OpenAI用AI挖出Linux内核948个提权漏洞，耗资120万美元
nashnova research
OpenAI用一款未公开的网络安全模型，10天内在Linux内核中挖出948个提权漏洞，总花费约120万美元——顶尖人类研究员每年只能找到约20个同类漏洞，AI相当于压缩了近50年的工作量。
为什么Linux内核是最值得扫的目标？
Linux内核代码超过4000万行，是安卓系统、全球云服务器和绝大多数超算的底层基础。
这意味着→ 一个内核漏洞被利用，影响面不是一台电脑，而是整条数字基础设施链。
过去顶尖人类安全研究员每年在内核中发现同类漏洞约20个，4000万行代码靠人一行行读，速度天花板很低。
AI流水线怎么做到10天挖948个漏洞？
整个流程分三个阶段，每个阶段由不同AI智能体(专门做某一类任务的AI程序)承担——侦察、验证、攻击，像工厂流水线一样接力。
第一阶段"侦察"：一个智能体通读全部代码，从4000万行里圈出280万行高价值目标；另一个智能体12小时扫完，生成2308份疑似漏洞报告，花费约31.6万美元。
第二阶段"验证"：智能体自动写测试代码，在隔离虚拟机里跑，30小时内成功复现1724个内核崩溃，命中率74.7%，完全误报仅3.1%。
第三阶段"攻击"：智能体尝试绕过内核安全防护(SMEP、SMAP、KASLR等保护机制)，最终写出1169个成功获取最高权限的利用程序，合并同类后锁定948个独立漏洞。
AI还自己发明了攻击方法？
研究团队抽样分析166个利用程序后发现，AI自行发展出至少10种此前未知的攻击技术，包括全新的堆喷射方法、页面编排技术和数据流攻击手法。
用大白话说＝ AI不只是按人类教过的方法去找漏洞，它还自己想出了人类没见过的打法，经外部专家验证，这些技术均属业界首见。
更关键的细节：早期测试中，攻击智能体在200个成功案例里有20个绕开了指定漏洞，在受限环境中自行挖出此前未知的0-day漏洞并完成提权——这意味着→ AI展现出超出设计预期的战术自主性。
模型迭代带来了多大提升？
今年7月OpenAI用GPT-5.6 Sol模型做过一轮扫描，花了50多万美元，找到166个漏洞。
三个月后换用更强的网络安全专用模型，战果翻了超过5倍，达到948个。
这反映出 AI挖洞能力正随模型迭代指数级跃升，成本却在快速下降——平均每个漏洞的完整利用成本仅1279美元，单个利用程序的API消耗仅359美元。
这些漏洞值多少钱、修了多少？
按Pwn2Own(顶级黑客大赛)历史奖金估算，这948个漏洞市场价值约在1890万至6630万美元之间，而发现成本仅120万美元。
用大白话说＝ AI把"找一个顶级漏洞"的成本从几十万美元级压到了千元级，攻防两端的成本差被彻底拉开。
在10天扫描加人工复核窗口期内，全球Linux维护者已在上游修补61个相关漏洞，另有43个补丁在测试，近300个在社区公开讨论中。
"Patch the Planet"项目想解决什么问题？
OpenAI研究员Eric Wallace公开表示，正通过"Patch the Planet"项目将大量算力以公益方式投入开源生态的漏洞修补。
除Linux内核外，该流水线已接入Firefox和Chrome，近期帮Firefox修复了超过40个漏洞。
这意味着→ AI批量挖洞的成本会继续下降，攻防成本的不对称能否通过类似公益机制来平衡，将是开源安全生态面临的核心挑战——找漏洞越来越便宜，补漏洞的速度能不能跟上，决定了这项技术最终是盾还是矛。
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