OpenAI Cyber, 자율 파이프라인으로 948개 Linux 커널 LPE 취약점 검증

• OpenAI Cyber가 Linux 커널 로컬 권한 상승(LPE) 취약점을 발견, 악용, 패치하는 자율 파이프라인을 개발해 2026년 중반 948개의 고유 LPE 익스플로잇과 291개의 정보 누출 PoC를 검증함
• 최신 Linux 커널 master 브랜치를 표준 데스크톱 OS 위협 모델(Pwn2Own/TyphoonPWN) 기준으로 타겟팅했으며, API 비용은 1,213,430달러로 발견된 익스플로잇의 추정 가치보다 16~55배 저렴함
• 파이프라인은 2,308개의 후보 취약점을 식별하고 격리된 VM에서 1,724개(74.7%)를 동적으로 검증했으며, 최종 익스플로잇 생성 단계 비용은 775,929달러임
• 에이전트는 지속적 탄성 객체 스프레이 및 데이터 전용 방법 등 10가지 새로운 Linux 악용 기법을 발견했으며, 제3자 전문가에 의해 독창성이 확인됨

파이프라인 성능 및 비용

• 파이프라인은 2,308개의 후보를 식별했으며, KASAN 활성화 VM에서의 동적 검증 비용은 73,330달러임
• ExploitDev 에이전트는 표준 보호 기능(SMEP, SMAP, KASLR)이 적용된 VM에서 익스플로잇을 생성했으며, 성공적인 LPE 개발은 건당 평균 359달러, 실패한 시도는 3,922달러임
• 강화된 kernelCTF 환경에 대한 별도 테스트에서는 32,936달러에 21개의 LPE 익스플로잇을 도출했으며, 승인 시 45배의 투자 수익률을 의미함

모델 역량 및 오케스트레이션

• 2026년 10월 출시 예정인 사이버 모델은 948개의 고유 LPE를 발견해 166개의 고유 LPE를 발견한 2026년 7월 GPT-5.6 Sol 모델을 크게 능가함
• 더 강력한 모델은 더 가벼운 오케스트레이션을 필요로 하며, GPT-5.6 Cyber는 경량 워크플로우로 GPT-5.5 Cyber를 능가했고, GPT-5.6에 기법 계층을 추가해도 1.5%p의 개선만 있었음
• 팀은 자체 테스트 인프라에서 QEMU TCG 취약점을 발견해 공격적 연구를 수행하기 전 테스트 환경을 보강해야 함을 강조함

패치 및 방어적 함의

• AI 생성 패치는 반복을 통해 기능 및 스타일 요구 사항을 충족하도록 정제되었으며, 연구 프로토타입은 사람이 작성한 패치에서 문제를 식별함
• OpenAI는 패치되지 않은 낮은 권한 계정을 루트 접근과 동일하게 취급하고, 샌드박싱(Firecracker, gVisor)을 사용해 폭발 범위를 제한할 것을 권장함
• 이 이니셔티브는 'Patch the Planet' 파트너십을 통해 다른 중요한 오픈소스 프로젝트로 확장하여 공격자의 악용 비용을 높이는 것을 목표로 함