OpenAI：Linux内核漏洞利用流水线产出948个提权程序
在一次针对 Linux 内核的测试中，该系统共识别出 2,308 个潜在安全问题，动态复现其中 1,724 个漏洞，并生成了 948 个可实现本地权限提升的有效漏洞利用程序（Exploit），能够帮助低权限本地用户获取系统 root 权限。
OpenAI在11月4日（当地时间）对外发布了一份安全研究报告。报告称，公司用新一代网络安全模型搭起了一套自动化系统，把漏洞发现、验证、利用和补丁生成串成一条流水线。
这套系统针对Linux内核做了一轮测试，共识别出2,308个潜在安全问题。其中1,724个被动态复现，最终产出948个可用的漏洞利用程序（Exploit），能让低权限本地用户拿到root权限。
测试时间是2026年10月中旬，所用模型尚未正式公布。整套流程分五步：发现漏洞、动态验证、评估可利用性、生成补丁、人工审核。产出的东西包括漏洞根因分析、最小化崩溃概念验证程序（PoC）、候选修复补丁和完整的漏洞利用程序，交给安全研究人员进一步审核，并提交给上游维护团队。
漏洞发现阶段，先由AI智能体挑出Linux内核里值得审计的代码，再交给另一个智能体分析。筛选出的审计目标有5,034个，涉及约280万行代码，约占Linux内核代码总量的7%。随后分析用的智能体在12小时内生成了2,308个去重后的候选漏洞，API调用花掉31.65万美元（现汇率约合211.5万元人民币）。
进入动态验证，候选漏洞被放进隔离虚拟机里跑。系统生成PoC，看实际运行结果，判断漏洞能不能复现。30小时测试下来，2,308个候选问题中有1,724个成功复现，占比约74.7%。
剩下的问题大多卡在权限要求、复杂的竞争条件或特定触发条件上。OpenAI称，其中只有3.1%属于模型分析错误——模型假设了实际上不可能发生的条件。
到了漏洞利用评估阶段，系统继续筛出能造成信息泄露或本地权限提升的漏洞，测试环境是开启了SMEP、SMAP、KASLR和HARDENED_USERCOPY等常规防护机制的Linux。
结果生成了291个信息泄露PoC，以及1,169个能实现本地权限提升的漏洞利用程序。再做变体分析和补丁开发之后，OpenAI把948个不同的本地权限提升漏洞作为最终统计结果。
整轮测试消耗121.34万美元（现汇率约合811万元人民币）的API额度，平均到每个本地权限提升漏洞利用程序上约1,279美元（现汇率约合8,549元人民币）。花钱最多的是漏洞利用开发环节，达到77.59万美元（现汇率约合518.6万元人民币）。
OpenAI同时说明，这些成本对应的是本次测试用的模型、目标配置和工作流程，并不是优化后的最低成本。智能体编排和工程设计继续改进，实际花费还有下降余地。
作为参照，OpenAI团队在2026年7月用GPT-5.6 Sol对Linux内核做过一次类似测试，当时发现并成功利用的本地权限提升漏洞是166个，API成本51.37万美元（现汇率约合343.4万元人民币）。到10月换上更新的网络安全模型，这个数字变成了948个。
两次扫描之间，Linux内核已经做了约三个月的安全加固。OpenAI表示，后一次测试发现的新型本地权限提升漏洞数量仍超过此前的5倍。
研究团队抽查了166个漏洞利用样本，发现其中至少涉及10种此前没见过的Linux漏洞利用技术。OpenAI称已把这些技术交给第三方内核漏洞利用专家审查，对方同样认为方法具有新颖性。出于安全考虑，公司没有公开新技术的完整细节。
补丁生成也是这次研究的一大块。OpenAI表示，模型最初给出的补丁虽然能修好对应PoC暴露的问题，但有些存在代码冗余、潜在性能影响、偏离项目编码规范，或者没能覆盖同类漏洞变体。加上约束条件、多轮迭代之后，补丁质量有所改善，部分研究生成的补丁还反过来暴露了人类专家此前写的修复方案中的问题。
眼下OpenAI已按Linux内核社区的建议，优先提交严重漏洞的报告和补丁，其余报告计划通过Patch the Planet合作伙伴逐步提交。
据OpenAI透露，在此次扫描及后续人工分析的10天里，Linux上游已经修复了61个相关本地权限提升漏洞，43个拿到暂存补丁，还有299个正在公开讨论或报告流程中。
除了常规Linux内核环境，OpenAI还在谷歌kernelCTF漏洞奖励计划所用的加固环境里测了一轮，拿到25个信息泄露PoC和21个本地权限提升漏洞利用程序。
这一轮耗时112小时，API成本约32,936美元（现汇率约合22万元人民币）。如果这21个漏洞全部通过该计划审核，理论上能拿到约150万美元（现汇率约合1,002.6万元人民币）奖励。
OpenAI还提到，网络安全模型能力上来之后，过去靠复杂智能体编排加人工指导的漏洞研究流程可能要调整。在对GPT-5.5 Cyber和GPT-5.6 Cyber的测试中，后者能更自主地识别和应用Linux内核漏洞利用技术。团队去掉额外的技术指导层后，GPT-5.6 Cyber的表现依然好于采用更复杂编排方案的GPT-5.5 Cyber。
OpenAI 的判断是，再过几年，前沿模型或许就能自己找出复杂软件里的漏洞，甚至帮能力更弱的模型把已公开披露的漏洞用起来。真到那一步，软件维护者得把修漏洞的节奏提上来，用户和企业也该尽快装上安全更新。沙箱、隔离机制、砍掉不必要的攻击面、形式化验证这些手段，在 OpenAI 看来会是提升软件安全性的关键方向。
这项研究被 OpenAI 归入 Patch the Planet 和 Daybreak 两项安全计划。OpenAI 称，接下来会扩大对关键软件项目的安全审计范围，同时与开源社区、安全合作伙伴一起，推动漏洞发现和补丁修复走向自动化。
