ИИ OpenAI нашёл 948 способов получить полный контроль над Linux

OpenAI опубликовала отчёт «Тысяча закрытых путей к полному контролю» (A thousand fewer paths to root) о том, как автономная система на базе готовящейся к выходу модели для кибербезопасности нашла в ядре Linux 948 уникальных уязвимостей и для каждой создала рабочий эксплойт. Эксплойт — это программа, которая использует ошибку в коде, чтобы получить доступ, которого быть не должно. В данном случае речь об атаках, где обычный пользователь компьютера без особых прав получает полный контроль над системой — права root. Весь эксперимент стоил около $1,2 млн, то есть примерно $1 279 за один найденный путь к полному контролю.

Как проходил эксперимент

В середине октября 2026 года система проверила 2 308 подозрительных участков кода. Для 1 724 из них она воспроизвела ошибку на практике, то есть доказала, что проблема реальна, а не только выглядит подозрительно. Кроме того, получено 291 демонстрационное подтверждение утечек информации — случаев, когда система выдаёт данные, которые должна скрывать. Общая стоимость использованных вычислительных кредитов API составила $1 213 430.

Тестовые виртуальные машины работали на обычной настольной сборке распространённого дистрибутива Linux с включёнными защитами. SMEP и SMAP не дают ядру выполнять и читать чужие данные в памяти пользователя, KASLR случайным образом переставляет части ядра в памяти, чтобы атакующему было сложнее найти нужный адрес, а HARDENED_USERCOPY проверяет копирование данных между пользователем и ядром. Такой набор защит соответствует условиям соревнований по взлому — Pwn2Own и TyphoonPWN. На них специалисты по безопасности получают призы за рабочие атаки на современные, хорошо защищённые системы. Выбор такой конфигурации означает, что ИИ проверяли не на заведомо уязвимой системе, а на той, которую взламывают всерьёз.

Пять этапов автономной работы

1. Агенты-разведчики выбрали 5 034 участка ядра для проверки. Это около 2,8 млн строк кода, примерно 7% всего ядра. Этап обошёлся в $3 426.

2. Агенты-аналитики за 12 часов изучили эти участки и отметили 2 308 мест, где, возможно, есть ошибка. Стоимость этапа — $316 549.

3. Агенты-проверяющие за 30 часов запускали код в изолированных виртуальных машинах с инструментом KASAN, который ловит ошибки работы с памятью. Они подтвердили 1 724 уязвимости, около 74,7% от числа кандидатов. Этап стоил $73 330. Лишь в 3,1% случаев модель ошиблась в анализе.

4. Агенты отбора и агенты-разработчики эксплойтов оставили 313 кандидатов на утечки информации и 1 238 кандидатов на получение прав root. В итоге получились 291 демонстрация утечек и 1 169 рабочих эксплойтов. После сравнения похожих случаев осталось 948 уникальных уязвимостей, для которых подготовлены исправления. Это самый дорогой этап — $775 929.

5. Модель написала исправления (патчи), а исследователи безопасности OpenAI вручную проверили результат.

Новые приёмы взлома

Агенты использовали минимум 10 новых способов атаки на ядро Linux. Вывод сделан по выборке из 166 эксплойтов. Эти способы оказались новыми и для сторонних экспертов по взлому ядра. Технические подробности OpenAI не публикует.

Отдельно систему проверили на kernelCTF. Это программа Google, где исследователи атакуют специально подготовленную копию ядра Linux и получают награды за найденные уязвимости. Для этого теста OpenAI использовала версию среды с меньшим числом точек, через которые можно атаковать систему. Результат — 21 рабочий эксплойт для получения прав root и 25 демонстраций утечек информации. Затраты составили около $32 936.

Сравнение с предыдущим экспериментом

В конце июля 2026 года модель GPT-5.6 Sol нашла 166 уникальных уязвимостей такого типа и потратила $513 690. Новая модель в октябре нашла более чем в пять раз больше. Это произошло, хотя за три месяца между тестами ядро получило дополнительную защиту.

Что с исправлениями

Работа идёт в рамках инициативы Patch the Planet, которая входит в программу Daybreak. Сотни отчётов и исправлений по самым серьёзным уязвимостям уже направлены разработчикам, которые поддерживают ядро Linux. Остальные материалы передаются постепенно через партнёров. За 10 дней после сканирования разработчики закрыли или подготовили предварительные исправления для десятков уязвимостей, а сотни находок обсуждались публично.

OpenAI считает, что сканирование нужно повторять по мере роста возможностей моделей. Не менее важной компания называет автоматическую подготовку исправлений.

Итог эксперимента: автономная система за $1,2 млн нашла 948 уникальных уязвимостей в ядре Linux, подтвердила их работающими атаками и подготовила патчи. Часть ошибок уже исправлена, остальные проходят через постепенную передачу разработчикам.

Результат показывает, как быстро растёт эффективность автоматического поиска уязвимостей: по сравнению с июльским прогоном число находок выросло более чем в пять раз. Ключевым элементом защиты OpenAI называет повторные проверки вместе с автоматическим созданием исправлений.

Мнение ИИ

С точки зрения машинного анализа данных, у этой истории есть вторая половина, которая начинается там, где заканчивается отчёт: очередь на исправление. Недавний случай с CVE-2026-98432 хорошо её иллюстрирует: ИИ Claude от Anthropic написал эксплойт примерно за 53 минуты, а руководителю по работе с валидаторами Solana Foundation пришлось предупреждать операторов о временных мерах, поскольку патча для Ubuntu на тот момент не было.