На 948 путей к root меньше: ИИ OpenAI прочесал ядро Linux

Исследователи безопасности находят в ядре Linux порядка двадцати уязвимостей локального повышения привилегий в год. Прототип автономного security-пайплайна OpenAI нашёл почти тысячу — за один прогон. Блог-пост с говорящим названием «A Thousand Fewer Paths to Root» опубликован 5 ноября, и это, пожалуй, самая наглядная демонстрация того, как быстро ИИ меняет кибербезопасность.

Цифры

Воронка пайплайна выглядит так. Модель просканировала кодовую базу ядра и выдала 2 308 кандидатов в уязвимости. Из них 1 724 удалось динамически воспроизвести — то есть это не галлюцинации статического анализа, а подтверждённые баги. И для 948 из них система сгенерировала рабочие эксплойты локального повышения привилегий: непривилегированный пользователь получает root.

К каждой находке прилагается черновик патча — OpenAI говорит, что уже передаёт отчёты мейнтейнерам ядра и партнёрам программы Patch the Planet. Прогон обошёлся в 1,2 миллиона долларов API-кредитов; Грег Брокман оценил выход примерно в тысячу долларов за уязвимость.

Отдельно OpenAI подчёркивает: как минимум десять техник эксплуатации, которые использовали агенты, команда и привлечённые эксперты считают новыми. Это важный пункт — он означает, что модель не просто перебирает известные приёмы из обучающей выборки.

Скачок на два порядка за полгода

Самое тревожное в этой истории — не абсолютные цифры, а производная. Июньское исследование OpenAI на ту же тему дало 24 эксплойта. В июле GPT-5.6 Sol находила 166 уязвимостей за полмиллиона долларов. Сейчас — 948 за $1,2 млн, причём новая модель (неназванная и пока не выпущенная — это не слухи про GPT-6.2) находит в разы больше новых LPE, чем предыдущая, несмотря на три месяца патчей и укрепления ядра между прогонами.

Исследователь OpenAI Эрик Уоллес сформулировал масштаб просто: человечество суммарно находит ~20 таких багов в год, модель нашла ~1000 за неделю. Компания говорит, что теперь направляет «значительную часть» фронтирного компьюта на pro bono патчинг open source — звучит благородно, но заодно это и отличная реклама будущего коммерческого продукта.

Обратная сторона

Дискуссия в комьюнити (661 апвоут на Reddit, десятки тредов) крутится вокруг очевидного вопроса: что будет, когда сопоставимая модель окажется не в тех руках? Пайплайн, который за месяц собирает сотни рабочих эксплойтов под root, — это инструмент двойного назначения в чистом виде. Пока подобные мощности требуют миллионов долларов компьюта и доступа к закрытой модели, барьер высок. Но вся история LLM последних лет — это история о том, как возможности фронтира через год-полтора оказываются в открытых весах.

Сами OpenAI в блоге смотрят на это прагматично: в ближайшие годы, если в софте есть уязвимости, фронтирные модели, скорее всего, смогут их найти — а модели попроще смогут собрать эксплойт по уже раскрытой уязвимости. Вывод, который они предлагают индустрии, — готовиться к миру «без неизвестных уязвимостей»: вкладываться в формальную верификацию, сокращать поверхность атаки и учить модели писать безопасный код по умолчанию.

Что это значит для экосистемы

Для Linux краткосрочно это хорошая новость: 948 дыр закроют быстрее, чем их нашли бы вручную. Среднесрочно мейнтейнерам предстоит переварить вал отчётов и патчей, написанных машиной, — а это уже знакомая боль: кураторы и так жалуются на лавину ИИ-сгенерированных патчей, которую приходится проверять людям. Патчи от модели OpenAI, судя по заявлению, проходят внутреннюю валидацию, но финальное слово всё равно за мейнтейнерами.

А для всех остальных это сигнал календарного свойства: окно, в котором «никто не найдёт эту дыру, у нас маленький проект», закрывается. Когда поиск уязвимостей стоит тысячу долларов за штуку и дешевеет, единственная устойчивая стратегия — чинить быстрее, чем находят.