OpenAI 报告：Cyber 模型驱动管线发现 948 个 Linux 内核提权漏洞

新智元报道

好消息来了。

GPT-6.2 Astra 和 GPT-6.2 Sol ，疑似本周五重磅发布！

Google Cloud的控制台配额页面，已经出现这两个模型的选项了。

另外，为了给即将发布的新一代「Cyber」模型造势，OpenAI直接甩出一份研究报告。

报告显示：在这个新模型驱动下，

AI居然一次性端掉了948个Linux内核的本地提权漏洞，并自动生成了补丁！

可以说，这个新模型已经进化成能在底层操作系统中翻江倒海的「超级黑客帝国」了。

接下来，我们即将迎来最忙碌的一周。

GPT-6.2 Astra、Sol与Cyber模型，

本周五见？

最近，The Information率先爆出猛料：

OpenAI最快将在本周五，推出下一代Astra、Sol以及专门针对网络安全的Cyber模型。

种种迹象表明，新模型很近了。

有开发者在Google Cloud控制台的配额页面中，赫然发现了「GPT-6.2 Astra」和「GPT-6.2 Sol」的选项！

现在，截图已经全网疯传。新模型已部署在云端，随时准备灰度上线。

据内幕人士爆料，三款模型特性如下。

1.GPT-6.2 Astra：便宜、高频、极其聪明

前几天，在Codex里GPT-6.2 Astra就已经悄悄开放灰度，据说直接比肩Fable 5.5。

Astra系列主打日常高频调用，但智商相比前代有了质的飞跃。

从泄露的跑分和定价策略来看，Astra分为五个档次：

Low（低配）

：每次任务0.44美元，得分14%

Medium（中配）

：每次任务2.73美元，得分31%

High（高配）

：每次任务5.11美元，得分41%

XHigh（超高配）

：每次任务6.67美元，得分45%

Max（满配）

：每次任务11.05美元，得分高达59%

2.GPT-6.2 Sol：不仅仅是「阉割版」

据爆料，即将到来的Sol，绝不仅仅是内部大模型的「蒸馏版」。

它使用了与最强内部模型完全相同的「游戏训练」和「极高强度的训练环境」。这种训练方式让模型能力获得了大规模飙升，还有望大大提高日常用量的天花板。

3.内部Cyber模型：「神级」天花板

而且，OpenAI还捂着更好的！

爆料人指出，本周五还将发布一款极贵、极聪明的内部模型——大概率就是OpenAI官方预热的Cyber模型。

据说，「哪怕是新内部模型的『Low』设置，也要比Astra的『Max』设置强得多！」

泄漏出来的数据，堪称恐怖。

Low（低配）

： 约11美元/任务，得分直接飙升至

76%

！

Medium（中配）

：约23美元/任务，得分

83%

High（高配）

： 约34美元/任务，得分

86%

XHigh（超高配）

：约37美元/任务，得分高达

88%

所以，这个Cyber模型跑一次就要几十美金，它是用来干什么的？

OpenAI官方，已经用一份巨硬核的报告，给出答案。

最强Cyber

一次「团灭」948个Linux内核漏洞

就在11月5日，OpenAI发布了一篇长文：

公司安全研究人员构建了一条完全自主的网络漏洞发现、利用和修补管线。

他们把这个即将发布的Cyber模型，直接扔进了全球最重要基础设施——

Linux内核

的源代码中。

要知道，Linux内核拥有超过4000万行代码，支撑着全球的安卓手机、云基础设施和超算。

它的代码通过系统调用、网络、文件系统等，暴露出了极复杂的攻击面。

哪怕是顶尖的人类安全专家，想要在这里面找到一个高危漏洞、并写出利用程序，也需要耗费数月的心血。

但在Cyber模型的驱动下，这套全自动AI管线在单次运行中，就动态重现了 1724 个漏洞，生成了 291 个信息泄漏漏洞的PoC。

最恐怖的是，它验证并生成了 948 个本地权限提升（LPE）漏洞的利用程序和补丁！

LPE，是让一个普通的低权限用户，直接获取系统的最高Root权限。这是黑客梦寐以求的终极武器。

显然，这笔帐不会便宜。

OpenAI透露了这次测试的成本：总共消耗了 121.3万美元 的API额度，平均算下来，每个LPE漏洞利用的开发成本大约是 1279美元。

太烧钱了吗？大错特错！

在真实的全球网络安全竞赛（如Pwn2Own或TyphoonPWN）中，一个Linux内核LPE漏洞的官方赏金，通常在2万美元到7万美元之间。

如果把这948个全自动生成的漏洞拿去换赏金，总价值高达 1890万美元 到 6630万美元！

其中的利润率，高达16倍到55倍。这简直是一台无情的「赛博印钞机」。

这证明了，当前Cyber模型去自动化挖漏洞，已经可以净盈利了！

AI「黑客特种部队」如何运作？

120万美元是怎么花掉的？948个漏洞又是怎么找出来的？

OpenAI详细拆解了这套名为「Vulnerability Research Pipeline」的五步工作法。

