GPT-6 Cyber e Linux: 948 exploit nel kernel per 1,2 milioni
OpenAI ha scansionato il kernel Linux con GPT-6 Cyber: 948 exploit funzionanti e privilegi di root per circa 1,08 milioni di euro. Ecco cosa rivela il report.
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A metà ottobre 2026 qualcuno in OpenAI ha premuto avvio e una catena di agenti ha iniziato a setacciare il kernel Linux, il codice su cui poggiano smartphone Android, cloud e supercomputer. Dieci giorni dopo sul tavolo c’erano 948 exploit funzionanti, ciascuno capace di permettere a un normale utente di ottenere i privilegi di root, insieme a una fattura da 1.213.430 USD (circa 1.081.103 EUR, tasso BCE del 05/11/2026). Il 4 novembre OpenAI ha illustrato i risultati nel rapporto “A thousand fewer paths to root”, rivelando il giorno seguente che il motore dietro l’operazione era GPT-6 Cyber. Ho letto il documento per intero: ecco cosa ne emerge.
I numeri del report
- 2.308 bug sospetti, 1.724 riprodotti all’interno di macchine virtuali (74,7%).
- 1.169 exploit funzionanti per l’escalation di privilegi, 948 vulnerabilità uniche dopo l’analisi delle varianti, 291 dimostrazioni di fuga di informazioni (leak).
- Costo delle chiamate API: circa 1.081.103 EUR (1.213.430 USD), pari a circa circa 1.140 EUR (1.279 USD) per singolo exploit unico.
- La stessa pipeline eseguita a luglio con GPT-5.6 Sol: 166 exploit per circa 457.671 EUR (513.690 USD).
- 304 falle critiche notificate ai maintainer del kernel con relative proposte di patch.
Perché proprio il kernel Linux
Il kernel Linux conta più di 40 milioni di righe di codice ed espone ad attacchi chiamate di sistema, stack di rete, file system e driver. È uno dei progetti open source più controllati e revisionati al mondo, rappresentando un banco di prova ideale: se un modello scova qualcosa qui, può trovarlo ovunque. OpenAI riconosce che il nodo principale non è stato individuare anomalie, ma filtrare quali tra migliaia di candidati fossero concretamente sfruttabili e quali andassero corretti per primi.
Le cinque fasi della pipeline
In primo luogo sono entrati in gioco gli esploratori. Gli agenti hanno esaminato le directory e i file del kernel, selezionando 5.034 target di audit: porzioni raggiungibili da un utente privo di privilegi e rilevanti per la sicurezza. In tutto circa 2,8 milioni di righe, ossia il 7% dell’intero kernel. Questa fase è costata circa 3.052 EUR (3.426 USD).
Poi è toccato agli analisti. Hanno letto il codice di ciascun target, costruito un modello di minaccia e cercato bug in modo simile a quanto fa l’estensione Codex Security. In 12 ore hanno prodotto 2.308 candidati de-duplicati, con una spesa di circa 282.029 EUR (316.549 USD).
Il terzo step è la verifica. Per ogni candidato, l’agente ha scritto un programma di prova eseguendolo in una macchina virtuale con kernel compilato tramite KASAN, il tool per intercettare corruzioni di memoria. L’agente ha modificato il programma fino a replicare il crash o esaurire le strategie. In 30 ore sono stati riprodotti 1.724 bug. Soltanto il 3,1% dei candidati derivava da un’analisi errata del modello; gli altri non riprodotti richiedevano privilegi più alti o condizioni complesse, come race condition. Costo: circa 65.333 EUR (73.330 USD).
La quarta fase ha stabilito l’effettiva sfruttabilità. Un agente di filtraggio ha ristretto il campo a 313 candidati a leak di informazioni e 1.238 candidati a escalation di privilegi (44.194 USD, circa 39.375 EUR). A quel punto, gli agenti specializzati in exploit hanno attaccato macchine dotate delle tipiche difese delle distribuzioni standard: SMEP, SMAP, KASLR e HARDENED_USERCOPY. Il bilancio è stato di 291 dimostrazioni di leak e 1.169 exploit con acquisizione di root. Dopo l’aggregazione delle varianti sono rimaste 948 vulnerabilità uniche, per le quali sono state generate 948 patch distinte. Questa fase è stata la più onerosa: circa 691.312 EUR (775.929 USD).
L’ultima stazione ha visto l’intervento umano. Un ricercatore ha riesaminato exploit, patch e classificazione di gravità prima dell’invio delle segnalazioni.
| Fase | Risultato | Costo API |
|---|---|---|
| Esploratori | 5.034 target, 2,8 mln di righe | ~3.052 EUR (3.426 USD) |
| Analisti (12 h) | 2.308 candidati | ~282.029 EUR (316.549 USD) |
| Verifica (30 h) | 1.724 riprodotti | ~65.333 EUR (73.330 USD) |
| Filtraggio | 313 + 1.238 candidati | ~39.375 EUR (44.194 USD) |
| Exploit | 291 leak, 1.169 exploit, 948 unici | ~691.312 EUR (775.929 USD) |
| Totale | ~1.081.103 EUR (1.213.430 USD) |
*Conversioni EUR stimate sul tasso di riferimento BCE del 05/11/2026 (1 EUR = 1,1224 USD, fonte: ecb.europa.eu).
