OpenAI用AI流水线自动发现验证漏洞并生成补丁，已攻破94

OpenAI 尚未发布的 cyber 模型跑完一条自动流水线：从 2,308 个 Linux 内核候选里动态复现 1,724 个漏洞，做出 948 个可工作的本地提权利用，普通账户能借此拿到 root。它还生成了候选补丁，但补丁要过研究人员复核和内核维护者接纳，离修好还有一段路。 这条流水线像一座自动化铸造厂：原料是代码中的可疑缺陷，质检是隔离环境里的实际触发，合格品则是能稳定取得 root 权限的利用程序；像检验合格并不等于上游维护者已经接受修复。 2,308 个候选，1,724 个被跑出来了 OpenAI 的原型流程先识别并分析了 2,308 个 Linux 内核候选发现，随后在隔离环境中动态复现了 1,724 个漏洞。2,308 进、1,724 出，剩下的 584 个算什么？只说明它们没过动态复现这一步，不能认定全是误报。 这个差额不该被读成误报率。流程里剩下的候选，多数卡在需要更高权限、难缠的竞态条件、特定触发条件（比如某一行必须恰好分配失败），或者验证本身就费时（比如引用计数回绕）；模型分析真出错的只占 3.1%。 测试条件并非人为放宽。扫描运行期间，目标虚拟机跑的是常规桌面操作系统，也就是 stock desktop operating system（未经削弱的现成桌面系统），而不是专门降低防护、方便模型触发问题的测试环境。 这一点决定了结果的分量：如果目标是被削过的内核，跑出多少漏洞都说明不了真实系统上的情况；用现成桌面系统加网络安全竞赛那套威胁模型，等于把模型扔进了和真实攻击者相同的起跑线。 948 个利用，普通账户直通 root 流水线最后交出的不是漏洞清单，而是 948 个可工作的本地提权利用——每一个都对应一条从普通账户走到 root 的可执行路径。 本地提权（LPE， （普通用户在同一台机器上取得更高权限） ）在这里不是泛称：这些利用能让无特权的本地用户取得 root （Linux 系统最高管理员权限） 。OpenAI 将它们称为“working” exploits，意思是流水线不仅写出了利用代码，还让利用实际生效；安全研究人员可以据此验证漏洞、评估严重性。 这批利用面向一种常用 Linux 发行版生成，跑在标准桌面系统的虚拟机上，不是被削弱的靶机。 另一部分成果是 291 个信息泄露漏洞的概念验证利用 。概念验证利用 PoC （用来证明漏洞…