OpenAI智能体发现948个Linux内核漏洞，成本120万美元

OpenAI近日披露，其自主安全智能体在Linux内核中成功定位并验证了948个独立漏洞，不仅生成了可行的利用代码，还提出了修复建议，整个过程消耗了约120万美元的API资源。

实验目标与技术突破

作为一项前沿研究，OpenAI选择Linux内核这一全球关键基础设施的核心代码库，旨在检验大型模型在复杂系统中发现深层安全缺陷的能力。此次发现的漏洞均属于本地提权类型：攻击者需先获得受限访问权限，但可借此获取最高权限，实现系统完全控制。

智能体扫描了约280万行代码，覆盖项目总量的7%。在分析超过2,300个潜在问题后，成功复现1,724个漏洞，并针对其中948个构建出可运行的利用程序。

成本效益与行业对比

本次实验的总支出为121.3万美元，平均每个漏洞成本约1,279美元。相比之下，传统黑客竞赛中类似漏洞的赏金通常在2万至7万美元之间。若由人工完成同等规模工作，预估投入可能高达1,890万至6,630万美元。

值得注意的是，此前7月的GPT-5.6 Sol活动以约51万美元发现了166个漏洞；而10月使用的未公开新模型，在内核持续修复的背景下，仍实现了五倍以上的漏洞发现量，显示模型迭代带来的效率跃升。

OpenAI强调，其智能体运用了至少10种研究人员尚未广泛掌握的新型分析方法，这些技术并非简单复制训练数据中的已有策略，而是具备创造性和深度推理能力。

安全格局重塑与未来挑战

随着人工智能在漏洞挖掘领域表现日益突出，传统依赖专家经验的安全研究模式正面临变革。此前Anthropic也报告称，其未发布版本的Claude曾成功发现Chrome及Linux中的远程执行漏洞，部分可实现无用户交互攻击。

更值得关注的是，已有研究机构利用公开模型以低于30美元/文件的成本复现高级漏洞，表明漏洞发现门槛正在快速下降。尽管复现漏洞与开发稳定可用的攻击链仍有差距，但自动化程度提升已显著缩短攻防周期。

OpenAI指出，这可能使具备基础访问权限的攻击者更容易借助AI工具扩大危害范围。为此，公司正在推进“Daybreak Red”计划，通过受控机制向经认证的安全团队提供高阶模型访问权限，用于漏洞研究、测试和缓解方案设计，以增强防御方的技术优势。