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OpenAI automatisiert Schwachstellensuche im Kernel
Wie OpenAI in einem Blogbeitrag mitteilt, hat das Unternehmen einen Prototyp entwickelt, der in einer kontrollierten Forschungsumgebung nach Sicherheitslücken im Linux-Kernel sucht. Daraus habe man eine Pipeline gebaut, die automatische Prozesse ausführt.
Der erste Prototyp identifizierte und analysierte laut OpenAI 2308 potenzielle Befunde im Linux-Kernel, reproduzierte dynamisch 1724 Schwachstellen und erzeugte 948 Exploits zur lokalen Rechteausweitung (LPE). Diese könnten lokalen Konten ohne besondere Berechtigungen Root-Zugriff verschaffen, teilt OpenAI in einem Blogbeitrag mit.
Im Juni hat OpenAI dann im Rahmen der Initiative Patch the Planet mit GPT‑5.5 Cyber Schwachstellen im Linux-Kernel identifiziert und 24 Exploits zur lokalen Rechteausweitung entwickelt, um diese zu validieren und zu melden. Diese Arbeit habe man nun zu einer Pipeline ausgebaut, die auf einem kommenden Cybermodell basiert.
Im Wesentlichen funktioniere diese Pipeline so: Zunächst identifiziert sie sicherheitsrelevante Teile des Linux-Kernels und untersucht diese Prüfziele mittels statischer Analyse auf potenzielle Schwachstellen. Anschließend reproduziert sie die Befunde dynamisch in einer isolierten Umgebung, erstellt einen Proof-of-Concept-Exploit (PoC) zum Nachweis der Ausnutzbarkeit und generiert Patches. Abschließend prüft eine Fachperson aus der Sicherheitsforschung die Ergebnisse.
Die Pipeline liefert eine Ursachenanalyse, einen minimalen Proof of Concept, der einen Absturz auslöst, einen Patch-Vorschlag und einen vollständigen Exploit. Damit unterstützt sie Forschende dabei, den Schweregrad der Schwachstelle zu bewerten und die Korrekturen in das Upstream-Projekt einzubringen.
Bei einem Durchlauf Mitte Oktober 2026 reproduzierte die Pipeline mit einem kommenden Cybermodell dynamisch 1724 Schwachstellen, teilt OpenAI mit. Für eine häufig genutzte Linux-Distribution erzeugte sie PoCs für 291 Schwachstellen mit Informationsabfluss sowie 948 funktionierende Exploits zur lokalen Rechteausweitung (Local Privilege Escalation, LPE). Der gesamte Durchlauf kostete 1.213.430 US-Dollar an API-Credits, also 1279 Dollar pro LPE-Exploit.
In einer angepassten kernelCTF-Umgebung, die eine Version des Linux-Kernels mit reduzierter Angriffsfläche nutzt, erzeugte unsere Pipeline 25 PoCs für Informationsabfluss und 21 LPE-Exploits. Zum Vergleich: Zum Zeitpunkt der Erstellung dieses Berichts hatte kernelCTF im Jahr 2026 insgesamt 26 bestätigte Zero-Day-LPE-Exploits angenommen. Die Untersuchung kostete rund 32.936 Dollar an API-Credits. Würden die 21 Schwachstellen vom Programm angenommen, ergäbe sich eine Prämie von rund 1,5 Millionen US-Dollar, etwa das 45-Fache der Scan-Kosten. Nach unserem Kenntnisstand entdeckten und nutzten die Agenten dieser Pipeline mindestens 10 neue Techniken zur Ausnutzung von Linux-Schwachstellen.
Die Linux-Maintainer-Teams und die Sicherheitscommunity arbeiten intensiv daran, Schwachstellen schnell zu entdecken und zu beheben. Während des laufenden Scans beobachteten wir innerhalb von 10 Tagen, dass über 100 Linux-LPEs bereits behoben waren oder dafür Patches anderer Mitwirkender zur Integration bereitstanden. Rund 300 weitere wurden öffentlich diskutiert.
Angesichts der Geschwindigkeit, mit der Frontier-Modelle Schwachstellen entdecken, hält OpenAI die automatisierte Patch-Erstellung für unverzichtbar.
Ein neues KI-Modell kann das Verhalten verschiedenster Substanzen, vom Treibsand bis zum Protein, simulieren und ist damit in ganz unterschiedlichen Disziplinen, von der Robotik bis zur Medizin, nützlich.