OpenAI 用 AI 在 Linux 内核找出 948 个提权漏洞

11 月 4 日，OpenAI 发布安全研究报告《A thousand fewer paths to root》：他们用一个还没发布的网络安全模型，搭了一条自动化漏洞研究流水线去扫 Linux 内核，最后做出了 948 个本地提权（LPE）漏洞利用，也就是普通用户可以借此拿到 root 权限的路径。

值得细看的是，OpenAI 把每一步花了多少钱、踩了什么坑都写了出来。

发生了什么

Linux 内核支撑着安卓设备、云服务器和超算，代码超过 4000 万行，攻击面很广。

扫描在 2026 年 10 月中旬进行，对象是当时最新的内核主线。流水线分五步：

• 发现：先由”侦察”Agent 逐个目录判断哪些代码低权限用户能触达、和安全相关，圈出 5034 个审计目标，约 280 万行，占内核约 7%，花了 3426 美元。再由”分析”Agent 逐个审查，12 小时内产出去重后 2308 条疑似漏洞，花了约 31.7 万美元。
• 验证：分诊 Agent 为每条疑似漏洞写最小复现程序，在开启 KASAN 的隔离虚拟机里反复跑。30 小时内复现了 1724 个，约占 74.7%。真正属于模型分析错误的只有 3.1%。
• 可利用性评估：先静态筛出 313 个信息泄露候选和 1238 个提权候选，再由漏洞利用开发 Agent 在开启 SMEP、SMAP、KASLR 等常规防护的虚拟机里实战，最终得到 291 个信息泄露 PoC 和 1169 个能拿到 root 的提权利用。按背后的独立补丁去重，是 948 个。
• 补丁生成：为每个漏洞生成候选补丁。
• 人工审核：安全研究员复核利用、补丁和严重程度后，再提交给维护者。

整条流水线端到端花了 1,213,430 美元的 API 额度，平均到每个独立提权漏洞约 1280 美元。按 Pwn2Own 和 TyphoonPWN 历史上对 Linux 内核提权给出的 2 万和 7 万美元奖金估算，这 948 个漏洞的”市场价”在 1890 万到 6630 万美元之间，是成本的 16 到 55 倍。

和以前比，变化在哪

模型代际差距非常明显。 今年 6 月，OpenAI 的 GPT-5.5 Cyber 在内核里做出了 24 个提权利用；7 月底，GPT-5.6 Sol 用同一套思路做出 166 个，花了 51.4 万美元；10 月这次换成新的网络安全模型，做到 948 个。OpenAI 的建议是：模型变强之后，旧代码值得重扫一遍，同样的流程可能挖出上一代漏掉的问题。

模型不只是在套已知模式。 抽样的 166 个利用里出现了 10 种第三方专家也没见过的新技巧，细节未公开。

维护者在快速跟进。 扫描和人工分析在 10 天后结束时，已经有 61 个提权漏洞在上游修复，43 个有了待合入补丁，299 个在公开报告和讨论中。其余报告和补丁会通过 Patch the Planet 计划陆续提交。

几个值得记住的教训

报告里 OpenAI 自己承认的问题同样有价值：

• “拿到 root”不等于”用对了漏洞”。 早期一次运行报告了 200 个成功利用，人工复核发现其中 20 个是借另一个 0day 拿到的 root。之后他们加了独立检查，确认每个利用确实用的是分配给它的漏洞。
• 强模型不需要太重的脚手架。 给 GPT-5.5 Cyber 喂 103 种利用技巧，成功率从 76.2% 升到 88.9%；换成 GPT-5.6 Cyber 后，这层编排加回来只多 1.5 个百分点。
• 失败比成功贵得多。 成功利用平均每个约 360 美元，69 个失败案例平均每个却要 3922 美元。设一个”一小时没进展就放弃”的条件就能省下不少。
• AI 写的补丁要多轮打磨。 直接写的补丁常会多写代码或漏掉同类变体，加上规范和迭代后才明显变好。
• 测试环境也会被打穿。 在 Google kernelCTF 环境里，流水线还顺带发现并利用了一个 QEMU TCG 漏洞。

对国内用户和开发者意味着什么

先说运维和服务器用户： 最直接的结论是内核要及时升级，漏洞披露和修复的节奏只会越来越快。建议：

• 云服务器、容器宿主机按发行版的安全公告及时打内核补丁，别长期停在老版本；
• 多人共用、能跑不可信代码的机器（CI 机器、共享开发机、托管环境）优先处理，本地提权漏洞在这类场景危害最大；
• 测试和沙箱基础设施也要纳入补丁范围。

再说开发者： 这条流水线用的模型还没发布，但”分析 Agent”的做法和 Codex Security 插件的流程相似：先读懂代码和威胁模型，再找漏洞。维护底层代码或安全敏感服务的，可以现在就做几件事：

• 用 Codex 这类编程 Agent 对关键模块做一次安全审查，重点看低权限可触达的入口；
• 让模型给出最小复现，而不是只给”可能有问题”的结论，能复现的才优先修；
• 用模型对人写和 AI 写的补丁做”对抗式复审”，检查是否能绕过、是否漏了同类变体。

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我的判断

这篇研究传递的信号很清楚：找漏洞正在从”一个个手工研究”变成”可以批量跑的流程”，瓶颈变成了验证和排序。 按公开奖金算，这条流水线已经”赚钱”，这也意味着攻击方的成本在下降。

对普通用户来说，不需要恐慌，但要把”及时更新系统”当回事；对开发团队来说，AI 代码审查已经不是锦上添花，而是该排进日常的安全动作。

信息来源

• OpenAI：A thousand fewer paths to root
• 量子位：Linux 内核被挖出 948 个漏洞
• best2ai 条目：A thousand fewer paths to root、Linux 内核被挖出 948 个漏洞

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