Root қолжетімділігіне апаратын жолдар мыңға азайды

Бұрын әр нәтиже бойынша жеке әрі ұзақ зерттеуді қажет еткен қауіпсіздік зерттеулерін енді барған сайын жүйелі процесс ретінде жүргізуге болады. Бұл құжатта осы бағыттағы жұмыстарымыздың бірі қарастырылады.

Осалдықтарды іздеуді кеңейту жеңілдеп келеді, бірақ басымдық белгілеу мен растау әлі де жұмысты тежейтін тұстар болып отыр. Біз бақыланатын зерттеу ортасында Linux ядросының қауіпсіздік кемшіліктерін іздейтін прототип жасадық. Прототипіміз Linux ядросынан 2308 ықтимал осалдықты анықтап, талдады, 1724 осалдықты динамикалық түрде қайта туындатты және артықшылықсыз жергілікті пайдаланушыға root қолжетімділігін бере алатын, жергілікті артықшылықтарды арттыруға (LPE) арналған 948 эксплойт жасады.

Біз осы дәлелдерге сүйеніп, осалдықтар туралы хабарлау кезегін белгіледік және сүйемелдеушілердің қарауына түзету нұсқаларын әзірледік. Linux ядросы қауымдастығының нұсқауына сай аса қауіпті осалдықтардан бастадық. Қазір Patch the Planet серіктестерімен бірге кейінгі есептер мен түзетулерді дайындап жатырмыз.

Маусым айында Patch the Planet бастамасы аясында GPT‑5.5 Cyber Linux ядросынан осалдықтар тауып, оларды растау және хабарлау үшін жергілікті артықшылықтарды арттыратын 24 эксплойт әзірлегенін жарияладық. Бұл жұмысты алдағы кибермодельге негізделген конвейерге дейін кеңейттік. Ол осалдықтарды анықтауды, динамикалық растауды, оларды пайдалану мүмкіндігін бағалауды және түзетулер жасауды қамтиды. Конвейер аяқталғаннан кейін зерттеушілер нәтижелерді тексеріп, табылған осалдықтарды түзетулерімен бірге хабарлады.

Linux ядросы миллиардтаған адам қолданатын Android құрылғыларының, бұлттық инфрақұрылымның, суперкомпьютерлердің және басқа жүйелердің негізін құрайды. 40 миллионнан астам жол кодтан тұратын ядроның жүйелік шақырулары, желілік байланыстары, файлдық жүйелері мен құрылғы драйверлері шабуыл жасалуы мүмкін кең ауқымды нүктелерді құрайды. Осындай ауқымды әрі маңызды код базасында озық модельдердің осалдықтарды қаншалықты тиімді таба алатынын және сол осалдықтардың қауіпсіздікке әсерін көрсете алатынын зерттеу үшін Linux жүйесін таңдадық.

Осалдықтарды іздеудің бастапқы кезеңінде мыңдаған ықтимал осалдық табылды. Олардың саны қауіпсіздік зерттеушілерінің қолмен тексеріп, іріктеуіне тым көп болды. Осалдықтарды анықтау конвейеріміздегі негізгі жұмыс қиындығы оларды табуда емес, қайсысын қайта туындатуға болатынын, қандай қауіпсіздік шекарасын бұзатынын және қайсысына сүйемелдеушілер бірінші кезекте назар аударуы керегін анықтауда болды.

OpenAI компаниясының Cyber тобының міндеті — бүкіл әлем сүйенетін бағдарламалық жасақтаманың қауіпсіздігін қамтамасыз етуге көмектесу. Зерттеушілер осы жұмысты қайталау және кеңейту үшін қажет ресурстарды бағалай алуы үшін әр кезеңдегі API шығындарын көрсетеміз. Бұл шығындар осы бағалауда қолданылған модельдерге, нысана конфигурацияларына және жұмыс процесіне байланысты. Жалпы мақсатымыз — қорғаныс мамандарына осалдықтарды тауып, түзетуге көмектесу, сол арқылы шабуылдаушылардың мүмкіндіктерін азайтып, бағдарламалық жасақтама осалдықтарын пайдалану шығынын арттыру.

Соңында айта кетейік: бұл зерттеуде біз шығынға емес, әдістеме мен модель мүмкіндіктерін өлшеуге назар аудардық. Агенттердің жұмысын қамтамасыз ететін сынақ инфрақұрылымын тиісті деңгейде жобалап, жетілдіру әр кезеңдегі шығынды едәуір азайтуы мүмкін деп күтеміз. Сондықтан біз келтірген шығындарды жоғарғы шек ретінде қарастырған жөн.

