- OpenAI 部署 AI 代理分析 Linux 内核，识别出 948 个特权升级漏洞
- 自动化流程涵盖漏洞发现、验证及补丁生成，协助维护者修复缺陷
- 研究指出，人工智能在大规模软件缺陷发现与优先级排序方面能力显著提升
OpenAI 近期发布报告，披露其利用即将推出的网络模型对 Linux 内核进行深度安全审计的过程。该研究投入超过 100 万美元的 API 算力成本，旨在评估前沿 AI 模型在关键基础设施代码库中的漏洞挖掘能力。
此次审计构建了一个包含五个阶段的自动化管道：漏洞发现、动态验证、可利用性评估、补丁生成以及人工审查。Linux 内核作为 Android 设备、云基础设施及超级计算机等数十亿用户系统的核心，通过系统调用、网络栈、文件系统和设备驱动程序暴露了巨大的攻击面。
漏洞挖掘与验证流程
在初始阶段，AI 代理被用于识别内核中与安全性相关的组件并扫描潜在漏洞。仅耗时 12 小时，系统便生成了超过 2,300 个候选漏洞项。随后，额外的代理程序为每个候选项生成概念验证（PoC）代码并进行测试。整个验证过程持续 30 小时，成功复现了 1,724 项发现，复现率约为初始候选项的 75%，其余发现中仅有 3% 源于模型分析错误。
基于影响程度对漏洞进行排序后，团队开发了 1,169 个有效的本地特权升级漏洞 PoC 和 291 个证明信息披露的 PoC。经过剔除重复输入和误报，最终确认存在 948 个不同的特权升级缺陷，并为这些缺陷构建了相应的补丁。
在与 Linux 内核维护者接触前，OpenAI 研究人员对所有生成的漏洞和补丁进行了审查，并根据社区指导原则按优先级排列。目前，剩余的调查结果仍在处理中。
技术细节与新发现
OpenAI 解释称，模型在编写补丁时遵循最佳实践，包括执行静态检查、参照附近代码的开发惯例以及进行变体分析以确保补丁完整性。
值得注意的是，并非所有发现的漏洞均为全新问题。数据显示，在分析完成时，Linux 维护者已修复其中 61 个特权升级缺陷，另有 43 个处于修复过程中。约三分之一的报告曾公开讨论过。
此外，团队检查了 166 种利用技术，发现了 10 种此前未记录的技术，涉及内核内存操纵、页面修饰以及仅通过数据攻击实现的特权升级。出于防止威胁行为者利用这些信息的考虑，OpenAI 决定在相关漏洞修复之前不公开这些新发现技术的细节。