Un exploit al costo di un portatile
Un exploit andato a buon fine è costato in media circa 320 EUR (359 USD). I tentativi falliti sono risultati dieci volte più cari: 69 casi con una media di circa 3.494 EUR (3.922 USD), principalmente a causa di complesse race condition. La stessa OpenAI rileva che una semplice regola di stop dopo un’ora senza progressi avrebbe tagliato sensibilmente il conto, e considera l’intero importo come un tetto massimo.
A titolo di confronto, il rapporto cita i premi delle competizioni di sicurezza. Pwn2Own pagava circa 17.819 EUR (20.000 USD) per un exploit del kernel Linux, TyphoonPWN circa 62.366 EUR (70.000 USD). Moltiplicando per 948 si ottiene un controvalore teorico compreso tra 18,9 e 66,3 milioni di dollari, da 16 a 55 volte superiore alla spesa sostenuta per la pipeline. In un secondo test condotto sul kernel irrobustito del programma kernelCTF di Google, la pipeline ha individuato 21 exploit in 112 ore, spendendo circa circa 29.344 EUR (32.936 USD). Per dare un’idea: in tutto il 2026 kernelCTF ha accolto 26 exploit zero-day confermati. La conclusione di OpenAI è disarmante: con i modelli attuali, cercare falle su questa scala è diventato economicamente conveniente. Anche per i malintenzionati.
Modello più potente, stessa pipeline, cinque volte i risultati
A luglio la medesima infrastruttura basata su GPT-5.6 Sol aveva individuato e sfruttato 166 vulnerabilità. A ottobre, con GPT-6 Cyber, ne ha trovate 948. Entrambe le sessioni hanno lavorato sul ramo principale più recente del kernel, intervallate da tre mesi di correzioni ordinarie. L’indicazione del report è chiara: riesamina il codice già analizzato con un modello precedente, perché il successore vedrà ciò che è sfuggito prima.
Su un campione di 166 exploit, i ricercatori hanno estratto 10 tecniche di exploitation mai viste prima né da loro né dagli esperti esterni del kernel. I dettagli non sono stati resi pubblici per motivi di sicurezza.
L’agente che ha sfruttato la falla sbagliata
L’aneddoto più interessante del rapporto riguarda un imprevisto. In una fase preliminare, la pipeline ha notificato 200 exploit riusciti. Dalle verifiche manuali è emerso che 20 di questi avevano ottenuto i permessi di root sfruttando una vulnerabilità zero-day del tutto diversa da quella assegnata all’agente. Il traguardo era reale, ma la strada percorsa non era quella prevista. OpenAI ha quindi introdotto un controllo indipendente per accertarsi che ogni exploit utilizzi effettivamente il difetto bersaglio. Questa dinamica si riflette anche nei test con trappole di cui parlo nell’articolo sul perimetro di incarico.
Un altro episodio: durante il test su kernelCTF, un agente impegnato ad analizzare gli input delle chiamate di sistema si è imbattuto in un crash anomalo. Seguendone le tracce senza avere accesso al codice sorgente, ha scovato una falla nell’emulatore QEMU che ospitava l’ambiente di test, scrivendo poi un exploit dedicato. Il bug era già stato risolto in una release più recente di QEMU, ma non in quella impiegata per le prove.
La risposta dei maintainer del kernel
Al termine dei dieci giorni di scansione e analisi manuale, 61 falle risultavano già corrette nel repository principale, 43 avevano patch in fase di sviluppo e 299 erano oggetto di discussione e segnalazioni pubbliche, alcune scoperte in parallelo da altri ricercatori. Rispettando le richieste della community Linux, OpenAI sta inviando i report a scaglioni, partendo dalle criticità maggiori, in coordinamento con i partner dell’iniziativa Patch the Planet.
Cosa cambia per chi amministra sistemi
Il rapporto contiene una considerazione da tenere a mente: l’accesso a un account standard su un sistema privo degli ultimi aggiornamenti deve essere considerato, nell’immediato futuro, equivalente all’accesso come root per un attaccante con risorse adeguate. In termini pratici:
- aggiorna il kernel con frequenza superiore a quella trimestrale: nei dieci giorni della prova più di cento vulnerabilità hanno ricevuto una patch o l’hanno vista entrare in preparazione;
- non dare per scontato che un account non privilegiato sia innocuo se terzi possono eseguirvi codice arbitrario;
- isola i servizi: OpenAI cita Firecracker e gVisor come strumenti efficaci per circoscrivere l’impatto di un’intrusione;
- se impieghi l’IA per l’analisi delle falle, verifica non solo il risultato finale, ma anche il percorso esatto seguito dall’agente.
Trovi ulteriori dettagli su questa tecnologia nell’approfondimento su GPT-6 Cyber e sui costi di utilizzo nell’articolo dedicato a GPT-6 Cyber prezzi e API.
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- OpenAI, A thousand fewer paths to root, 04/11/2026
- OpenAI, GPT-6 Cyber, 05/11/2026
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