OpenAI网络安全模型扫描Linux内核漏洞

Greg Brockman 转发 Eric Wallace 关于 OpenAI 将大量前沿算力用于无偿发现和修补开源代码漏洞的说明。其中在 Linux 内核上，其即将推出的前沿网络安全模型用约 100 万美元的 token 在一周内发现约 1000 个本地提权（LPE）漏洞，并发现至少 10 类新的 Linux 利用技术；作为对比，AI 之前安全研究员通常一年发现约 20 个此类漏洞。

OpenAI 公布一次漏洞复现运行的结果，共复现 1724 个漏洞，并为 291 个信息泄露漏洞生成概念验证，为 948 个不同的本地提权漏洞生成可用利用代码。这些利用代码在启用标准安全防护的默认 Linux 桌面配置上有效。

OpenAI 披露一次完整运行消耗 1,213,430 美元 API 额度，平均每个不同的本地提权漏洞约 1,279 美元。按历史 Pwn2Own 与 TyphoonPWN 赏金费率折算，同等漏洞的假设价值为 1890 万至 6630 万美元。OpenAI 称这体现了用 AI 模型保障软件安全的相对效率，并建议防御方主动分析软件，让网络攻击成本变得难以承受。

该流程会找出与安全相关的代码，扫描漏洞，在隔离环境中复现漏洞，测试漏洞是否可被利用，并生成候选补丁。 人类研究人员在向维护者报告漏洞并提出修复方案之前，会先审查结果。

OpenAI 安全研究人员搭建了一条自主完成漏洞发现、利用与修补的流水线。在一次使用即将推出的网络安全模型的运行中，该流水线为 Linux 内核的 948 个本地提权漏洞完成验证并生成补丁，总 API 成本为 120 万美元。

OpenAI 称其网络安全模型在一次运行中验证并生成了 948 个 Linux 本地提权漏洞的补丁。作者对比称，2026 年 7 月 GPT-5.6 Sol 发现 166 个漏洞、花费约 50 万美元，而这款更新的网络安全模型发现 948 个漏洞、花费约 120 万美元。

OpenAI 发布安全研究报告，用一款尚未正式公布的网络安全模型搭建自动化漏洞发现、验证、利用和补丁生成系统，在 Linux 内核中识别出 2308 个候选问题，动态复现 1724 个，最终生成 948 个可实现本地权限提升的漏洞利用程序。

作者转发 OpenAI 的说法，称其网络安全模型在一次运行中验证并生成了针对 Linux 中 948 个本地提权漏洞的补丁，并称这是一款即将推出的新网络安全模型。

OpenAI 表示，其网络安全模型在一次运行中验证并生成了 Linux 中 948 个本地提权漏洞的补丁。该说法由 @scaling01 转述，未披露模型名称、运行条件或补丁的实际合入情况。

OpenAI 构建了一条自主流水线，在 Linux 内核中发现、验证并生成补丁，覆盖 948 个本地提权漏洞。材料仅给出这一结果，未披露流水线的具体方法与漏洞细节。