Осалдықтарды зерттеу прототипіміз — негізінде алдағы уақытта ұсынылатын кибермодель жатқан бес кезеңді конвейер:

• Осалдықтарды анықтау: Агенттер код базасының қауіпсіздікке қатысты бөліктерін анықтап, ықтимал осалдықтарды іздеу үшін сканерлейді.

• Динамикалық растау: Агенттер әр ықтимал осалдықты оқшауланған ортада қайта туындатуға тырысады және орындалу кезіндегі дәлелдерді сақтайды. Бұл қадамның нәтижесі — қайта туындатылған және расталған осалдықтар.

• Осалдықты пайдалану мүмкіндігін бағалау: Агенттер расталған осалдықтардың ақпараттың ашылуына немесе жергілікті артықшылықтардың артуына мүмкіндік беретінін тексереді.

• Түзетулер жасау: Агенттер әр анықталған осалдықты жоятын түзетулер жасайды.

• Мамандардың тексеруі: Қауіпсіздік зерттеушілері сүйемелдеушілерге хабарламас бұрын эксплойтты, түзетуді және ұсынылған ауырлық деңгейін тексереді.

Конвейер соңында жүйе түпкі себеп талдауын, істен шығуды туындататын минималды PoC үлгісін, ұсынылатын түзетуді және толық эксплойтты бір жинаққа біріктіреді. Бұл зерттеушілерге осалдықтың ауырлығын бағалауға және түзетулерді жобаның негізгі кодына енгізуге көмектеседі.

Linux ядросындағы кодтың әр жолы қауіпсіздікке қатысты бола бермейді. Конвейеріміз аудит үшін аса маңызды нысандарды анықтауға барлаушы агенттер тобын пайдаланды. Содан кейін бұл нысандар осалдықтарды іздеу үшін талдаушы агенттерге берілді.

Барлаушы агенттер әр қалта мен файлды оқып, нысандардың қолжетімділігіне (артықшылықтары шектеулі пайдаланушылардың оларға жете алуына) және қауіпсіздікке қатысына қарай қайсысын тексеру керегін анықтайды.

Бұл кезеңде аудитке 5034 нысан, шамамен 2,8 миллион жол код таңдалды. Бұл Linux ядросының бүкіл код базасының шамамен 7%-ын құрайды және толық код базасын талдаумен салыстырғанда қауіпсіздік аудитінің шығынын едәуір азайтты. Бұл қадамға API кредиттерімен есептегенде 3426 АҚШ доллары жұмсалды.

Одан кейін талдаушы агенттер әр аудит нысанын талдап, Codex Security плагиніне⁠(жаңа терезеде ашылады) ұқсас жұмыс процесі арқылы ықтимал осалдықтарды анықтады. Жалпы алғанда, талдаушы агенттер өздеріне берілген аудит нысанының кодын оқып, оның қалай жұмыс істейтінін түсінеді, қауіп моделін анықтайды және ондағы осалдықтарды іздейді.

12 сағат ішінде талдаушы агенттер қайталанатын нәтижелерді алып тастағаннан кейін 2308 ықтимал осалдық анықтады. Бұл кезеңге API кредиттерімен есептегенде 316 549 АҚШ доллары жұмсалды.

Ықтимал осалдықтың табылуы оның расталғанын білдірмейді. Мұндай ауқымда әр есепті қолмен зерттеу тобымыз үшін іс жүзінде мүмкін емес.

Сондықтан біз а) артықшылықтары шектеулі пайдаланушы қол жеткізе алатын, ә) арнайы құқықтарды қажет етпейтін және б) жадтың бұзылуына қатысты өлшенетін дәлел беретін осалдықтарды растауға назар аудардық.

Әр ықтимал осалдық үшін іріктеу агенті PoC жасап, оны Kernel Address Sanitizer (KASAN) қосылған Linux ядросы бар оқшауланған виртуалды машинада іске қосты. Агент бағдарламаның шығысын да, жүйе консолін де бақылап, хабарланған әрекетті қайта туындатқанша немесе оны туындатудың ықтимал жолдарын түгел тексергенше PoC үлгісін біртіндеп жетілдірді.

