跳到正文
认知
返回AI 简报
AI 简报科技大约 3 小时前1
单一来源当前只有一个可用来源,尚未完成多源交叉核验

Linux内核被挖出948个漏洞!OpenAI花120万美元找到的

Linux内核被挖出948个漏洞!OpenAI花120万美元找到的

被轰成筛子了…

刚刚,Linux内核,被GPT挖出了948个漏洞😭。

对,948个。。。

要知道,这可不是什么犄角旮旯的小软件,这是Linux Kernel,是安卓、是全世界无数云服务器、是几乎所有超算背后共同的心脏。

超过4000万行代码,几十年来全世界最顶尖的一批程序员在上面添砖加瓦。

结果,OpenAI用他们一个还没发布的「网络安全模型」,跑了一条自动化的流水线,从发现漏洞、验证漏洞、写出攻击代码(Exploit)……

最终,花费120万美元,揪出了948个能让普通用户直接拿到最高管理员(root)权限的严重漏洞。。。

太惨了,Linux内核维护者们一觉醒来,发现OpenAI提出了948个补丁建议😭。

要知道,在AI出现之前,顶尖的人类安全研究员,一年能在Linux内核里找到大约20个类似的漏洞。

AI用10天,干了人类差不多50年的活。

而且成本还巨低。120万美元听着很多,但其实平均下来,找到并攻破一个漏洞的成本是1279美元。

如果按照Pwn2Own这种顶级黑客大赛的历史奖金来算,这948个漏洞的价值,大概在1890万到6630万美元之间。

AI黑客军团

所以,OpenAI到底是怎么做到的?

他们用AI Agent,搭建了一支纪律严明、分工明确的AI黑客军团。

核心可分为三步:

1.侦察和分析(Discovery)

整个Linux内核代码量超过4000万行,如果全量死磕,算力再多也得烧穿。

因此,OpenAI派出了两种AI Agent,打探敌情。

首先是「侦察兵」(Scout agents)。它负责通读Linux内核的全部代码,判断哪些部分跟安全有关、容易被攻击。

最后,它从4000多万行代码里,圈出了280万行「高价值目标」,大概占总代码量的7%,花掉了3426美元的API额度。

随后「分析师」(Analyst agents)进场,拿到「侦察兵」给的地图,开始对这280万行代码进行地毯式扫描,寻找可能的漏洞。

12个小时,它交出了2308个「疑似漏洞」报告,耗资31.6万美元。

2.验证和复现(Validation)

光有报告没用,万一是误报呢?人类安全研究员最头疼的就是验证环节。

现在,该「分类兵」(Triage agent)上场了。它会针对每一个「疑似漏洞」,自动编写一小段代码(PoC),然后在一个隔离的虚拟机里运行,看能不能让系统崩溃。

就像不停地用各种姿势去踹一扇门,直到把它踹开。

30小时之内,智能体在真实环境里成功复现了1724个内核崩溃漏洞,命中率高达74.7%。

其中,因为模型逻辑脑补而导致的彻底误报,仅仅只有3.1%。

3.攻击和利用(Exploitability assessment)

确认是真漏洞之后,最关键的一步来了。

「攻击手」(ExploitDev agents)接管任务。它会尝试绕过系统里所有的安全防护措施,比如SMEP、SMAP、KASLR等等,看看能不能利用这个漏洞,最终拿到系统的root权限。

在极端严苛的环境下,ExploitDev Agent(利用开发智能体)最终实打实写出了291个信息泄露PoC,以及1169个成功拿到root权限的提权Exploit。

在合并同类变体后,锁定了948个独立的本地提权漏洞。

平均下来,造出一个完整、可用的root提权利用,API消耗仅仅只需要359美元。

意料之外的越界进化

这个网络安全模型的攻击方式,相当诡异。

安全团队抽样分析了智能体编写的166个利用程序,瘫软了。

AI自行发现并使用了至少10种全新的Linux内核攻击技术。

其中包括2种用于在内核缓存中精准堆喷射的持久弹性对象、2种用于提高提权稳定性的全新页面编排(page grooming)技术、5种通过任意写或直接篡改数据结构的数据流攻击手法,以及1种全新的任意类型混淆。

