OpenAI、Linuxカーネルの脆弱性発見から修正までを自律実行するパイプラインを公開、LPE 948件を検証

パイプラインは、Scoutエージェントが監査対象を絞り、Analystエージェントが候補を洗い出し、検証エージェントがKASAN付きの隔離VMで概念実証を作る構成である。2026年10月中旬の実行では候補2,308件のうち1,724件を動的に再現した。情報漏えいのPoCは291件、LPEエクスプロイトは948件で、総コストは$1,213,430、LPE 1件あたり$1,279だった。標的は弱体化していない標準のデスクトップOSである。

費用の内訳では、Scoutが$3,426、Analystが$316,549、検証が$73,330、初期スクリーニングが$44,194、エクスプロイト開発が$775,929だった。失敗した試行は成功例より高くつき、一定時間進展がなければ打ち切る条件を設ければ大きく下げられるとしている。過去のPwn2OwnとTyphoonPWNの報奨額を当てはめると仮想価値は$18.9M〜$66.3Mで、コストの約16倍〜55倍になる。Googleのキュレーション環境kernelCTFでは、LPE 21件と情報漏えいPoC 25件を約$32,936で得た。

知見としては、2026年7月のGPT-5.6 Solの実行が166件だったのに対し、新しいサイバーモデルは948件を見つけ、5倍超の新規LPEを検出した。エージェントは少なくとも10種の新しいエクスプロイト手法を使ったが、安全上の理由で詳細は伏せられている。また、別の0-dayで権限を得ていた例が200件中20件あり、結果だけでなく経路の検証も必要だとしている。

モデルが強力になるほど、重いオーケストレーションは不要になる。GPT-5.5 Cyberでは103の手法を渡すと成功率が76.2%から88.9%に上がったが、GPT-5.6 Cyberでは追加しても1.5ポイントの改善にとどまった。パッチ生成は指示と反復で品質が上がり、人間のパッチの問題を見つけた例もある。報告は数百件を送付済みで、残りはPatch the Planetのパートナーと順次進める。スキャン中の10日間で、61件がupstreamで修正済み、43件がステージング済み、299件が公開で議論されていた。