdvice, and Selling Signals.

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