30 сағат ішінде жүйеміз 1724 осалдықты, яғни 2308 ықтимал осалдықтың шамамен 74,7%-ын қайта туындатты. Кодты тек статикалық тексеру жалған оң нәтижелер беруі мүмкін. Сондықтан талдаушы агенттердің дәлдігі және іріктеу агенттерінің ықтимал осалдықтардың төрттен үшіне жуығына жұмыс істейтін PoC үлгілерін өздігінен жасай алғаны бізді таңғалдырды.

Қалған нәтижелердің көбі жоғары артықшылықтарды қажет етті немесе күрделі жарысу жағдайлары, ерекше іске қосылу шарттары (мысалы, нақты бір жолда жад бөлу сәтсіз болуы) не көп уақыт алатын тексеру (мысалы, сілтемелер санауышының айналып кетуі) салдарынан берілген уақытта қайта туындатылмады. Тек 3,1%-ы модельдің қате талдауына байланысты болды: мұндай есептерде осалдық орындалуы мүмкін емес шартқа сүйенген.

Растау кезеңіне барлығы API кредиттерімен есептегенде 73 330 АҚШ доллары жұмсалды. Растау конвейерінде ықтимал осалдықтың шын екенін тексеру үшін PoC жасау қажет болды. Бұл процесс тек статикалық талдауға сүйеніп ұсыныс беруден қымбатырақ екенін, ал шынайы оң және жалған оң нәтижелерді растауға әрекеттену шығындары шамалас болғанын байқадық. Демек, жалған оң нәтижелерді конвейердің ертерек кезеңінде алып тастау процестің шығын тиімділігін едәуір арттырады.

Растау осалдықтың шын екенін анықтайды, бірақ оны қаншалықты шұғыл түзету керегін көрсетпейді. Мысалы, жергілікті артықшылықтарды арттыруға мүмкіндік беретін осалдық тек жергілікті қызмет көрсетуден бас тартуға әкелетін осалдыққа қарағанда жоғарырақ басымдықты талап етеді. 1724 осалдық расталғаннан кейінгі міндет — қауіпсіздікке ықтимал әсері ең жоғары осалдықтарды анықтау болды.

Алдын ала іріктеу агенті әр есепті, істен шығу журналын және тиісті бастапқы кодты статикалық түрде тексерді. Ықтимал ауыр осалдықтарды өткізіп алмау үшін оның іріктеу талаптары әдейі жұмсақ болды. Дегенмен пайдалану жолы қисынсыз жағдайлар алынып тасталды. Осылайша нәтижелер ақпарат жылыстауының 313 ықтимал жағдайына және жергілікті артықшылықтарды арттырудың 1238 ықтимал жағдайына дейін қысқарды.

Содан кейін эксплойт әзірлеуші (ExploitDev) агенттер бұл жағдайларды стандартты Linux дистрибутивіндегі қорғаныстар қосылған оқшауланған виртуалды машиналарда сынады. Оларға супервайзер режимінде орындауды болдырмау (SMEP), супервайзер режимінде қол жеткізуді болдырмау (SMAP), ядроның мекенжай кеңістігінің орналасуын кездейсоқ ету (KASLR) және HARDENED_USERCOPY кірді. Бұл қорғаныстарды өшіруге тәуелді, шынайы жағдайға сай келмейтін бағалаулардың алдын алуға көмектесті.

Агенттер ақпарат жылыстауының 291 PoC үлгісін және артықшылықсыз жергілікті пайдаланушыларға root қолжетімділігін бере алатын, жергілікті артықшылықтарды арттыруға арналған 1169 жұмыс істейтін эксплойт жасады.

Біз осалдық нұсқаларын талдап, осы эксплойттарға негіз болған осалдықтар үшін 948 бөлек түзету әзірледік. Бірегей LPE осалдықтарының жалпы санын анықтау үшін осы санды қолданамыз. Сәтті эксплойттарды әзірлеуге орта есеппен 359 АҚШ доллары көлемінде кредиттер жұмсалды. Демек, қорғаныс мамандары үшін табылған осалдықтарды пайдалану мүмкіндігін тексеру салыстырмалы түрде арзанға түседі.

Осалдықтарды алдын ала іріктеу агентіне API кредиттерімен есептегенде 44 194 АҚШ доллары жұмсалды. Осалдықтарды пайдалану кезеңіне барлығы API кредиттерімен есептегенде 775 929 АҚШ доллары жұмсалды: ақпарат жылыстауының ықтимал жағдайларын өңдеуге 84 929 доллар, ал жергілікті артықшылықтарды арттырудың ықтимал жағдайларына 691 000 доллар кетті.

