OpenAI ने 4 नवंबर, 2026 को बताया कि एक प्रोटोटाइप भेद्यता-अनुसंधान पाइपलाइन, जो इसके अप्रकाशित साइबर मॉडल में से एक द्वारा संचालित है, ने अक्टूबर के मध्य में एक शोध के दौरान लिनक्स कर्नेल में 948 अद्वितीय स्थानीय विशेषाधिकार वृद्धि कमजोरियों की खोज की और उन्हें हथियार बनाया। Unite.AI और The Hacker News द्वारा विस्तार से कवर किए गए कंपनी के लेख के अनुसार, उसी पाइपलाइन ने प्रत्येक खोज के लिए उम्मीदवार पैच भी तैयार किए और कर्नेल अनुरक्षकों को वितरण के लिए मानव समीक्षकों को पूरा पैकेज सौंप दिया।

प्रत्येक दोष, यदि पुष्टि की जाती है, तो एक वंचित स्थानीय उपयोगकर्ता को एक कमजोर मशीन पर रूट एक्सेस प्राप्त करने की अनुमति देगा - जिस प्रकार का बग, लिनक्स सिस्टम पर चलता है, वह स्थिति से परे है। मुद्दा यह था कि लिनक्स लक्ष्य है: ओपनएआई ने इसे इसलिए चुना क्योंकि कर्नेल कोड की 40 मिलियन से अधिक लाइनों तक फैला हुआ है और एंड्रॉइड फोन, क्लाउड इंफ्रास्ट्रक्चर और सुपर कंप्यूटर को रेखांकित करता है, जिससे यह सबसे परिणामी कोडबेस बन जाता है जिसके खिलाफ एक स्वचालित शोधकर्ता का परीक्षण किया जा सकता है। For more context on this story, see our ongoing AI industry coverage.

पाइपलाइन कैसे काम करती है

सिस्टम कई चरणों को एक साथ जोड़ता है: भेद्यता की खोज, गतिशील सत्यापन, शोषण क्षमता मूल्यांकन, पैच पीढ़ी और अंत में, मानव समीक्षा। OpenAI लेगवर्क करने वाले एजेंटों के तीन वर्गों का वर्णन करता है। स्काउट एजेंट इस आधार पर ऑडिट लक्ष्य चुनते हैं कि कम-विशेषाधिकार प्राप्त संदर्भों से कोड कितना पहुंच योग्य है और यह सुरक्षा-प्रासंगिक कितना दिखता है। विश्लेषक एजेंट उम्मीदवार बग के लिए उन लक्ष्यों को स्कैन करते हैं। इसके बाद ट्राइएज एजेंट कर्नेल एड्रेस सैनिटाइजर के साथ संचालित कर्नेल चलाने वाली वर्चुअल मशीनों के अंदर अवधारणा के प्रमाण बनाते हैं और परिष्कृत करते हैं, केवल स्थैतिक विश्लेषण पर भरोसा करने के बजाय रनटाइम साक्ष्य को संरक्षित करते हैं।

प्रत्येक पूर्ण अनुसंधान बंडल में चार कलाकृतियाँ होती हैं: एक मूल-कारण विश्लेषण, अवधारणा का न्यूनतम क्रैशिंग प्रमाण, एक उम्मीदवार पैच, और एक पूर्ण कार्यशील शोषण। OpenAI स्पष्ट था कि परीक्षण जानबूझकर कमजोर लक्ष्य के विरुद्ध नहीं किया गया था - वर्चुअल मशीनें SMEP, SMAP, KASLR और HARDENED_USERCOPY शमन के साथ एक स्टॉक डेस्कटॉप कॉन्फ़िगरेशन चलाती थीं।

दौड़ के पीछे के नंबर

स्वीप का पैमाना कहानी है. स्काउट एजेंटों ने कोड की लगभग 2.8 मिलियन लाइनों को कवर करते हुए 5,034 ऑडिट लक्ष्यों का चयन किया - कर्नेल का लगभग 7 प्रतिशत। विश्लेषक एजेंटों ने 12 घंटों के भीतर 2,308 डुप्लीकेट उम्मीदवार निष्कर्ष तैयार किए। गतिशील सत्यापन ने 30-घंटे की विंडो के भीतर उन कमजोरियों में से 1,724 को पुन: उत्पन्न किया, और ओपनएआई का कहना है कि बचे हुए निष्कर्षों में से केवल 3.1 प्रतिशत ने गलत मॉडल विश्लेषण को प्रतिबिंबित किया।