OpenAI拿着这些利用技术找业界资深的外部内核专家验证,对方同样表示:

闻所未闻。

另一个插曲更具戏剧性。

早期测试时,安全团队要求ExploitDev智能体针对特定分配的漏洞去写Exploit,只要拿到root shell就算通关。

结果在200个打通的案例里,人工核验发现,居然有20个利用程序根本没用指定的漏洞。

智能体在受限靶机里反复倒腾,发现分配给自己的漏洞不好啃,索性顺手在系统里挖了 另一个谁都不知道的全新0-day,一路提权拿到了root。

大模型在漏洞攻防中,展现出了超出人类预料的战术自主性。

而这,远不如AI能做到的极限,

OpenAI提到,他们在7月份用GPT-5.6 Sol模型也跑过一次扫描,当时花了50多万美元,找到了166个漏洞。

三个月后,换上这个更强的「网络安全模型」,直接把战果翻了5倍多。

同样的代码,在更强的模型眼里,就是筛子。

很多我们以为「安全」的软件,可能,真的没有那么安全了。

随着模型能力迭代,一遍又一遍地扫描现有代码,会成为一种常态。

而且你想想:一个漏洞1279美元的发现成本,什么概念?

说实话,对于攻击者来说,这个价格低到可以忽略不计。

但对于防守方,要投入无数人力、时间去审计、修复、测试,成本完全不成正比。

真的贼不公平,攻击者失败了啥事儿没有,但防御方一旦有一点疏忽,就可以GAME OVER了。

拿到你系统里一个没及时更新补丁的低权限账户,基本上就等于直接拿到了root权限,直接将军。

在过去,挖掘内核级0-day是一门极度昂贵的手艺活。顶尖黑客需要数月沉淀、对操作系统底层如数家珍、靠直觉与试错去捕捉那灵光一闪的竞态条件。

未来,或许只要买个Pro 500x,人人都能是顶级黑客。

防守方的寒冬?

看到这,说实话,我有点绝望了。

Linux都能被打成筛子,那我电脑里的一堆屎山Vibe Coding项目不得瘫痪了啊o(╥﹏╥)o。

所幸,这次的锤子握在修补者手中,OpenAI这次还算有点良心。

研究员Eric Wallace在社交媒体上公开表示,他们正通过「Patch the Planet」项目,把大量前沿算力以纯公益(pro bono)的方式投向开源生态。

我们现在正将大量的尖端算力,无偿地用于发现和修补开源代码库中的漏洞。

除了Linux内核,这套管线已经接入了Firefox和Chrome,近期刚刚协助Firefox修复了超过40个漏洞。

这也能侧面反映出OpenAI的解题思路吧。

一位网友的评论,我觉得说得特别到位,就是这么个意思,把经济账重算一遍。

OpenAI的目标,就是要把攻击的成本重新拉高,在攻击者利用漏洞之前,就帮助防守方把它修复掉。

简单来说就是,用AI魔法来打败AI魔法。

当然,这也绝不只是AI公司需要打的战争。

模型之外,开发者们从来没有坐以待毙。

在历时10天的内核扫描与人工复核窗口期里,社区本身也展现出了惊人的韧性。

当AI还在验证这千余个漏洞时,全球Linux维护者与开发者已经在上游修补了61个相关LPE,43个补丁正在暂存区测试,另有近300个在社区邮件组里被激烈公开讨论。