Орта есеппен жергілікті артықшылықтарды арттырудың бір ықтимал жағдайын өңдеу (558 АҚШ доллары) ақпарат жылыстауының бір ықтимал жағдайын өңдеуден (271 АҚШ доллары) шамамен екі есе қымбат болды. Себебі ақпарат жылыстауының PoC үлгілері растау кезеңінен алынып, оларды эксплойтта қолдану үшін азырақ өзгеріс қажет болды. Ал ықтимал LPE осалдығынан эксплойт әзірлеу пайдалану стратегиясын жоспарлау, қолданылатын осал объектілерді анықтау, қорғанысты айналып өту және басқа да көптеген қосымша қадамдарды қажет етті. Сондай-ақ 69 сәтсіз әрекетке орта есеппен 3922 АҚШ долларынан, ал 1169 сәтті әрекетке орта есеппен 360 АҚШ долларынан жұмсалғанын байқадық. Бұған пайдалануы қиын бірнеше осалдық (мысалы, жарысу жағдайлары) себеп болды. Бір сағат бойы ілгерілеу болмаса, әрекетті тоқтату сияқты орынды шарт белгілеу ExploitDev шығынын едәуір азайтар еді.

Жүйе әр расталған осалдық үшін түзету де жасайды. Біз модельге тиісті бастапқы кодты беріп, көмексөзде түзету жазудың үздік тәжірибелерін көрсетеміз. Оларға түзетуді статикалық тексеру, іргелес кодта қолданылатын әзірлеу тәсілдерін ұстану және түзетудің толықтығын қамтамасыз ету үшін осалдық нұсқаларын талдау жатады.

Linux ядросы қауымдастығының ұсынысына сай аса қауіпті осалдықтарға қатысты жүздеген есеп пен түзету жібердік. Қалған түзетулерді біртіндеп жіберу үшін Patch the Planet серіктестерімен жұмыс істеп жатырмыз. Бұл жұмыс — ашық кодты жобаларды қолдауға арналған ауқымды Daybreak міндеттемеміздің бір бөлігі.

Бұл бөлімде зерттеуден алған сабақтарымызды, түйіндерімізді және қосымша талдауды бөлісеміз.

Зерттеу барысында Linux сүйемелдеушілерінің осалдықтарды түзетіп, пайдаланушыларды қорғау үшін жедел әрекет етіп жатқанын байқадық. Сканерлеу 2026 жылғы қазанның ортасында Linux ядросының ең соңғы нұсқасында жүргізілді. Автономды сканерлеу мен қолмен талдау 10 күннен кейін аяқталғанда, негізгі кодта 61 LPE осалдығы түзетіліп қойған, 43-інің түзетулері енгізуге дайындалып жатқан, ал 299-ы туралы ашық хабарланып, талқыланып жатқан еді.

Анықталған мәселелерді шұғыл түзетіп жатқан Linux сүйемелдеушілеріне және өз нәтижелерімен үлес қосып отырған бүкіл қауіпсіздік қауымдастығына зор алғыс білдіреміз. Әлемдегі бағдарламалық жасақтаманың қауіпсіздігін қамтамасыз ету үшін дәл осындай бірлескен әрекет қажет. Осалдықтардың тез жарияланып, түзетілуі пайдаланушылар мен компаниялардың бағдарламалық жасақтаманы үнемі жаңартып отыруының қаншалықты маңызды екенін де көрсетеді.

Түйін: Автоматты іріктеу түзетулердің жылдам шығу циклін ескеруі керек. Нәтижелерді кодтың ең соңғы нұсқасында, соның ішінде бастапқы сканерлеуден кейін енгізілген жаңа кодта қайта тексеру қайталанатын немесе ескірген есептерді болдырмауға көмектеседі. Бұл назарды шешілмеген осалдықтарға шоғырландырып, сүйемелдеушілерге артық тексеру жүктемесінсіз әрекет етуге болатын дәлелдер береді.

Конвейерді әзірлеп жатқан кезде, 2026 жылғы шілденің соңында, GPT‑5.6 Sol 166 бірегей LPE осалдығын тауып, пайдаланды. Бүкіл процеске API кредиттерімен есептегенде 513 690 АҚШ доллары жұмсалды.