ओपनएआई के अनुसार, शोषण चरण ने सत्यापन को हथियारों में बदल दिया: अवधारणा के 291 सूचना-लीक प्रमाण और 1,169 कार्यशील स्थानीय विशेषाधिकार वृद्धि शोषण। वेरिएंट विश्लेषण - एक ही दोष वर्ग के सहोदर उदाहरणों को खोजने के लिए एक पुष्टि किए गए बग को बदलना - फिर 948 अलग-अलग पैच तैयार किए गए, और ओपनएआई उस आंकड़े को अद्वितीय विशेषाधिकार वृद्धि बग की हेडलाइन गिनती के रूप में उपयोग करता है। इसीलिए कच्ची शोषण गणना और 948 का आंकड़ा मेल नहीं खाता। कंपनी ने यह भी चेतावनी दी कि उत्पन्न सुधार अनुरक्षक समीक्षा के लिए उम्मीदवार बने रहेंगे, मर्ज किए गए पैच के लिए नहीं।

एक परिणाम लगभग ख़त्म हो गया

रिपोर्ट लगभग चूक के बारे में असामान्य रूप से स्पष्ट है। शुरुआती दौर में, ओपनएआई ने पाया कि रिपोर्ट किए गए 200 में से 20 सफल कारनामों ने उन्हें दी गई भेद्यता की तुलना में एक अलग शून्य-दिन के माध्यम से रूट प्राप्त किया था - जिसका अर्थ है कि अकेले रूट शेल ने विसंगति को छिपा दिया होगा। कंपनी ने कार्य की बाधाओं को कड़ा कर दिया और प्रतिक्रिया में प्रत्येक शोषण के पथ की एक स्वतंत्र जांच जोड़ दी। यह एक विवरण है जो मायने रखता है: इस पैमाने पर, एक स्वचालित प्रणाली गलत कारणों के लिए तकनीकी रूप से सही परिणाम उत्पन्न कर सकती है, और केवल स्पष्ट पथ सत्यापन ही इसे पकड़ता है।

प्रति शोषण लागत तेजी से गिरती है

ओपनएआई की अपनी रनों की तुलना से पता चलता है कि अर्थशास्त्र कितनी तेजी से आगे बढ़ रहा है। अक्टूबर के मध्य में एपीआई क्रेडिट में $1.213 मिलियन की लागत आई - $1,279 प्रति अद्वितीय विशेषाधिकार वृद्धि बग। जीपीटी-5.6 सोल मॉडल का उपयोग करते हुए जुलाई 2026 के अंत में चलाने की लागत $513,690 थी और इसमें 166 अद्वितीय बग निकले, जो लगभग $3,100 प्रति शोषण होता है। यह तीन महीनों में नए निष्कर्षों में पांच गुना से अधिक की वृद्धि है - एक अवधि, ओपनएआई नोट्स, जिसमें कर्नेल को सख्त करना जारी रखा गया - आधे से भी कम यूनिट लागत पर। कंपनी अपनी लागत के आंकड़ों को ऊपरी सीमा के रूप में प्रस्तुत करती है, क्योंकि रन खर्च को अनुकूलित करने के बजाय क्षमता को मापने के लिए बनाए गए थे।

एक अलग से अनुकूलित कर्नेलसीटीएफ रन ने एपीआई क्रेडिट में लगभग $32,936 पर 112 घंटों में अवधारणा के 25 सूचना-लीक प्रमाण और 21 कारनामे तैयार किए। ओपनएआई ने नोट किया कि उस रन से जुड़ा लगभग 1.5 मिलियन डॉलर का इनाम का आंकड़ा सभी 21 कमजोरियों को स्वीकार किए जाने पर सशर्त है, न कि घोषित पुरस्कार - Google के कर्नेलसीटीएफ नियम प्रति पात्र शोषण के लिए $71,337 का भुगतान करते हैं, 20 रनों में कम से कम 70 प्रतिशत स्थिरता की आवश्यकता होती है, और पुरस्कारों को शून्य-दिन के सबमिशन को योग्य बनाने तक सीमित करते हैं।

