OpenAI 自動化流程在 Linux 核心挖出 948 個漏洞

OpenAI 建置了一套自主流程，在 Linux 核心中辨識、驗證並產出修補程式，總共處理了 948 個本機提權（local privilege-escalation）漏洞。這個專案的看點不只是它挖出的漏洞數量，更在於它揭示了 AI 代理可能如何大規模參與開源安全的工作。 根據說明，這套流程可以從「發現」進到「驗證」，再產出候選修正，有機會在例行稽核中抓到人工審查者可能漏掉的問題。不過對核心維護者來說，結果並不是自動化的單純勝利。每一份 AI 產生的補丁，在進入關鍵基礎設施前都仍需仔細的人工審查——在這種場域裡，一個有問題的修正，危險程度不亞於它原本要修的漏洞。 Linux 核心格外敏感，因為伺服器、雲端平台、Android 裝置以及不計其數的嵌入式系統都靠它運作。因此這項實驗也帶出工作流程上的實際問題：AI 送來的補丁由誰審？誤報要怎麼過濾？一份自動化的漏洞報告又該附上哪些佐證？ 這個專案同時指向安全研究的一個更大轉向：AI 系統可能扮演不知疲倦的助手，負責掃描程式碼、重現漏洞、提出修法。對人力吃緊的維護者來說，這或許幫得上忙，但前提是整個過程透明且可稽核。OpenAI 這套流程是 AI 從「程式碼建議」跨向「端到端漏洞處理」的顯著案例，而最終的判斷與責任，仍然落在人類維護者身上。