人类安全共同体从未懈怠。

只是如今,他们迎来了一个不知疲倦、效率恐怖的钢铁对手——

全世界开发者,V.S.一个安全领域的AlphaGo。

原文:https://openai.com/index/a-thousand-fewer-paths-to-root/

版权所有,未经授权不得以任何形式转载及使用,违者必究。

· 纯语音Personal Agent来了!或许,这就是乔布斯心中的Siri2026-11-03

· 清华姚期智团队新作:代数世界模型,让AI像牛顿一样思考2026-11-01

· 老牌便利店机器人售货折戟:实验室锤炼上万次,货架前还是摔瓶子2026-11-01

· Jev新成果,再次引爆开源2026-11-01

Evidence

来源与证据

单一来源 · 1 个信源

当前仅有一个可用来源,尚未完成多源交叉核验。

发布时间
内容处理
AI 翻译 / 摘要,需结合原文核对
内容有误或来源失效?告诉我们
科技

DeepSeek发布创作者模式,下一代大模型计划基于华为昇腾芯片预训练

“你的Harness,由你定义。”(Your Harness. You Define It)在发布智能体更新后,DeepSeek再次更新Creator Mode(创作者模式)。11月2日,澎湃新闻记者获悉,DeepSeek Harness发布Creator Mode(创作者模式)演示视频,集中展示通过对话创建插件的能力,并公开七组演示的中英文提示词。据DeepSeek在推送中介绍:“来认识DeepSeek Harness中的‘创造模式’,把想法转化为你能直接使用的插件:可以是设计工作台、沙盒游戏,或是一个3D大模型可视化工具,你会创造出什么?”所谓Harness,是指围绕大语言模型构建的一套软

678单一来源
科技

百度发布 Apollo World 世界模型,助力无人驾驶规模化落地

百度发布 Apollo World 世界模型,助力无人驾驶规模化落地 4 小时前 百度 Apollo 在相关专场上首次披露面向物理 AI 的智能体驱动全模态世界模型 Apollo World,提出世界模型「2 + 3」判断标准,该模型已用于萝卜快跑全球化测试与验证,助力无人驾驶规模化落地。Apollo World 将虚拟场景内所有交通参与者建模为具备决策与交互能力的 AI 智能体,支持无人车在虚拟城市任意起终点通行,其技术栈还可拓展至机器人等更广泛的物理 AI 场景,虚拟路测效率极高,依托真实运营数据形成真实运营与虚拟验证相互促进的闭环,可帮助消化测试成本与部署风险,破解无人驾驶规模化的「

494单一来源
科技

国内三大顶尖大模型负责人乌镇同台对话:开源后如何防范风险

11月3日,2026年世界互联网大会乌镇峰会在浙江桐乡乌镇开幕。此次峰会的主题是“开源开放 共建共享——携手构建网络空间命运共同体”,聚焦人工智能的开源开放。这也是世界互联网大会第一次把“开源”置于主题位置。围绕上述主题,当天下午举行的主论坛专门开设了“人工智能乌镇对话”环节。在世界互联网大会人工智能专业委员会首席主任委员、中国工程院院士、之江实验室主任王坚的主持下,国内三大顶尖开源大模型企业——DeepSeek(深度求索)、阿里千问和MiniMax(稀宇科技)的相关负责人针对开源大模型的热点问题展开交流。“人工智能乌镇对话”现场。澎湃新闻记者 徐益平 图国内大模型企业为何纷纷选择开源过去一年

545单一来源
科技

国产 RNA 生物大模型正式开源 相关研究成果登上《自然》

国产 RNA 生物大模型正式开源 相关研究成果登上《自然》 10 分钟前 中国科学技术大学团队研发的开源 RNA 序列基础模型 structRFM 相关成果登上《自然》期刊,团队已开放完整配对数据、模型权重和源代码供全球科研人员使用。该模型基于约 2100 万条经计算注释的序列-二级结构配对数据,通过设计算法同时预训练学习序列上下文与结构依赖,仅需输入序列即可提取多维度特征用于多种结构与功能推断任务,在多项任务中达到国际前沿水平,相关消融实验也验证了结构信息引入及掩码策略对模型性能提升的作用。 国产 RNA 生物大模型正式开源 登上国际顶刊《自然》 国产 RNA 生物大模型重大突破:中

4单一来源

每天早上收到这 5 条

免注册,填邮箱即可;每封邮件都能一键退订。

提交即表示同意按隐私说明保存你的邮箱,只用于发送简报。

或用 RSS 订阅

AI 翻译、摘要和解读仅用于辅助判断;涉及重要决策时,请回到上方来源核实。