A OpenAI detalhou nesta quarta-feira um pipeline que utilizou um modelo de inteligência artificial (IA) voltado à cibersegurança, ainda não lançado, para validar e corrigir 948 vulnerabilidades de escalonamento local de privilégios no Linux, ao custo de US$ 1,2 milhão em APIs (interfaces de programação de aplicações).
“Nosso protótipo identificou e analisou 2.308 possíveis descobertas no kernel do Linux, reproduziu dinamicamente 1.724 vulnerabilidades e produziu 948 exploits de escalonamento local de privilégios (LPE, na sigla em inglês) que poderiam permitir que um usuário local sem privilégios obtivesse acesso root”, afirmou a empresa de IA.
Os novos resultados se somam a 24 exploits de LPE que a OpenAI revelou terem sido descobertos pelo modelo GPT-5.5-Cyber em junho de 2026. A pesquisa mais recente transforma esse processo em um pipeline agêntico composto por cinco etapas:
- Descoberta de vulnerabilidades: agentes identificam alvos de auditoria de alto valor (ou seja, partes da base de código relevantes para a segurança e acessíveis a usuários com poucos privilégios) e buscam possíveis descobertas;
- Validação dinâmica: agentes tentam reproduzir cada possível vulnerabilidade em um ambiente isolado (sandbox) e preservam as evidências de execução;
- Avaliação de explorabilidade: agentes testam se as vulnerabilidades validadas poderiam ser usadas para facilitar a divulgação de informações ou o LPE e desenvolvem uma prova de conceito (PoC) de exploit;
- Geração de correções: agentes criam correções para as vulnerabilidades identificadas;
- Revisão humana: pesquisadores de segurança analisam o exploit, a correção e a gravidade proposta antes de o caso ser reportado aos mantenedores do software.
“Em uma execução realizada em meados de outubro de 2026, nosso pipeline, que utilizou um modelo de cibersegurança ainda não lançado, reproduziu dinamicamente 1.724 vulnerabilidades em até 30 horas e gerou PoCs para 291 vulnerabilidades de vazamento de informações e 948 exploits funcionais de LPE para uma distribuição do Linux amplamente usada”, afirmou a OpenAI.
“O custo total da execução foi de US$ 1.213.430 em créditos de API, ou US$ 1.279 por exploit de LPE. Até onde sabemos, os agentes desse pipeline descobriram e usaram pelo menos 10 técnicas inéditas de exploração do Linux.”
Em linhas gerais, essas técnicas incluem:
- dois novos objetos elásticos persistentes para espalhar objetos no cache do kernel alvo;
- duas novas técnicas de manipulação de páginas de memória (page grooming) para melhorar a confiabilidade dos exploits;
- cinco novas técnicas somente com dados (data-only) para obter escalonamento de privilégios diretamente ou por meio de uma escrita arbitrária;
- uma técnica que envolve confusão de tipo arbitrária.
O desenvolvimento é mais uma indicação de como a IA de ponta está redesenhando os contornos da cibersegurança, acelerando a descoberta e a exploração de vulnerabilidades e, ao mesmo tempo, ajudando defensores a corrigir falhas de forma confiável, ainda que por meio de instruções e iterações adicionais, antes que atacantes possam usá-las, e tornando “custo proibitivo” para agentes maliciosos explorar softwares.
Em relatório publicado no mês passado, a VulnCheck classificou a descoberta de vulnerabilidades assistida por IA como uma “categoria de risco em crescimento”, que potencializa invasores novatos, os quais hoje precisam de pouca ou nenhuma expertise técnica para detectar falhas em softwares.
O acesso a modelos de IA não se limita aos defensores. Agentes maliciosos também podem usar as mesmas capacidades para descobrir e transformar em armas novas vulnerabilidades zero-day, ampliando com esforço mínimo o universo de alvos viáveis.
Segundo análises do Google Threat Intelligence Group (GTIG), o número de vulnerabilidades divulgadas por mês mais que dobrou, passando de 5.045 em janeiro de 2026 para 10.740 em agosto de 2026. O número de vulnerabilidades classificadas como de alto risco saltou de 131 divulgações em janeiro de 2026 para 350 em agosto de 2026, um crescimento de 167%.
“A ampla disponibilidade de ferramentas de cibersegurança baseadas em IA quase certamente levou a um aumento significativo na descoberta de vulnerabilidades zero-day”, afirmou o National Cyber Security Centre (NCSC), do Reino Unido, em uma avaliação publicada na terça-feira.
“As ferramentas defensivas de cibersegurança com IA reduziram o intervalo para que uma vulnerabilidade passe de zero-day a N-day (já conhecida e divulgada) e tornaram a aplicação de correções um processo mais rápido. No entanto, sem a configuração correta e ampla dessa tecnologia, muitos sistemas continuam vulneráveis a atacantes que usam ferramentas de cibersegurança com IA para identificar e explorar fraquezas nos sistemas.”
O NCSC também destacou que as organizações precisarão evoluir seus processos internos de correção e testes para acompanhar esse novo ritmo de descoberta de vulnerabilidades.
“Atacantes passaram a demonstrar menos cautela em relação à perda de acesso para atingir um objetivo, já que o custo de substituí-lo é mínimo”, acrescentou o órgão. “As capacidades cibernéticas agora são usadas em uma gama mais ampla de atividades devido ao menor risco envolvido, o que facilita que adversários acessem informações e as utilizem operacionalmente.”
A OpenAI afirmou que a velocidade de descoberta de vulnerabilidades por modelos de ponta precisa ser acompanhada pela geração automatizada de correções, para proteger softwares e limitar a janela de exploração.
“Com iteração guiada por especialistas humanos, acreditamos que correções geradas por IA podem ser funcionalmente corretas, alinhadas aos estilos de código existentes e robustas a variantes de ataque”, afirmou a OpenAI. “No curto e médio prazo, ter acesso a uma conta com privilégios baixos em um sistema operacional que não esteja com as correções mais recentes deve ser considerado funcionalmente equivalente a acesso root para um agente de ameaça com muitos recursos.”
