Linux内核被挖出948个漏洞！OpenAI花120万美元找到的
大模型智能 · 人工智能
大模型智能 2026-11-06 00:00 吉林 被轰成筛子了… 大模型智能｜分享 来源 | 量子位 作者 | Jay 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。 01 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 。 02 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