Ядерная катастрофа. В недрах Linux найдено 2000 новых «дыр», половина позволяет получить админские права. Опрос

• CNews FORUM 12 ноября
• CNews AWARDS 12 ноября
• Школа Роста
• СУБД в эпоху ИИ
• КИИ в облаке
• 10 лет российского бэкапа
• SDN: Сеть как дом
• История облаков
• 30 лет ERP России
• Цифровизация
• Импортозамещение
• Безопасность
• ИТ в госсекторе
• ИТ в банках
• ИТ в торговле
• Телеком
• ИТ-бизнес
• Рейтинги

06 Ноября 2026 13:10 06 Ноя 2026 13:10 |

ИИ-технологии OpenAI помогли найти в ядре Linux почти около 2000 уязвимостей, почти половина из которых позволяют получить root-права, всего за несколько часов. На это было потрачено около $1,21 млн, что в 55 раз дешевле, чем если бы это делали обычные тестировщики.

Экономичность доказана

ИИ-агенты оказались весьма полезным инструментом в вопросе быстрого, и качественного повышения уровня безопасности ядра Linux за минимальные деньги. Компания OpenAI, создатель знаменитой нейросети ChatGPT, провела эксперимент, в котором позволила своим нейросетям покопаться в коде Linux, и в результате они нашли в нем свыше 1700 уязвимостей.

Примерно для 950 из них ИИ-агенты GPT-5.5 и GPT-5.6 Cyber разработали эксплойты, которые позволяют получит root-права – высший уровень доступа в Linux. На весь эксперимент OpenAI потратила $1,21 млн, что является крупной суммой лишь на первый взгляд.

На самом деле, если разделить $1,21 млн на число подготовленных эксплойтов, то получится, что каждый из них обошлась лишь в $1,279 тыс. Портал OpenNet сравнивает это с творениями живых разработчиков – участников конкурсов Pwn2Own и TyphoonPWN, которые тратят на один такой эксплойт $20-70 тыс. Иначе говоря, использование нейросетей для поиска уязвимостей выгоднее в 16-55 раз.

Все работает

В продолжение эксперимента аналитики OpenAI протестировали созданные при помощи ИИ эксплойты в самых распространенных дистрибутивах Linux. В системах были активированы различные системы безопасности, включая SMEP (Supervisor Mode Execution Prevention), SMAP (Supervisor Mode Access Prevention), KASLR (Kernel Address Space Layout Randomization), а также HARDENED_USERCOPY.

ИИ оказался быстрее, дешевле и эффективнее обычных тестировщиков

Даже несмотря на это часть эксплойтов были успешно применены. Среди них – 21 повышающих права доступа, 25 обеспечивающих возможность кражи информации.

Процесс поиска «дыр» и создания эксплойтов для них OpenAI полностью автоматизировала и разбила на несколько этапов. Первый – это детальное сканирование кода ядра Linux, длившееся полдня, по результатам которого было выявлено около 2300 потенциально опасных участков.

Второй этап – создание прототипов эксплойтов и их тестирование, на что ушло еще 30 часов. Итог – 1724 подтвержденные уязвимости из 2300 потенциальных «дыр» в коде, найденных в ходе первоначальной проверки.

Финальный этап – это подготовка готовых вариантов эксплойтов и патчей для устранения уязвимостей. Всю работу выполняли ИИ-агенты.

Дополнительное доказательство

Информацию об уязвимостях в ядре Linux OpenAI передала сообществу разработчиков ядра. Тогда же выяснилось, что часть из них успели выявить живые тестировщики, и что для некоторых из них готовы или готовятся патчи.

Пока неизвестно, попала ли информация о найденных ИИ уязвимостях в коде ядра Linux в открытый доступ. Вероятность такого исхода весьма высока – как сообщал CNews, в октябре 2026 г. участвующие в устранении «дыр» специалисты по ошибке выложили в общий доступ сведения о целом ряде уязвимостей критического уровня.

К этому все и шло

Разработчики Linux и без эксперимента OpenAI давно разглядели пользу ИИ в задачах поиска уязвимостей в коде. В начале сентября 2026 г. CNews писал, что нейросети в течение длительного времени весьма активно используются в этом процессе.

Low/no-code-революция: новая архитектура цифровой независимости Конференция

К примеру, в релизе Linux 7.2, дебют которого состоялся 16 августа 2026 г., искусственный интеллект помог выявить 1500 уязвимостей различной степени опасности. Притом нейросети сканируют даже очень отдаленные участки кода ядра Linux, которые никем не проверялись на протяжении многих лет.

Но у всего этого есть и обратная сторона – ИИ-сканеры в значительной степени повысили нагрузку на участников сообщества. Так, для вышедшего 18 октября 2026 г. ядра Linux 7.3 от трети до половины всех предложенных к внедрению 648 патчей представляли собой исправления низкого приоритета, доработки или уточнения, инициированные искусственным интеллектом.

• Лучший софт для обеспечения ИТ-безопасности компании ― на ИТ-маркетплейсе CNewsMarket. С ценами.