OpenAI ha dichiarato che una pipeline sperimentale basata sull'IA ha generato 948 exploit funzionanti per Linux, in grado di permettere a un utente con accesso locale limitato di ottenere i privilegi di root, cioè il livello più alto di controllo del sistema. L'azienda ha reso nota la ricerca mercoledì, The Hacker News ha riportato, descrivendo un processo che combina scoperta automatizzata delle vulnerabilità, test degli exploit e generazione di patch con la revisione umana.
I risultati riguardano il kernel Linux, il software di base che gestisce l'hardware e le risorse del sistema. OpenAI ha affermato che gli exploit hanno funzionato su una distribuzione Linux di uso comune. Il requisito dell'accesso locale è importante: si tratta di percorsi che, partendo da una base già esistente con privilegi bassi, portano a un controllo maggiore, e non di un mezzo segnalato per entrare inizialmente in una macchina tramite internet.
Dai potenziali difetti agli exploit funzionanti
In un'esecuzione condotta a metà ottobre 2026, OpenAI ha dichiarato che il suo prototipo ha individuato e analizzato 2.308 potenziali risultati sul kernel e ha riprodotto dinamicamente 1.724 vulnerabilità in 30 ore. Ha inoltre generato programmi proof-of-concept, cioè codice che dimostra lo sfruttamento, per 291 vulnerabilità di information leak, oltre ai 948 exploit di escalation locale dei privilegi.
L'esecuzione ha usato un modello orientato alla cybersicurezza di prossima uscita e ha avuto un costo di 1.213.430 dollari in crediti API, che OpenAI ha quantificato in 1.279 dollari per ogni exploit di escalation locale dei privilegi. Questi dati descrivono i risultati sperimentali e la spesa per le API dell'azienda, e non una prestazione verificata in modo indipendente né un conteggio completo dei costi della ricerca.
Il lavoro amplia i 24 exploit di escalation locale dei privilegi che OpenAI aveva reso noti a giugno 2026 come scoperte di GPT‑5.5‑Cyber.
La nuova pipeline prevede cinque fasi. Nella prima, agenti IA selezionano il codice rilevante per la sicurezza che gli utenti con privilegi bassi possono raggiungere e lo analizzano alla ricerca di potenziali difetti. Gli agenti tentano quindi di riprodurre ciascun risultato in un ambiente di test isolato, conservando le prove di ciò che è accaduto durante l'esecuzione.
Nella fase successiva, gli agenti valutano se una falla riprodotta possa esporre informazioni o aumentare i privilegi, e sviluppano exploit dimostrativi. Una fase di generazione delle patch produce le correzioni proposte. Infine, i ricercatori umani di sicurezza esaminano exploit, patch e gravità proposta prima di segnalare il problema ai maintainer.
OpenAI ha inoltre dichiarato che gli agenti hanno scoperto e usato almeno dieci tecniche di sfruttamento di Linux che, a sua conoscenza, erano inedite. Tra queste ci sono due nuovi «elastic objects» persistenti, usati per collocare oggetti nelle cache di memoria del kernel prese di mira, e due tecniche di page grooming, che dispongono la memoria per migliorare l'affidabilità dell'exploit. Ci sono poi cinque tecniche data-only, che ottengono privilegi direttamente o tramite una scrittura arbitraria, cioè una scrittura in memoria controllata dall'attaccante, e una tecnica che coinvolge una confusione di tipo arbitraria, in cui il software tratta un oggetto come un tipo errato.
Scoperte più rapide mettono sotto pressione le patch
La divulgazione arriva mentre si moltiplicano gli avvertimenti secondo cui l'IA sta accelerando la ricerca di vulnerabilità, sia per i difensori sia per gli attaccanti. The Hacker News ha citato un rapporto di ottobre di VulnCheck, che descrive la scoperta assistita dall'IA come una categoria di rischio in crescita, capace di abbassare il livello tecnico necessario ai principianti per trovare falle nel software.
La testata ha inoltre citato i dati del Google Threat Intelligence Group, secondo cui le segnalazioni mensili di vulnerabilità sono salite da 5.045 a gennaio 2026 a 10.740 ad agosto. Le segnalazioni classificate come ad alto rischio sono passate da 131 a 350 nello stesso periodo, con un aumento del 167%.
In una valutazione pubblicata martedì, il National Cyber Security Centre del Regno Unito ha affermato che la diffusione di strumenti informatici basati sull'IA ha «quasi certamente» aumentato in modo significativo la scoperta di vulnerabilità zero-day, cioè falle sconosciute prima della loro scoperta. Citato da The Hacker News, l'ente ha sostenuto che gli strumenti difensivi accorciano il passaggio da una zero-day a una vulnerabilità resa pubblica e accelerano le patch, ma che i sistemi restano esposti quando la tecnologia non viene configurata correttamente e in modo diffuso.
Il NCSC ha inoltre valutato che un accesso sostitutivo più economico ha reso gli attaccanti meno cauti nel perdere una base d'appoggio mentre perseguono un obiettivo, favorendo un uso più ampio delle capacità informatiche per ottenere e utilizzare informazioni.
OpenAI ha sostenuto che la generazione automatica delle patch deve tenere il passo con la scoperta, per ridurre le opportunità di sfruttamento. Ha affermato che un'iterazione guidata da esperti umani può rendere le patch generate dall'IA funzionalmente corrette, coerenti con gli stili di codifica esistenti e resistenti alle varianti di attacco.
Per gli amministratori, l'avvertimento di OpenAI è stato esplicito: l'azienda ritiene che gli attaccanti con risorse adeguate debbano essere considerati di fatto dotati di accesso root quando dispongono già di un account a privilegi bassi su un sistema operativo privo delle patch più recenti disponibili. Le organizzazioni responsabili di patch e test dovrebbero adeguare questi processi al ritmo più rapido della scoperta, come raccomanda il NCSC.
