OpenAI identificeert 948 kwetsbaarheden voor lokale rechtenverhoging in Linux-kernel
8 november 2026 · 2 min leestijd
OpenAI heeft onthuld dat een AI-model voor cyberbeveiliging in ontwikkeling autonoom kwetsbaarheden heeft ontdekt en geverifieerd in de Linux-kernel.
Tijdens tests in het midden van oktober reproduceerde een AI-agent dynamisch 1.724 kwetsbaarheden in de nieuwste master-branch van de Linux-kernel. Dit leidde tot de creatie van 948 exploits voor lokale rechtenverhoging, waarbij gewone gebruikers beheerdersrechten kunnen verkrijgen, en 291 bewijzen van concept voor informatielekken. De agent gebruikte een geautomatiseerde pijplijn om niet alleen de kwetsbaarheden te vinden en te bewijzen, maar ook om correctievoorstellen te genereren.
De agent identificeerde ongeveer 2,8 miljoen regels code, wat ongeveer 7 procent van de totale broncode van de kernel is, als doelgebieden voor beveiligingsaudits. Na een statische analyse van ongeveer 12 uur werden 2.308 potentiële kwetsbaarheden gedetecteerd. Vervolgens voerde de agent verificatieprogramma's uit op geïsoleerde virtuele machines met een actieve Kernel Address Sanitizer om de kwetsbaarheden te reproduceren.
Analyse van 166 gesamplede exploits door onderzoekers van OpenAI toonde aan dat er ten minste 10 nieuwe, voorheen onbekende aanvalsmethoden voor Linux werden gebruikt. De totale kosten voor de API-credits tijdens dit onderzoek bedroegen 1.213.430 dollar, wat neerkomt op ongeveer 1.279 dollar per kwetsbaarheid voor rechtenverhoging.
In een eerdere fase in juli 2026 ontdekte GPT-5.6 Sol 166 unieke kwetsbaarheden voor rechtenverhoging met totale API-kosten van 513.690 dollar, wat ongeveer 3.095 dollar per stuk was. OpenAI merkte op dat nieuwere modellen, zoals GPT-5.6 Cyber, een hogere succesratio behaalden met een simpelere configuratie dan GPT-5.5 Cyber, dat complexe orkestratie en externe ondersteuning nodig had.
OpenAI heeft honderden rapporten en correctievoorstellen gestuurd naar kernelontwikkelaars en werkt samen met organisaties van Patch the Planet om verdere meldingen en patches in te dienen. De organisatie adviseert om eerder gecontroleerde code opnieuw te scannen met krachtigere modellen om bugs te vinden die eerdere versies over het hoofd hebben gezien.