दस तकनीकें विशेषज्ञों ने नहीं देखीं

ओपनएआई की टीम और तीसरे पक्ष के कर्नेल शोषण विशेषज्ञों द्वारा समीक्षा किए गए 166-शोषण नमूने में से दस तकनीकों को वास्तव में नया माना गया। कंपनी ने कुछ नाम दिए: लगातार लोचदार ऑब्जेक्ट, पेज ग्रूमिंग, डेटा-केवल विशेषाधिकार वृद्धि और मनमाना प्रकार का भ्रम। सुरक्षा कारणों से पूर्ण तकनीकी विवरण छिपाया जा रहा है - एक स्वीकृति कि प्रकाशित वही प्लेबुक हमलावरों के लिए तुरंत उपयोगी होगी।

भोर से लेकर ग्रह को पैच करने तक

यह रन ओपनएआई द्वारा 2026 में शुरू किए गए काम का विस्तार है। 22 जून, 2026 को सुरक्षा फर्म ट्रेल ऑफ बिट्स के साथ लॉन्च की गई डेब्रेक पहल, एआई-सहायता प्राप्त भेद्यता अनुसंधान को विशेषज्ञ समीक्षा के साथ जोड़ती है, जबकि पैच परिनियोजन और प्रकटीकरण के नियंत्रण में अनुरक्षकों को छोड़ दिया जाता है। उस पहले प्रयास में जीपीटी-5.5 साइबर लिनक्स कार्य से 24 विशेषाधिकार वृद्धि कारनामे और अवधारणा के आठ कर्नेल-पॉइंटर सूचना-लीक प्रमाण की सूचना दी गई थी - जो इस महीने की उपलब्धि का एक अंश है।

ओपनएआई का कहना है कि उसने पहले ही रखरखावकर्ताओं को महत्वपूर्ण कमजोरियों के लिए सैकड़ों रिपोर्ट और पैच भेज दिए हैं, शेष को धीरे-धीरे पैच द प्लैनेट भागीदारों के माध्यम से वितरित किया जाएगा। यह अनुरक्षकों से वर्तमान कोड के खिलाफ निष्कर्षों को फिर से सत्यापित करने का भी आग्रह करता है, क्योंकि अक्टूबर स्कैन में 61 बग पहले से ही पैच किए गए थे, 43 स्टेजिंग पैच लंबित थे, और 299 जो सार्वजनिक रूप से रिपोर्ट किए गए थे या चर्चा की गई थी - सबूत है कि कर्नेल डेवलपर्स हाथ से कुछ समान खामियां ढूंढ रहे थे, भले ही मॉडल उनसे आगे निकल गया हो।

कर्नेल सुरक्षा के लिए इसका क्या अर्थ है

जैसे ही OpenAI इसे फ़्रेम करता है, अड़चन बदल रही है। भेद्यता लीड उत्पन्न करना सस्ता और लगभग असीमित होता जा रहा है; दुर्लभ संसाधन अब शोषण पथ साबित कर रहे हैं, एक गतिशील कोडबेस के विरुद्ध निष्कर्षों को चालू रख रहे हैं, और फिक्स अनुरक्षकों का उत्पादन विलय के लिए तैयार हैं। स्वतंत्र सत्यापन और मानव समीक्षा - जिसने प्रारंभिक ऑटो-जनरेटेड पैच में गलत-शून्य-दिन की विफलता और गुणवत्ता की समस्याओं दोनों को पकड़ा - यह निर्धारित करता है कि क्या इस पैमाने पर स्वचालित अनुसंधान उपयोगी रक्षात्मक कार्य बन जाता है या अतिरंजित अनुरक्षकों के लिए एक नए प्रकार का रिपोर्टिंग बोझ बन जाता है।

रक्षकों के लिए, संदेश असहज लेकिन स्पष्ट है: वही पाइपलाइन जो उम्मीदवारों के लिए पैच तैयार करती है, एक सक्षम प्रतिद्वंद्वी को हजारों शुरुआती बिंदु दे सकती है। यह दौड़ अब उन लोगों के बीच है जो फ़िक्स को मर्ज कर रहे हैं और जो कोई भी अपने दम पर कारनामों को पुन: पेश करने का प्रबंधन करता है।

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