ИИ OpenAI нашёл 948 путей к root в ядре Linux
Исследователи безопасности обычно находят в ядре Linux около двадцати уязвимостей локального повышения привилегий в год. Прототип автономного security-пайплайна OpenAI за один прогон обнаружил результаты совсем другого масштаба: система сгенерировала рабочие эксплойты для 948 случаев, позволяющих непривилегированному пользователю получить права root.
Результаты опубликованы 5 ноября в блоге OpenAI под заголовком «A Thousand Fewer Paths to Root». Этот эксперимент демонстрирует, как автоматизация на базе ИИ может изменить поиск уязвимостей: от анализа исходного кода до проверки находок и подготовки способов эксплуатации.
От тысяч кандидатов к подтверждённым багам
Сначала модель просканировала кодовую базу ядра Linux и сформировала 2 308 кандидатов в уязвимости. После этого пайплайн перешёл к динамической проверке. Ему удалось воспроизвести 1 724 находки, то есть подтвердить их поведением работающей системы, а не только результатами статического анализа.
Из подтверждённых случаев 948 получили рабочие эксплойты локального повышения привилегий. Такой сценарий предполагает, что атакующий уже имеет учётную запись на машине, но ограниченные права: успешно использовав уязвимость, он может получить полный контроль над системой на уровне root.
К каждой найденной проблеме система также подготовила черновик патча. OpenAI сообщает, что передаёт отчёты сопровождающим ядро разработчикам и партнёрам программы Patch the Planet. Дальнейшая проверка и принятие исправлений остаются задачей мейнтейнеров: автоматическая генерация отчёта или эксплойта сама по себе не означает, что изменение готово для включения в стабильную ветку.
Цена автоматизированного поиска
Один прогон обошёлся примерно в 1,2 млн долларов в виде API-кредитов. При этом в опубликованном описании не приводятся данные о времени работы системы и о том, сколько из подготовленных исправлений уже прошло проверку или было принято в ядро.
Эксперимент показывает потенциальную ценность автономных инструментов для проектов масштаба Linux: они способны быстро просматривать огромные объёмы кода и проверять большое число гипотез. Одновременно результаты подчёркивают необходимость человеческой экспертизы — для верификации уязвимостей, оценки реального риска и безопасного внедрения патчей.
