11 月 4 日，OpenAI 发布一份网络安全研究报告，称其用一款尚未公布的网络安全模型搭建了自动化漏洞流水线，在一次针对 Linux 内核的测试中识别出 2308 个潜在安全问题，成功复现 1724 个，并产出 948 个可实现本地权限提升的漏洞利用程序。这一轮测试的 API 成本为 121.34 万美元。
12 小时筛出 2308 个候选，复现率 74.7%
测试于 2026 年 10 月中旬进行。漏洞发现阶段由 AI 智能体先筛出 5034 个有审计价值的代码目标，涉及约 280 万行代码，约占 Linux 内核代码总量的 7%，随后另一个智能体在 12 小时内生成 2308 个去重后的候选漏洞，这一步的 API 调用成本为 31.65 万美元。
动态验证阶段在隔离虚拟机中生成 PoC 并观察实际运行结果。经过 30 小时测试，2308 个候选里有 1724 个成功复现，占比约 74.7%。剩余问题多数受权限要求、复杂竞争条件或特定触发条件限制，真正属于模型分析错误的只有 3.1%。
948 个提权漏洞，成本 121.34 万美元
可利用性评估阶段在启用 SMEP、SMAP、KASLR 和 HARDENED_USERCOPY 等常规防护的 Linux 环境中测试，最终得到 291 个信息泄露 PoC 和 1169 个可实现本地提权的利用程序，经变体分析与补丁开发后，OpenAI 将其中 948 个不同的本地提权漏洞作为统计结果。
整轮测试消耗 121.34 万美元 API 额度，平均每个本地提权利用程序约 1279 美元，其中漏洞利用开发阶段成本最高，达到 77.59 万美元。OpenAI 称这些数字反映的是本次采用的模型与工作流，并非优化后的最低成本。
三个月内从 166 个涨到 948 个
作为对照，OpenAI 团队 2026 年 7 月曾用 GPT-5.6 Sol 对 Linux 内核做过类似测试，当时发现并成功利用 166 个不同的本地提权漏洞，API 成本 51.37 万美元。到 10 月，换用更新一代的网络安全模型后，这一数字提升到 948 个。相关赏金规则可以参考站内此前的 OpenAI 赏金上限提至 17.2 万美元。
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