OpenAI 技術故障令已審核網路安全研究人員失去 TAC 存取權

2026 年 8 月 19 日，多名網路安全研究人員表示，自己突然失去 OpenAI「Trusted Access for Cyber」（TAC）的存取權。當他們開啟 ChatGPT 的 Cyber 頁面時，有人看到「無法驗證身分」或「目前不符合資格」等訊息；至少一人更收到通知，指其 Daybreak Blue 存取權已被撤銷。513

OpenAI 表示，事件由影響「少量用戶」的技術問題引起，並非有意改變政策。公司要求受影響研究人員重新完成身分驗證，再提交一次申請。813

已獲批准的存取權為何會消失？

這次事件涉及一些自稱早已通過 OpenAI 受控網路安全存取計劃審核的人員。系統沒有辨識他們原有的批准狀態，反而把部分帳戶當作未驗證，甚至是新申請且不符合資格的帳戶處理。716

報道指出，部分用戶即使按照指示重走流程，也未能立即恢復原有權限；支援團隊亦無法直接覆寫新的資格判定，或把先前的批准狀態重設回去。716

OpenAI 沒有公布受影響帳戶的總數。目前公開報道中最清楚的數字，是有 5 名研究人員接受訪問或與媒體確認遇到問題。因此，「5 人」只是已知的公開個案下限，並非官方確認的受影響總數。1317

TAC、Daybreak Blue 與 Daybreak Red 是甚麼？

TAC 是 Trusted Access for Cyber 的縮寫，是一套經審核的受控存取計劃，而不是一個模型。符合資格的個人及組織，可在獲批准的網路安全工作中，使用具網路安全能力的模型；存取權會限定於指定用戶或服務、OpenAI 組織或工作區、API 專案、模型，以及產品介面。22

兩個 Daybreak 層級的用途並不相同：

• Daybreak Blue 提供包括 GPT-5.6 Sol 在內的前沿通用模型，並針對已驗證、獲授權的防禦性工作採用更合適的安全措施。適用工作包括漏洞分流、安全程式碼審查、惡意軟件分析、偵測工程、事件回應及修補程式驗證。2425
• Daybreak Red 則提供專門訓練的網路安全模型，用於更進階但仍獲授權的工作，例如滲透測試、紅隊演練、漏洞利用驗證或開發，以及受控漏洞研究。Red 需要獨立審批及配置；獲得 Blue 資格並不會自動取得 Red 存取權。222425

這項區分很重要。TAC 並不是全面豁免安全限制，而是把存取權綁定到已驗證的用戶或組織、獲批准的環境，以及明確的授權用途。OpenAI 的文件亦要求已批准用戶使用指定的工作區、API 專案、模型和存取途徑。2227

研究人員如何取得資格？

資格審核通常包括身分驗證，以及對用途和運作環境的評估。對組織用戶而言，批准內容亦可能在工作區或 API 專案層級設定。Daybreak Red 另有一套獨立的資格決定和更嚴格的存取控制。222431

一般而言，研究人員需要證明自己是誰、打算進行甚麼獲授權工作，以及會在甚麼環境中操作。組織用戶則可能需要確認已獲批准的 OpenAI 組織或工作區、API 專案和管理設定。

受影響用戶在這次故障後被要求再次驗證身分和重新申請。問題在於，重新驗證是一次新的資格審核，並不等於明確保證原有批准會自動恢復；報道稱，部分按照指示完成流程的人仍被告知不符合資格。716

如要排查正常的 Daybreak 存取問題，OpenAI 建議先確認所用的組織或工作區、API 專案、獲批准的存取途徑，以及模型別名或模型 ID 是否完全正確。Daybreak Blue 使用 gpt-daybreak-blue 或 gpt-5.6-sol；Daybreak Red 使用 gpt-daybreak-red 或 gpt-5.6-cyber。27

問題是否集中在美國和歐洲以外？

公開報道呈現出一個值得注意的地域分布：被報道確認遇到問題的 5 名研究人員，全部居住在美國及歐洲以外。913 這令外界猜測事件可能涉及地域設定或身分驗證系統的錯誤。

不過，現有證據不足以證明 OpenAI 對特定地域的研究人員作出歧視性處理。OpenAI 尚未公布完整受影響人數、涉及哪些國家，或故障的技術原因。因此，目前最穩妥的結論是：公開個案出現地域集中現象，但事件的實際範圍和成因仍未完整公開。49

為何 AI 公司要設立網路安全驗證計劃？

前沿 AI 模型可以協助防禦者尋找漏洞、審查程式碼、分析惡意軟件、改善偵測能力，以及驗證修補效果。但同樣的能力也可能被用於入侵、開發漏洞利用工具或其他有害活動。

受控存取計劃的基本思路，是透過身分驗證、用途限制、監察和其他安全措施，讓經認證且負責任的研究人員使用這些能力，同時降低濫用風險。2425

Anthropic 也採用類似方向，推出 Cyber Verification Program，讓進行漏洞研究、滲透測試和紅隊演練等合法工作的安全專業人士申請受控存取。其更廣泛的安全框架則結合存取控制、即時及非同步監察等多層措施。444750

這種做法可視為「縱深防禦」：不把所有風險交給單一過濾器處理，而是把存取決定、模型安全措施、使用監察和事後審查疊加起來，降低誤用機會。43

為何研究人員批評這些安全限制？

爭議核心在於，網路安全工作本身具有雙重用途。同一個要求，在一個情境中可能是合法的漏洞驗證，在另一個情境中卻可能是準備攻擊。研究人員因此批評，過於寬泛的自動化過濾器可能攔截獲授權的工作，例如重現漏洞利用、分析惡意軟件、進行紅隊演練和測試漏洞。134150

他們也關注資格決定缺乏透明度、反覆進行身分驗證、申訴流程緩慢或無法有效處理，以及獨立研究人員或主要西方市場以外的使用者可能處於不利位置。這次 TAC 故障進一步放大了相關疑慮：原本為支援防禦性研究而設的計劃，因技術問題中斷研究工作；而部分用戶在嘗試復原時，又遇到第二重資格審核。713

結論：安全不只在於「擋住誰」

目前證據支持這是一宗意外的 TAC 鎖定事件，而非已獲確認的政策逆轉。OpenAI 將原因歸咎於技術錯誤，要求受影響研究人員重新驗證及申請，但沒有公布實際受影響帳戶數量。

公開確認的 5 名研究人員全數居住在美國及歐洲以外，這是需要進一步調查的地域分布，但單憑這一點不能證明存在地域偏見。

更大的教訓不只是安全，也包括可靠性：當高能力網路安全工具的使用權依賴嚴格的身分和權限管理時，一次驗證或權限錯誤，就可能成為研究工作的重大瓶頸。受控存取或許能減少濫用，但要真正取得研究界信任，還需要透明的資格規則、穩定的復原機制，以及能有效修正誤封鎖的申訴渠道。