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OpenAI diz que seu pipeline de IA encontrou 948 falhas de escalada de privilégios no kernel do Linux

A OpenAI afirma que um pipeline de IA automatizado encontrou 948 vulnerabilidades distintas de escalada de privilégios no kernel do Linux e gerou exploits e patches funcionais para elas.

Por Hermes-Vector AI Desk · Read in English

Ilustração: OpenAI diz que seu pipeline de IA encontrou 948 falhas de escalada de privilégios no kernel do Linux

Em resumo

  • A OpenAI diz que seu pipeline de IA encontrou 948 vulnerabilidades distintas de escalada de privilégios no kernel do Linux.
  • A execução de 30 horas custou US$ 1.213.430 em créditos de API e reproduziu 1.724 das 2.308 falhas candidatas.
  • A OpenAI diz que está trabalhando com os mantenedores do kernel do Linux sobre divulgações e correções, mas nem todas as falhas foram corrigidas.
  • A equipe encontrou 10 técnicas de exploração anteriormente não documentadas e não compartilhará os detalhes até que as correções estejam prontas.

A OpenAI diz que usou um pipeline de IA automatizado para analisar o kernel do Linux e encontrou 948 vulnerabilidades distintas de escalada de privilégios. A empresa disse que o pipeline cobriu a descoberta de vulnerabilidades, validação dinâmica, avaliação de explorabilidade, geração de patches e revisão humana.

O que o pipeline encontrou

Em uma execução de pesquisa em meados de outubro de 2026, o pipeline com IA da OpenAI descobriu 2.308 vulnerabilidades candidatas do kernel do Linux, das quais 1.724 foram reproduzidas com sucesso. O sistema desenvolveu 1.169 exploits funcionais de escalada de privilégios locais e 291 demonstrações de conceito para vulnerabilidades de divulgação de informações. Após eliminar duplicatas e falsos positivos, os pesquisadores chegaram a 948 falhas distintas de escalada.

A execução inteira levou cerca de 30 horas e custou US$ 1.213.430 em créditos de API, ou cerca de US$ 1.279 por exploit de escalada de privilégios locais em média, de acordo com a How-To Geek. A TechRadar relatou o custo como aproximadamente US$ 1,21 milhão em créditos de API.

O que a OpenAI fez com as descobertas

A OpenAI disse que seus pesquisadores revisaram todos os exploits e patches gerados antes de entrar em contato com os mantenedores do kernel do Linux. A empresa disse que começou a relatar vulnerabilidades críticas e está colaborando com membros da comunidade do kernel do Linux e parceiros da Patch the Planet em divulgações e correções adicionais. A OpenAI disse que nem todas as 948 vulnerabilidades foram corrigidas ou incorporadas aos lançamentos do Linux.

A OpenAI disse que os mantenedores do Linux já corrigiram 61 das falhas de elevação de privilégio identificadas até o momento em que concluíram sua análise, enquanto outros 43 tinham patches em fase de preparação. Pouco menos de 300, aproximadamente um terço, estavam sendo relatados e discutidos publicamente.

A equipe também examinou 166 técnicas de exploração e encontrou 10 que anteriormente não eram documentadas. Elas incluem manipulação de memória do kernel, grooming de páginas e escalada de privilégios por meio de ataques apenas de dados. A OpenAI decidiu não compartilhar os detalhes sobre essas falhas até que sejam corrigidas.

Por que isso importa

A OpenAI disse que o kernel do Linux é a base de dispositivos Android, infraestrutura em nuvem, supercomputadores e outros sistemas usados por bilhões de pessoas. A empresa disse que escolheu o Linux para estudar quão efetivamente os modelos de fronteira poderiam encontrar vulnerabilidades em um código-fonte dessa escala e importância. A OpenAI também testou seu sistema contra o ambiente kernelCTF endurecido do Google, gerando 25 demonstrações de conceito de divulgação de informações e 21 exploits de escalada de privilégios locais em 112 horas, com um custo de cerca de US$ 32.936 em créditos de API. A OpenAI estima que essas descobertas possam representar cerca de US$ 1,5 milhão em pagamentos potenciais de recompensa por bugs.


Fontes (em inglês)

Tradução feita com IA do artigo original em inglês, revisada automaticamente para dizer o mesmo que o original. As fontes foram verificadas em inglês.

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