В ходе эксперимента OpenAI обнаружила 948 уязвимостей повышения привилегий в ядре Linux

OpenAI сообщила 4 ноября 2026 года, что прототип конвейера на основе новой кибермодели обнаружил и использовал 948 уникальных уязвимостей локального повышения привилегий в Linux во время исследовательского запуска в середине октября 2026 года, а также подготовил возможные исправления для рассмотрения сопровождающими разработчиками.

Эти уязвимости могли позволить локальному пользователю без привилегий получить права суперпользователя. Тестирование проводилось в изолированных виртуальных машинах со стандартной настольной операционной системой, в которой были включены SMEP, SMAP, KASLR и HARDENED_USERCOPY, а не на специально ослабленной системе. OpenAI выбрала Linux, поскольку ядро содержит более 40 миллионов строк кода и лежит в основе устройств Android, облачной инфраструктуры и суперкомпьютеров. Это позволило проверить автоматизированное исследование на кодовой базе такого масштаба и значимости.

От выявления уязвимостей до работающих эксплойтов

Конвейер объединяет обнаружение уязвимостей, динамическую проверку, оценку возможности эксплуатации, подготовку исправлений и проверку человеком. Агенты-разведчики выбирают код с учетом его доступности для пользователей с низким уровнем привилегий и значимости для безопасности, после чего агенты-аналитики сканируют выбранные цели. Агенты сортировки создают и дорабатывают доказательства работоспособности концепции в виртуальных машинах с ядрами, в которых запущен Kernel Address Sanitizer, сохраняя свидетельства, полученные во время выполнения, вместо того чтобы полагаться только на статический анализ. Каждый завершенный исследовательский пакет включает анализ первопричины, минимальное доказательство концепции, вызывающее сбой, возможное исправление и полноценный эксплойт.

По словам OpenAI, агенты-разведчики выбрали 5 034 цели для проверки, охватывающие около 2,8 миллиона строк, то есть примерно 7% ядра. За 12 часов агенты-аналитики подготовили 2 308 уникальных после устранения дубликатов предварительных результатов, а динамическая проверка воспроизвела 1 724 уязвимости за 30 часов. Для эксплуатации большинства остальных результатов требовались повышенные привилегии либо их не удалось воспроизвести в отведенное время; лишь в 3,1% случаев причиной стал ошибочный анализ модели.

По данным OpenAI, на этапе эксплуатации были созданы 291 доказательство концепции для утечки информации и 1 169 работающих эксплойтов для локального повышения привилегий. Затем анализ вариантов привел к созданию 948 отдельных исправлений. OpenAI использует это число как количество уникальных случаев локального повышения привилегий (LPE), что объясняет расхождение между общим числом уязвимостей и исходным числом эксплойтов. Подготовленные исправления пока остаются кандидатами для рассмотрения сопровождающими разработчиками; число 948 не означает, что столько исправлений было включено в кодовую базу.

Проверка людьми и статус исправлений

OpenAI направила сотни отчетов и исправлений для критических уязвимостей и планирует постепенно распространить остальные при участии партнеров «Исправим планету». 22 июня 2026 года OpenAI вместе с Trail of Bits объявила об инициативе Daybreak, которая объединяет исследования с помощью ИИ и экспертную проверку, при этом сопровождающие разработчики сохраняют контроль над развертыванием исправлений и раскрытием информации. В более раннем объявлении сообщалось о 24 эксплойтах LPE и восьми доказательствах концепции утечки указателей ядра, полученных в ходе работы GPT-5.5 Cyber над Linux.

По итогам десятидневного сканирования и ручного анализа OpenAI обнаружила, что 61 уязвимость LPE уже исправлена в основной ветке, для 43 существовали промежуточные исправления, а о 299 публично сообщалось или велось обсуждение. Компания рекомендовала повторно проверять результаты на актуальном коде, в том числе с учетом более поздних слияний изменений, чтобы избежать дублирующих или устаревших отчетов. Цель — помочь сопровождающим разработчикам сосредоточиться на нерешенных проблемах безопасности, не создавая лишней нагрузки на проверку.

Проверка также выявила сбой, который остался бы незамеченным, если бы ориентировались лишь на получение оболочки с правами суперпользователя. По словам OpenAI, в одном из ранних запусков 20 из 200 эксплойтов, заявленных как успешные, получали права суперпользователя за счет другой уязвимости нулевого дня, а не той, которая была назначена для проверки. После этого компания ужесточила ограничения задач и добавила независимую проверку пути эксплуатации каждого эксплойта. Исправления, подготовленные на раннем этапе непосредственно по запросу, могли быть функционально корректными, но содержать лишний код, создавать потенциальные компромиссы в производительности, отступать от соглашений по написанию кода или не охватывать все варианты уязвимости. Дополнительные инструкции и итеративная доработка повысили качество исправлений, однако перед отправкой отчетов сопровождающим разработчикам исследователи по-прежнему проверяют эксплойт, исправление и предложенный уровень серьезности.

Сравнение моделей и стоимость тестирования

Согласно сравнению OpenAI, запуск в середине октября обошелся в $1,213 млн кредитов API, или $1 279 за каждую уникальную уязвимость LPE. Для сравнения: запуск в конце июля 2026 года с GPT-5.6 Sol выявил 166 уникальных уязвимостей LPE и обошелся в $513 690. В обоих случаях сканировалась актуальная на тот момент основная ветка ядра Linux. Более чем пятикратный рост числа новых уязвимостей LPE был достигнут, несмотря на то что между сканированиями прошло три месяца усиления защиты. Указанные расходы считаются верхней оценкой, поскольку исследование было сосредоточено на методологии и оценке возможностей, а не на оптимизации затрат.

По словам OpenAI, среди 166 эксплойтов в выборке было десять техник, которые и команда компании, и сторонние эксперты по эксплуатации уязвимостей ядра сочли новыми. Они охватывали постоянные эластичные объекты, подготовку страниц памяти, повышение привилегий с помощью операций только с данными и произвольную путаницу типов. Полные технические сведения не раскрывались по соображениям безопасности.

В ходе адаптированного запуска kernelCTF за 112 часов были созданы 25 доказательств концепции утечки информации и 21 эксплойт LPE; расходы на кредиты API составили около $32 936, сообщила OpenAI. Тестируемое ядро было несовместимо с механизмом защиты SLAB_VIRTUAL, поэтому OpenAI исключила его из конфигурации. Сумма вознаграждения в размере около $1,5 млн возможна только в том случае, если будут приняты все 21 заявки об уязвимостях; о присуждении этой суммы не объявлялось. В правилах kernelCTF от Google указано вознаграждение в размере $71 337 за каждый подходящий эксплойт; для его получения требуется стабильность не ниже 70% при 20 запусках, а вознаграждения предусмотрены только за соответствующие условиям заявки об уязвимостях нулевого дня.

Результаты показывают, что узкое место смещается с выдвижения гипотез на подтверждение путей эксплуатации, поддержание актуальности результатов и подготовку приемлемых исправлений. Поэтому независимая проверка и рассмотрение результатов сопровождающими становятся ключевыми условиями того, превратятся ли автоматизированные исследования такого масштаба в полезную для защиты работу, а не в дополнительную нагрузку по подготовке отчетов.