ИИ OpenAI нашёл 948 дыр в ядре Linux и написал заплатки за $1,2 млн

Представьте обычный сервер на Linux: на нём работает пользователь с минимальными правами, но из-за ошибки в ядре он может превратиться в администратора и забрать контроль над всей машиной. Такие ошибки называют LPE — local privilege escalation, то есть локальное повышение привилегий. OpenAI сообщила, что её исследователи собрали автономный конвейер, который сам ищет такие дыры в ядре Linux, пишет под них рабочие эксплойты и готовит исправления.

За один запуск ещё не вышедшая модель подтвердила и подготовила заплатки для 948 уязвимостей, а счёт за использование API составил около $1,2 млн. Для сравнения: по словам сотрудника OpenAI, исследователи обычно находят около 20 таких дыр в год. Если вы отвечаете за серверы, контейнеры или облако на Linux, это сигнал, что ритм поиска уязвимостей меняется.

Что именно сделала OpenAI

Конвейер охватывает весь цикл: поиск уязвимости, её эксплуатацию и патч. Он не просто сообщает «здесь, возможно, что-то не так», а проверяет, что дыру действительно можно использовать, и только потом предлагает исправление. Это важно для мейнтейнеров ядра, которые обычно тонут в ложных срабатываниях автоматических сканеров.

OpenAI также утверждает, что агенты нашли и применили не менее 10 приёмов эксплуатации ядра Linux, которые команда и приглашённые эксперты считают новыми. По версии компании, это показывает, что модели не просто повторяют известные методы, а придумывают свои. Это заявление самой OpenAI, независимой проверки пока нет.

Сколько это стоит

Общий счёт — около $1,2 млн по API. Грег Брокман называет цифру примерно в $1 000 за уязвимость; если просто разделить $1,2 млн на 948, получится около $1 300. Эрик Уоллес говорит, что модель нашла около тысячи LPE за неделю, потратив примерно $1 млн на токены. По его словам, OpenAI теперь направляет «значительный объём» передовых вычислений на бесплатное исправление уязвимостей в открытом коде.

Динамика тоже показательна. В одном из сравнений GPT-5.6 Sol в июле 2026 года нашёл 166 уязвимостей примерно за $500 тыс., то есть около $3 000 за штуку. Новая модель закрыла 948 дыр за $1,2 млн: дыр почти в шесть раз больше, а цена одной находки упала более чем вдвое. Один из комментаторов считает, что реальная внутренняя себестоимость ещё ниже прайса API, но это неподтверждённая оценка.

Что делать на практике

Во-первых, OpenAI работает с мейнтейнерами Linux и партнёрами Patch the Planet над отчётами и патчами. Ожидайте волну обновлений ядра и заранее отладьте процесс их быстрой раскатки на своих серверах.

Во-вторых, если модель находит тысячу LPE за неделю, похожие возможности рано или поздно появятся и у атакующих. Окно между появлением дыры и её эксплуатацией сжимается, поэтому быстрые обновления, изоляция рабочих нагрузок и принцип минимальных привилегий превращаются из пункта чек-листа в необходимость.

В-третьих, для тех, кто делает инструменты безопасности: планка поднялась. Ценность теперь не в сканере, который показывает подозрения, а в агенте, который доказывает уязвимость и приносит готовый патч.

Оговорки

Использованная модель не опубликована и отделена от слухов о GPT-6.2 Sol и Astra, поэтому воспроизвести результат снаружи нельзя. Все цифры приведены со слов OpenAI и её сотрудников. Неясно, сколько из 948 находок мейнтейнеры сочтут критичными, а сколько окажутся малоопасными или дубликатами. Но даже с поправками вывод важен: поиск уязвимостей в ядре всё больше зависит от бюджета на вычисления, а не только от числа экспертов.