OpenAI نے آج GPT-Red لانچ کیا ہے، جو ایک بڑا لینگویج ماڈل (large-language model) ہے اور ایک خودکار ریڈ-ٹیم ہیکر کے طور پر کام کرتا ہے۔ یہ سسٹم کمپنی کے تازہ ترین GPT-5.6 ماڈل کو پہلے ہی مضبوط بنا رہا ہے، جس سے مصنوعی حملوں کی کامیابی کی شرح 90% سے زیادہ سے کم کر کے 23% سے بھی نیچے لے آئی ہے۔

GPT-Red ریڈ-ٹیم کے کام کو کیسے خودکار بناتا ہے

ریڈ-ٹیم ٹیسٹنگ—یعنی کسی سسٹم کو جان بوجھ کر توڑنے یا ہائی جیک کرنے کی کوشش کرنا—روایتی طور پر سیکیورٹی ماہرین پر انحصار کرتی رہی ہے۔ جیسے جیسے LLMs ویب براؤز کرنا، کوڈ چلانا اور تھرڈ پارٹی سروسز کو کال کرنا سیکھ رہے ہیں، ان کے غلط استعمال کے طریقے اس رفتار سے بڑھ رہے ہیں کہ انسانی ٹیم ان کا جائزہ نہیں لے سکتی۔

OpenAI نے اس کا جواب ایک "self-play loop" کے ذریعے دیا ہے جو ایک ماڈل کی ایک کاپی کو دوسرے کے خلاف ایک مصنوعی ماحول میں لڑاتا ہے جسے محققین "dojo" کہتے ہیں۔ اس سینڈ باکس (sandbox) میں، GPT-Red حملہ آور کا کردار ادا کرتا ہے جبکہ ایک یا ایک سے زیادہ ڈیفینڈر ماڈلز مزاحمت کرنے کی کوشش کرتے ہیں۔ دونوں فریق بے شمار راؤنڈز لڑتے ہیں؛ ہر مرحلہ حملہ آور کو باریک تر خامیاں تلاش کرنے اور ڈیفینڈر کو نئی دفاعی حکمت عملی سیکھنے پر مجبور کرتا ہے۔ OpenAI نے اس عمل کو اس ٹریننگ پائپ لائن کا حصہ بنا دیا ہے جس سے GPT-5.6 تیار ہوا ہے، جسے کمپنی اپنی اب تک کی سب سے مضبوط ریلیز قرار دے رہی ہے۔

حملے کی ایک نئی قسم: فیک چین آف تھاٹ (fake chain of thought)

self-play کے تجربات سے ایک حیرت انگیز "fake chain of thought" حملے کا انکشاف ہوا۔ LLMs اکثر مرحلہ وار استدلال کا ایک سراغ—ایک "chain of thought"—پیش کرتے ہیں جو حتمی جواب کی رہنمائی کرتا ہے۔ GPT-Red نے اس سراغ میں غلط اندراجات شامل کرنا سیکھ لیا ہے، جس سے ماڈل یہ سمجھ بیٹھتا ہے کہ اس نے پہلے ہی غلط مفروضوں کی تصدیق کر لی ہے۔ مثال کے طور پر، حملہ آور ماڈل کو یہ یقین دلا سکتا ہے کہ "1 + 1 = 3" کی جانچ ہو چکی ہے، جس سے سسٹم اس من گھڑت نتیجے کی بنیاد پر نتائج فراہم کرنے پر مجبور ہو جاتا ہے۔

یہ حملہ صرف خالص ٹیکسٹ جنریٹرز تک محدود نہیں ہے۔ ایک بیرونی لیب کے تیار کردہ "Vendy" (جو ایک ویڈنگ مشین طرز کا ایجنٹ ہے) کے خلاف ٹیسٹ میں، GPT-Red نے قیمتوں کے فیلڈز میں ہیرا پھیری کی اور آرڈرز منسوخ کر دیے، جس سے یہ ثابت ہوا کہ یہ تکنیک ان مخصوص ایجنٹس کے خلاف بھی کام کرتی ہے جو صارف کے احکامات پر عمل کرتے ہیں۔

سیکیورٹی میں قابلِ پیمائش بہتری

OpenAI نے وہ اعداد و شمار جاری کیے ہیں جو GPT-Red کے خلاف ٹریننگ کے اثرات کو ظاہر کرتے ہیں۔ جب نئے ماڈل کے تیار کردہ طاقتور ترین حملے اگست میں ریلیز ہونے والے GPT-5 پر کیے گئے، تو 90% سے زیادہ کامیاب رہے۔ وہی حملے GPT-5.6 پر 23% سے بھی کم بار کامیاب ہوئے۔

2025 کے ایک تجربے میں جس میں GPT-Red کا مقابلہ انسانی ریڈ-ٹیمرز سے کرایا گیا، AI نے انسانوں کے مقابلے میں حملوں کے مختلف انداز زیادہ مؤثر طریقے سے دریافت کیے اور انہیں بہتر بنایا، جس سے یہ اشارہ ملتا ہے کہ ایک مخالف ماڈل (adversarial model) کم وقت میں کمزوریوں کے وسیع تر دائرے کا جائزہ لے سکتا ہے۔

حدود اور انسانی مہارت کی مسلسل ضرورت

GPT-Red انسانی سیکیورٹی تجزیہ کاروں کا متبادل نہیں ہے۔ یہ اب بھی ملٹی ٹرن (multi-turn) بات چیت والے حملوں، جہاں حملہ آور کئی تبادلہ خیال کے ذریعے ایک کہانی بناتا ہے، اور بصری پرامپٹ انجیکشنز (visual prompt injections) پر لڑکھڑا جاتا ہے جو تصاویر کے اندر نقصان دہ متن چھپاتے ہیں۔ OpenAI اس ماڈل کو پہلی لائن کے جاسوس (probe) کے طور پر استعمال کرنے کا ارادہ رکھتا ہے، تاکہ حملے کے امید افزا آئیڈیاز سامنے لائے جن پر انسانی ماہرین تحقیق کر سکیں اور انہیں مزید وسعت دے سکیں۔

یہ ٹول ابھی بھی ملکیتی (proprietary) ہے، اس لیے بیرونی محققین براہ راست اس کی صلاحیتوں کا امتحان نہیں لے سکتے اور نہ ہی رپورٹ کیے گئے فوائد کی تصدیق کر سکتے ہیں۔