看下来，简直是一部好莱坞级赛博特工电影。

第一阶段：斥候特工（Scout Agents）—— 侦察地形

如果让AI硬啃4000万行代码，不仅慢而且极其烧钱。所以，系统先派出「斥候特工」。

它们快速浏览代码库，根据「低权限用户是否能访问」以及「是否与安全相关」这两个条件，精准标记出高价值目标。

最终，斥候选出了5034个审计目标，约280万行代码。这一步极其高效，只花

了

3426美元

的API额度。

第二阶段：分析师特工（Analyst Agents）—— 寻找破绽

拿到目标后，「分析师特工」入场。它们像资深审计员一样阅读代码，理解威胁模型并寻找漏洞。

仅仅用了12个小时

，

分析师们就找出了2308个候选漏洞！这一步消耗了316,549美元。

第三阶段：分诊特工（Triage Agents）—— 实弹验证

纸上谈兵是不够的。分诊特工将这2308个候选漏洞放进开启了KASAN的隔离虚拟机中。它们观察系统崩溃日志，不断修改测试代码。

30个小时内，AI成功重现了1724个真实漏洞！

准确率高达74.7%。这证明了，前沿模型真的看懂了复杂的内核逻辑。

第四阶段：漏洞利用特工（ExploitDev）—— 致命一击

这是最难、最昂贵、也最见真功夫的一环。AI需要在开启了SMEP、SMAP、KASLR等现代操作系统标准防御机制的环境中，把漏洞变成真正的「Root提权武器」。

这一步花掉了足足 775,929美元。

但成果是惊人的：1169个本地提权攻击程序诞生，经过变体分析去重后，确认了 948个独立的LPE漏洞。

第五阶段：补丁生成与人类复核 —— 擦拭战场

AI不仅是矛，也是盾。对于每一个验证成功的漏洞，系统都会生成修复补丁。

它不仅能修复漏洞，还能模仿周边代码的风格，并进行变体分析确保补丁完整。最后，由人类安全研究员复审后提交给Linux官方。

报告中细思极恐的3个细节

如果我们深入阅读OpenAI的这份技术报告，会更多细节，它们揭示了前沿AI真正的恐怖之处。

AI不再是「模仿者」，它自创了10种全新黑客技术！

如果你以为AI只是在网上搜集已有的黑客教程去「套模版」，那就大错特错了。

OpenAI的研究人员抽样分析了166个AI生成的漏洞利用程序，发现

AI竟然使用了至少10种前所未见的全新漏洞利用技术！

包括两种新的内核缓存对象喷射技术、两种新的页面修饰技术、以及五种新的数据专用提权技术。

当研究团队把这些手法展示给资深专家时，

人专家表示：这些手法他们也是第一次见！

AI在网络安全领域的创造力，已经超越了人类经验。

「拔出萝卜带出泥」：无源码干掉测试基础设施

在针对Google的kernelCTF进行测试时，AI发生了一个「意外」。

分析师特工在做权限转换实验时，导致内核崩溃。AI顺藤摸瓜一查，发现这根本不是Linux内核的问题，而是底层测试虚拟机本身存在漏洞！

最可怕的是，

AI在根本没有QEMU源代码的情况下，硬是凭空摸索，成功写出了提权漏洞利用程序。

在未来的超级AI眼里，只要有代码运行的地方，哪怕是防御工具本身，都可能沦为筛子。

越强的模型，越不需要「教做事」

在早期的探索中，OpenAI发现上一代的 GPT-5.5 Cyber 模型有时不知道该用哪种黑客技术。

于是人类工程师整理了103种现成的黑客技巧喂给它，手把手教它怎么用（这让成功率从76.2%提升到了88.9%）。

但是！当他们换上更聪明的 GPT-5.6 Cyber时，奇迹发生了：

如果不做任何提示，让AI自己自由发挥，它的表现甚至比

「

人类手把手教

」

还要好！

强加上去的「人类经验套路」，对于高智商AI来说，反而成了一种累赘和束缚。

随着更强的Cyber模型发布，AI这种不可预测的「自主探索」能力，将对传统安全防御造成惊人的打击！

OpenAI的这篇报告，其实是向全行业敲响警钟。

正如报告中所言——

「

在未来几年内，如果某个软件项目中存在漏洞，前沿AI模型将不可避免地能够发现它们。在一个没有『未知漏洞（0-day）』的世界里，构建和维护高保障的核心软件将变得至关重要。

」

只要拥有Cyber模型API，任何人都可以批量制造毁灭级的网络武器。唯一的出路，就是比攻击者更早。

如果The Information的爆料成真，本周五我们迎来的不仅仅是GPT-6.2 Astra和Sol，更有彻底打开「潘多拉魔盒」的Cyber模型。

到时，这个世界恐怕不会有任何未知漏洞了。

参考资料：

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

https://x.com/OpenAI/status/2118119461345739018

https://x.com/imjustnewatai/status/2118066584463741203

编辑：Aeneas

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