- OpenAI 自動化システムが 948 種の Linux カーネル脆弱性を特定し、10 種の新しい利用技術を発見。
- このシステムは数千のセキュリティ問題を分析し、有効な利用と候補修正を生成した。
- 全体のプロセスには 121 万ドルの費用がかかり、モデルの脆弱性識別における重要性を強調。
- 研究は、自動化された修正生成がモデルの能力向上に伴い、より重要になることを示している。
OpenAI は自動化されたネットワークセキュリティ研究プロセスを開発し、948 種類の異なる Linux カーネル脆弱性を特定し、これらの脆弱性がローカルユーザーにルートアクセス権を与える可能性があることを示した。また、少なくとも 10 種類の以前に記録されていない利用技術を発見した。このシステムは数千の潜在的なセキュリティ問題を分析し、制御された環境で脆弱性を再現し、人間によるレビューのための有効な利用と候補修正を生成した。OpenAI は研究論文の中で、このプロセスが 2,308 件の候補発見を特定し、そのうち 1,724 件を動的に再現したと述べている。
その後、1,169 件の有効なローカル権限昇格（LPE）利用が生成され、変異分析によって 948 種の異なる脆弱性に絞り込まれた。2026 年 10 月中旬の活動では、公開されていない新しいネットワークモデルが使用された。この全プロセスには 121 万ドルの API トークンがかかり、平均して各 LPE 脆弱性あたり 1,279 米ドル（約 9,976 香港ドル）であった。この研究は、ますます強力なモデルが攻撃者が脆弱性を利用する前に、セキュリティチームが重要なソフトウェアの欠陥を識別し修正するのを助ける方法を強調している。
自動化プロセスの五つの段階
OpenAI のシステムは、脆弱性発見、動的検証、利用性評価、修正生成、人間によるレビューの五つの段階を経るプロセスに従っている。まず、探索エージェントがセキュリティに関連する Linux カーネルの部分を特定し、監査範囲を 5,034 件のターゲットに絞り込み、約 280 万行のコードをカバーし、コードベースの約 7% を占めている。私たちのセキュリティ研究者は、自主的なネットワーク脆弱性発見、利用、修正プロセスを構築した。一度の実行で、このプロセスは 948 件の Linux カーネルのローカル権限昇格脆弱性の修正を検証し生成した。
分析エージェントはその後、これらのターゲットを調査し、12 時間以内に 2,308 件の候補発見を生成した。システムは隔離された仮想マシン内で各問題を再現し、1,724 件の脆弱性を確認し、30 時間以内に完了した。
利用開発エージェントは、これらの検証された欠陥が情報を露出させるか、ローカル権限昇格を実現できるかをテストした。このシステムは 291 件の情報漏洩の概念検証と 1,169 件の有効な LPE 利用を生成した。変異分析によって 948 種の異なる脆弱性が特定された。このプロセスは候補修正も生成し、人間のセキュリティ研究者がそれをメンテナに報告する前に発見をレビューした。OpenAI は、Linux カーネルコミュニティの指導に基づき、重要な脆弱性に対して数百件の報告と修正を送信したと述べている。
同社は Patch the Planet パートナーと協力し、他の問題を報告および処理している。
新しい利用技術の発見
研究者は 166 件の利用をサンプリングし、エージェントが少なくとも 10 種類の以前に記録されていない利用技術を使用していることを発見した。チームが相談した第三者のカーネル利用専門家も、これらの技術が新しいと考えている。これには、オブジェクトをカーネルメモリキャッシュに配置する方法、利用の信頼性を向上させる方法、データ攻撃のみで権限を昇格させる方法が含まれる。更新されたプロセスは、以前の活動に比べて顕著な成長を示している。2026 年 7 月には、GPT-5.6 Sol が 166 件のユニークな LPE 脆弱性を発見し、利用したコストは 513,690 米ドル（約 4,006,782 香港ドル）であった。
10 月の運用では 948 件を特定し、その数は五倍を超え、三ヶ月以内に追加のカーネル強化が行われたにもかかわらずである。
OpenAI は 948 件の脆弱性を Pwn2Own および TyphoonPWN の歴史的 Linux カーネル脆弱性報酬と比較した。過去の報酬計算に基づくと、これらの脆弱性の仮定評価は 1,890 万ドルから 6,630 万ドルであり、パイプラインコストの 16 倍から 55 倍に相当する。これは示範的な比較であり、実際の報酬収入ではない。同社は、攻撃者が利用する前に防御者が脆弱性を発見し修正するのを助けることを目指している。また、モデルの能力が向上するにつれて、自動化された修正生成と繰り返しのセキュリティレビューがより重要になることを強調している。
これらの発見は、OpenAI がその Patch the Planet プログラムの一環として発表したものである。
項目 仕様 識別された脆弱性の数 948 候補発見の数 2,308 再現された脆弱性の数 1,724 有効な LPE 利用の数 1,169 総コスト 121 万ドル（約 9,434,000 香港ドル）
自動化システムがネットワークセキュリティに与える影響
OpenAI の自動化ネットワークセキュリティシステムは、脆弱性識別と修正におけるその潜在能力を示している。技術の進歩に伴い、この種のシステムは重要な脆弱性を迅速に発見し修正することができ、攻撃者が脆弱性を利用するリスクを減少させる。これは、セキュリティチームの効率を向上させるだけでなく、特にますます複雑化するネットワーク脅威に直面する中で、業界全体に新しい防御戦略を提供する。自動化された修正生成能力は、将来のネットワークセキュリティ防護の重要な要素となり、企業が攻撃者の行動の前に積極的に防ぐのを助けることになる。