- El sistema automatizado de OpenAI identificó 948 vulnerabilidades del núcleo de Linux y descubrió 10 nuevas técnicas de explotación.
- El sistema analizó miles de problemas de seguridad, generando explotaciones efectivas y parches candidatos.
- Todo el proceso costó 1.21 millones de dólares, lo que subraya la importancia del modelo en la identificación de vulnerabilidades.
- La investigación muestra que la generación automatizada de parches se volverá más importante a medida que aumenten las capacidades del modelo.
OpenAI desarrolló un proceso automatizado de investigación en ciberseguridad que ha identificado con éxito 948 vulnerabilidades diferentes del núcleo de Linux, las cuales podrían permitir a los usuarios locales obtener acceso de root, además de descubrir al menos 10 técnicas de explotación previamente no documentadas. El sistema analizó miles de problemas de seguridad potenciales, reproduciendo vulnerabilidades en un entorno controlado y generando explotaciones efectivas y parches candidatos para revisión humana. En un artículo de investigación, OpenAI indicó que el proceso identificó 2,308 descubrimientos candidatos y reprodujo dinámicamente 1,724 de ellos.
Posteriormente, se generaron 1,169 explotaciones efectivas de elevación de privilegios locales (LPE), reduciéndose a 948 vulnerabilidades diferentes a través de un análisis de variantes. La actividad de mediados de octubre de 2026 utilizó un modelo de red que la empresa aún no ha revelado públicamente. Todo el proceso costó 1.21 millones de dólares en tokens de API, lo que equivale a aproximadamente 1,279 dólares por cada vulnerabilidad LPE (alrededor de 9,976 HKD). Este estudio destaca cómo los modelos cada vez más potentes ayudan a los equipos de seguridad a identificar y remediar defectos en el software crítico antes de que los atacantes puedan explotarlos.
Cinco etapas del proceso automatizado
El sistema de OpenAI sigue un proceso de cinco etapas que abarca la identificación de vulnerabilidades, la verificación dinámica, la evaluación de explotabilidad, la generación de parches y la revisión humana. Primero, un agente de exploración identifica las partes del núcleo de Linux relacionadas con la seguridad, reduciendo el alcance de la auditoría a 5,034 objetivos, que abarcan aproximadamente 2.8 millones de líneas de código, lo que representa alrededor del 7% del código base. Nuestros investigadores de seguridad establecieron un proceso autónomo de descubrimiento, explotación y remediación de vulnerabilidades en la red. En una sola ejecución, el proceso verificó y generó parches para 948 vulnerabilidades de elevación de privilegios locales en el núcleo de Linux.
El agente de análisis luego revisó estos objetivos y generó 2,308 descubrimientos candidatos en un plazo de 12 horas. El sistema intentó reproducir cada problema en una máquina virtual aislada, confirmando 1,724 vulnerabilidades y completando el proceso en 30 horas.
Un agente de desarrollo de explotación probó si estos defectos verificados podían exponer información o lograr elevación de privilegios locales. El sistema generó 291 pruebas de concepto de filtraciones de información y 1,169 explotaciones efectivas de LPE. El análisis de variantes identificó 948 vulnerabilidades diferentes. El proceso también generó parches candidatos, que fueron revisados por investigadores de seguridad humanos antes de ser reportados a los mantenedores. OpenAI indicó que se enviaron cientos de informes y parches sobre vulnerabilidades críticas, siguiendo la orientación de la comunidad del núcleo de Linux.
La empresa colaboró con Patch the Planet para reportar y abordar otros problemas.
Descubrimiento de nuevas técnicas de explotación
Los investigadores muestrearon 166 explotaciones y descubrieron que el agente utilizó al menos 10 técnicas de explotación previamente no documentadas. Expertos externos en explotación del núcleo consultados por el equipo también consideraron que estas técnicas son nuevas. Entre ellas se incluyen métodos para colocar objetos en la caché de memoria del núcleo, mejorar la fiabilidad de las explotaciones y obtener elevación de privilegios a través de ataques solo de datos. El proceso actualizado también mostró un crecimiento significativo en comparación con actividades anteriores. En julio de 2026, GPT-5.6 Sol descubrió y explotó 166 vulnerabilidades únicas de LPE, con un costo de 513,690 dólares (aproximadamente 4,006,782 HKD).
La ejecución de octubre identificó 948, más de cinco veces la cantidad, a pesar de que se realizaron refuerzos adicionales al núcleo en un plazo de tres meses.
OpenAI comparó las 948 vulnerabilidades con los pagos históricos de recompensas por vulnerabilidades del núcleo de Linux de Pwn2Own y TyphoonPWN. Según cálculos de recompensas pasadas, la estimación hipotética de estas vulnerabilidades oscila entre 18.9 millones y 66.3 millones de dólares, es decir, de 16 a 55 veces el costo del canal. Esta es una comparación demostrativa, no un ingreso real de recompensas. La empresa afirmó que su objetivo es ayudar a los defensores a descubrir y remediar vulnerabilidades antes de que los atacantes puedan explotarlas. También enfatizó que, a medida que aumenten las capacidades del modelo, la generación automatizada de parches y la revisión de seguridad repetida se volverán más importantes.
Estos hallazgos fueron publicados por OpenAI como parte de su programa Patch the Planet.
Ítem Especificaciones Cantidad de vulnerabilidades identificadas 948 Cantidad de descubrimientos candidatos 2,308 Cantidad de vulnerabilidades reproducidas 1,724 Cantidad de explotaciones efectivas de LPE 1,169 Costo total 1.21 millones de dólares (aproximadamente 9,434,000 HKD)
Impacto del sistema automatizado en la ciberseguridad
El sistema automatizado de ciberseguridad de OpenAI demuestra su potencial en la identificación y remediación de vulnerabilidades. A medida que avanza la tecnología, estos sistemas pueden descubrir y reparar rápidamente vulnerabilidades críticas, reduciendo así el riesgo de que los atacantes las exploten. Esto no solo mejora la eficiencia de los equipos de seguridad, sino que también proporciona a toda la industria una nueva estrategia de defensa, especialmente frente a amenazas cibernéticas cada vez más complejas. La capacidad de generación automatizada de parches se convertirá en una parte importante de la defensa en ciberseguridad en el futuro, ayudando a las empresas a prevenir proactivamente antes de que los atacantes actúen.