OpenAI-agenter skrev 948 root-exploits mot Linux-kjernen til 1 279 dollar stykket

I juni fant GPT-5.5 Cyber 24 lokale rettighetseskaleringer (LPE) i Linux-kjernen. I midten av oktober kjørte OpenAI en pipeline med en kommende, ikke lansert cybermodell mot den nyeste master-grenen, og fikk 948 unike LPE-exploits som gir en uprivilegert lokal bruker root. OpenAI publiserte resultatene 4. november under tittelen «A thousand fewer paths to root». Hele kjøringen kostet $1 213 430 i API-kreditter, eller $1 279 per exploit.

Pipelinen har fem trinn. Scout-agenter plukket ut 5 034 revisjonsmål på rundt 2,8 millioner kodelinjer, omtrent 7 prosent av kjernen. Analyst-agenter fant 2 308 kandidater på 12 timer, og triage-agenter reproduserte 1 724 av dem (74,7 prosent) i virtuelle maskiner med KASAN på 30 timer. Bare 3,1 prosent skyldtes feil analyse fra modellen. Exploitene ble testet med SMEP, SMAP, KASLR og HARDENED_USERCOPY slått på, altså beskyttelsen en vanlig distribusjon har.

Sammenligningen med juli viser hvor fort det går. GPT-5.6 Sol fant da 166 unike LPE-er for $513 690, og den nye modellen fant over fem ganger så mange selv etter tre måneders herding av koden. Linux-vedlikeholderne har heller ikke sittet stille: da skanningen og den manuelle analysen var ferdig etter 10 dager, var 61 LPE-er patchet oppstrøms, 43 hadde staging-patcher og 299 ble rapportert og diskutert offentlig.

«I nær og mellomlang fremtid bør tilgang til en lavprivilegert konto på et operativsystem som ikke har de nyeste tilgjengelige patchene, regnes som funksjonelt likeverdig med root-tilgang for en ressurssterk trusselaktør.» — OpenAI, i rapporten

The Hacker News setter funnet i sammenheng med tall fra Google Threat Intelligence Group: antall sårbarheter som avsløres per måned, har mer enn doblet seg, fra 5 045 i januar til 10 740 i august 2026. Britiske NCSC skrev i en vurdering tirsdag at defensive KI-verktøy har forkortet vinduet fra zero-day til N-day, men at mange systemer fortsatt er sårbare for angripere som bruker KI-verktøy.

«Den utbredte tilgangen til KI-drevne cyberverktøy har nesten helt sikkert ført til en betydelig økning i oppdagelsen av zero-day-sårbarheter.» — NCSC, gjengitt av The Hacker News

For deg som bygger agenter, er de operative lærdommene like nyttige som tallene. I en tidlig kjøring rapporterte pipelinen 200 vellykkede exploits, men 20 av dem hadde fått root gjennom en annen zero-day enn den agenten var satt på. Mislykkede exploit-forsøk kostet i snitt $3 922 mot $360 for vellykkede, og OpenAI mener en stoppregel etter en time uten fremgang ville kuttet kostnaden betydelig. Med GPT-5.5 Cyber løftet et bibliotek med 103 teknikker treffraten fra 76,2 til 88,9 prosent, mens det samme laget bare ga 1,5 prosentpoeng med GPT-5.6 Cyber.

Hva bør du gjøre?

1. Patch kjernen jevnlig på servere, VPS-er og hjemmelab-maskiner der andre brukere, containere eller agenter har lokal tilgang.
2. Kjør KI-agenter og ukjent kode i sterkere isolasjon som gVisor eller Firecracker, som OpenAI selv peker på for å begrense skadeomfanget.
3. Bygg inn en uavhengig sjekk av hvordan agenten nådde målet, ikke bare om den gjorde det, og sett en stoppregel for forsøk som står fast.