OpenAI के AI सिस्टम ने Linux कर्नेल में खोजे 948 सुरक्षा बग
OpenAI ने काफी हद तक स्वायत्त सिस्टम को Linux कर्नेल पर लगाया और उसने काम करने वाले exploit के साथ 948 अलग-अलग लोकल privilege escalation बग खोज निकाले।
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giftdetect· मिनटों में सही तोहफ़ाOpenAI ने एक बहु-चरणीय और काफी हद तक स्वायत्त vulnerability-रिसर्च सिस्टम बनाकर उसे Linux कर्नेल पर आज़माया। कंपनी के अनुसार सिस्टम ने 28 लाख लाइनों के कोड का विश्लेषण किया, 2,308 संभावित समस्याएं चिह्नित कीं और अंत में 948 अलग-अलग लोकल privilege escalation (LPE) मामलों तक पहुंचा, जिनके साथ काम करने वाले exploit भी बने। ऐसी खामियां सिस्टम पर सीमित अधिकार वाले यूज़र को root स्तर तक पहुंचा सकती हैं।
पहले चुने गए ठिकाने, फिर हुआ विश्लेषण
Linux कर्नेल में 4 करोड़ से ज़्यादा लाइनें हैं और यह Android, क्लाउड इन्फ्रास्ट्रक्चर तथा सुपरकंप्यूटरों के नीचे चलता है। OpenAI ने मॉडल से पूरा रिपॉज़िटरी पढ़वाने के बजाय पहले “Scout” एजेंटों से ऐसे हिस्से छंटवाए, जो कम अधिकार वाले यूज़र के लिए पहुंच में हों। उन्होंने 5,034 लक्ष्य चुने, यानी कर्नेल कोडबेस का करीब 7 प्रतिशत। इस चरण पर API क्रेडिट में 3,426 डॉलर खर्च हुए। इसके बाद विश्लेषण एजेंटों ने 12 घंटे में डुप्लिकेट हटाकर 2,308 संभावित खोजें तैयार कीं, जिन पर 316,549 डॉलर लगे।
बग की पुष्टि खुद सिस्टम ने की
सिस्टम सिर्फ कोड पढ़कर रिपोर्ट नहीं बनाता रहा। एजेंट ने proof of concept तैयार किया और Kernel Address Sanitizer वाले कर्नेल के साथ अलग वर्चुअल मशीन में समस्या दोहराने की कोशिश की। 30 घंटे में 2,308 में से 1,724 समस्याएं दोहराई जा सकीं, यानी लगभग 74.7 प्रतिशत। OpenAI के मुताबिक बाकी में से सिर्फ 3.1 प्रतिशत मॉडल के गलत विश्लेषण का नतीजा थे। इस चरण की लागत 73,330 डॉलर रही।
आगे 1,238 LPE उम्मीदवार बचे। परीक्षण में SMEP, SMAP, KASLR और HARDENED_USERCOPY जैसी सामान्य Linux डिस्ट्रीब्यूशन की सुरक्षाएं चालू रखी गईं। नतीजे में 1,169 काम करने वाले LPE exploit बने, लेकिन वेरिएंट विश्लेषण और पैच तैयार करने के बाद अलग-अलग कमज़ोरियां 948 निकलीं।
क्यों मायने रखता है
LPE का मतलब इंटरनेट से किसी भी Linux कंप्यूटर में सीधी सेंध नहीं है। हमलावर के पास पहले से कम अधिकारों के साथ कोड चलाने की क्षमता होनी चाहिए। फिर भी यह गंभीर श्रेणी की खामी है।
OpenAI ने एजेंटों के बनाए 166 exploit के नमूने की जांच की और कंपनी के अनुसार उनमें कम से कम 10 नई कर्नेल exploitation तकनीकें थीं, जो स्वतंत्र सुरक्षा विशेषज्ञों को भी नई लगीं। सुरक्षा कारणों से तकनीकी ब्योरा सार्वजनिक नहीं किया गया।
पूरे प्रयोग पर API क्रेडिट में 1,213,430 डॉलर खर्च हुए, यानी औसतन 1,279 डॉलर प्रति अनोखा LPE exploit। यह रकम आम यूज़र की पहुंच से बाहर है।
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