GPT挖出Linux内核948个漏洞!小白程序员必看:AI黑客军团如何攻破系统?速收藏!

OpenAI利用AI Agent成功挖掘Linux内核948个漏洞,展现出惊人的漏洞发现和利用能力。AI通过侦察、分析、验证和攻击等步骤,在短时间内找到大量高危漏洞,甚至发现了人类未知的攻击技术。这引发了对网络安全的新挑战,但也促使OpenAI等组织以公益方式帮助修复漏洞,共同应对AI带来的安全威胁。对于程序员和网络安全爱好者来说,了解AI的攻防技术至关重要。

刚刚,Linux内核,被GPT挖出了948个漏洞😭。

对,948个。。。

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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😭。

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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。

  1. 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%。

  1. 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。

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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。

怎么做到的

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 Sol模型也跑过一次扫描,当时花了50多万美元,找到了166个漏洞。

三个月后,换上这个更强的「网络安全模型」,直接把战果翻了5倍多。

同样的代码,在更强的模型眼里,就是筛子。

很多我们以为「安全」的软件,可能,真的没有那么安全了。

随着模型能力迭代,一遍又一遍地扫描现有代码,会成为一种常态。

而且你想想:一个漏洞1279美元的发现成本,什么概念?

说实话,对于攻击者来说,这个价格低到可以忽略不计。

但对于防守方,要投入无数人力、时间去审计、修复、测试,成本完全不成正比。

真的贼不公平,攻击者失败了啥事儿没有,但防御方一旦有一点疏忽,就可以GAME OVER了。

拿到你系统里一个没及时更新补丁的低权限账户,基本上就等于直接拿到了root权限,直接将军。

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在过去,挖掘内核级0-day是一门极度昂贵的手艺活。顶尖黑客需要数月沉淀、对操作系统底层如数家珍、靠直觉与试错去捕捉那灵光一闪的竞态条件。

未来,或许只要买个Pro 500x,人人都能是顶级黑客。

03

防守方的寒冬?

看到这,说实话,我有点绝望了。

Linux都能被打成筛子,那我电脑里的一堆屎山Vibe Coding项目不得瘫痪了啊o(╥﹏╥)o。

所幸,这次的锤子握在修补者手中,OpenAI这次还算有点良心。

研究员Eric Wallace在社交媒体上公开表示,他们正通过「Patch the Planet」项目,把大量前沿算力以纯公益(pro bono)的方式投向开源生态。

我们现在正将大量的尖端算力,无偿地用于发现和修补开源代码库中的漏洞。

除了Linux内核,这套管线已经接入了Firefox和Chrome,近期刚刚协助Firefox修复了超过40个漏洞。

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这也能侧面反映出OpenAI的解题思路吧。

一位网友的评论,我觉得说得特别到位,就是这么个意思,把经济账重算一遍。

OpenAI的目标,就是要把攻击的成本重新拉高,在攻击者利用漏洞之前,就帮助防守方把它修复掉。

简单来说就是,用AI魔法来打败AI魔法。

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当然,这也绝不只是AI公司需要打的战争。

模型之外,开发者们从来没有坐以待毙。

在历时10天的内核扫描与人工复核窗口期里,社区本身也展现出了惊人的韧性。

当AI还在验证这千余个漏洞时,全球Linux维护者与开发者已经在上游修补了61个相关LPE,43个补丁正在暂存区测试,另有近300个在社区邮件组里被激烈公开讨论。

人类安全共同体从未懈怠。

只是如今,他们迎来了一个不知疲倦、效率恐怖的钢铁对手——

全世界开发者,V.S.一个安全领域的AlphaGo。

原文:https://openai.com/index/a-thousand-fewer-paths-to-root/

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题外话

黑客/网络安全学习路线

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一、2026最新网络安全学习路线

一个明确的学习路线可以帮助新人了解从哪里开始,按照什么顺序学习,以及需要掌握哪些知识点。

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我们把学习路线分成L1到L4四个阶段,一步步带你从入门到进阶,从理论到实战。

L1级别:网络安全的基础入门

L1阶段:我们会去了解计算机网络的基础知识,以及网络安全在行业的应用和分析;学习理解安全基础的核心原理,关键技术,以及PHP编程基础;通过证书考试,可以获得NISP/CISP。可就业安全运维工程师、等保测评工程师。

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L2级别:网络安全的技术进阶

L2阶段我们会去学习渗透测试:包括情报收集、弱口令与口令爆破以及各大类型漏洞,还有漏洞挖掘和安全检查项目,可参加CISP-PTE证书考试。

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L3级别:网络安全的高阶提升

L3阶段:我们会去学习反序列漏洞、RCE漏洞,也会学习到内网渗透实战、靶场实战和技术提取技术,系统学习Python编程和实战。参加CISP-PTE考试。

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L4级别:网络安全的项目实战

L4阶段:我们会更加深入进行实战训练,包括代码审计、应急响应、红蓝对抗以及SRC的挖掘技术。并学习CTF夺旗赛的要点和刷题

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整个网络安全学习路线L1主要是对计算机网络安全的理论基础的一个学习掌握;而L3 L4更多的是通过项目实战来掌握核心技术,针对以上网安的学习路线我们也整理了对应的学习视频教程,和配套的学习资料。

二、技术文档和经典PDF书籍

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三、网络安全视频教程

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