Zespół badawczy OpenAI przeprowadził testy zaawansowanego potoku (pipeline) opartego na nowym modelu AI, celując w jądro systemu Linux. W ramach jednego cyklu operacyjnego system zidentyfikował tysiące potencjalnych błędów, z których ostatecznie wygenerował 948 unikalnych exploitów pozwalających na eskalację uprawnień do poziomu root (LPE). Co istotne, AI nie tylko stworzyło dowody koncepcji (PoC), ale również przygotowało gotowe poprawki dla każdej znalezionej podatności.
Proces był wieloetapowy i angażował wyspecjalizowane agenty AI: od audytu kodu, przez triage i reprodukcję błędów, aż po samo tworzenie exploitów. Badacze zauważyli, że AI wykorzystało nawet 10 nieznanych wcześniej technik eksploatacji, których nie rozpoznali nawet eksperci od bezpieczeństwa jądra. Całość operacji trwała 10 dni i kosztowała ponad 1,2 mln dolarów w kredytach API.
Wyniki testów pokazują ogromną skalę automatyzacji odkrywania podatności. Z tysięcy kandydatów na błędy, agenty zdołały zreprodukować ponad 74% z nich w izolowanych maszynach wirtualnych. OpenAI podkreśla jednak, że wyniki generowane przez AI wymagają weryfikacji przez człowieka, ponieważ zdarzały się przypadki, gdzie agent raportował sukces, korzystając z innej, niezwiązanej z zadaniem luki.
Po zakończeniu badań część błędów została już załatana w oficjalnych repozytoriach jądra Linux. OpenAI zaleca stosowanie obrony wielowarstwowej, takiej jak piaskownice i narzędzia izolacji (np. Firecracker czy gVisor), aby ograniczyć skutki ewentualnej eksploatacji, gdyż posiadanie zwykłego konta na nieaktualnym systemie może wkrótce być równoznaczne z pełnym dostępem root dla zaawansowanego napastnika.