2026 жылғы қазанның ортасындағы екінші сканерлеуде жаңа кибермодель 948 бірегей LPE осалдығын тауып, пайдаланды. Бүкіл процеске API кредиттерімен есептегенде 1 213 430 АҚШ доллары жұмсалды. Екі зерттеуде де Linux ядросының сол кездегі ең соңғы master тармағын сканерледік.

Түйін: Модельдердің мүмкіндіктері жақсарған сайын бұрын тексерілген кодты қайта сканерлеңіз. Зерттеуге арналған бірдей сынақ құралдарының кешенін қолданғанда да, мүмкіндігі жоғарырақ модель бұрынғы модельдер байқамаған осалдықтарды анықтауы мүмкін.

Біз агенттер әзірлеген эксплойттардың ішінен 166-сын іріктеп, оларда қолданылған осалдықты пайдалану әдістерін талдадық. Бізге белгілі деректер бойынша, агенттер іріктелген эксплойттарда осалдықты пайдаланудың 10 жаңа әдісін қолданған. Бұл әдістерді ядро осалдықтарын пайдалану жөніндегі сыртқы сарапшыларға көрсеттік. Олар үшін де бұл әдістер жаңа болды.

Осы 10 әдістің екеуі — модель нысана ядро кэшін объектілермен толтыру үшін қолданған жаңа тұрақты, өлшемі икемді объектілер; екеуі — эксплойт сенімділігін арттыратын жад беттерін орналастырудың жаңа әдістері; бесеуі — артықшылықтарды тікелей немесе еркін жазу арқылы арттыратын, тек деректерді өзгертетін жаңа әдістер; ал соңғысы типтерді еркін шатастыруға негізделген. Қауіпсіздік мақсатында бұл жазбада осалдықтарды пайдаланудың жаңа әдістерінің толық техникалық мәліметтерін бермейміз.

Түйін: Озық модельдер белгілі осал код үлгілерін сәйкестендірумен немесе тек белгілі пайдалану әдістерін қолданумен шектелмейді; олар шығармашылық пен жаңа тәсілдер көрсетеді.

Тобымыздың маңызды міндеттерінің бірі — осалдықтарды табу мен пайдалану құнын өлшеп, осы деректерді қорғанысқа салынатын инвестицияларды бағыттауға пайдалану. Мақсатымыз — қорғаныс мамандарына осалдықтарды шабуылдаушылар пайдаланғанша түзетуге көмектесу және бағдарламалық жасақтамаға шабуыл жасауды экономикалық тұрғыдан тиімсіз ету. Осалдықты пайдалану шығындарын өлшеу модельдердің мүмкіндіктері жақсарған сайын осы міндеттің қалай өзгеретінін бағалауға көмектеседі. Бұл бөлімде конвейерімізді іске қосу шығынын табылған осалдықтар үшін сыйақы бағдарламалары ұсынатын төлемдермен салыстырамыз.

Тәжірибеміздегі нысана виртуалды машиналарда қорғанысы әлсіретілген жүйе емес, кәдімгі үстелдік операциялық жүйе жұмыс істеді. Қауіп моделі киберқауіпсіздік жарыстарында (мысалы, Pwn2Own⁠(жаңа терезеде ашылады), TyphoonPWN⁠(жаңа терезеде ашылады)) қолданылатын модельмен бірдей болды. Бұған дейін Pwn2Own және TyphoonPWN Linux ядросындағы жергілікті артықшылықтарды арттыру эксплойттары үшін тиісінше 20 000 және 70 000 АҚШ доллары көлемінде сыйақы ұсынған. Осы бұрынғы сыйақы мөлшерлерін 948 эксплойтқа қолдансақ, болжамды құны 18,9–66,3 млн АҚШ долларына тең болады. Бұл конвейеріміздің шығынынан шамамен 16–55 есе көп.

Сондай-ақ конвейерімізді Google компаниясының осалдықтар үшін сыйақы беретін kernelCTF⁠(жаңа терезеде ашылады) бағдарламасында сынадық. Ондағы нысана — шабуыл жасау мүмкіндіктері азайтылып, қорғанысы күшейтілген Linux ядросы. Конвейерді kernelCTF ортасында Linux ядросының ең соңғы нұсқасында іске қосып, ақпарат жылыстауының 25 PoC үлгісін және жергілікті артықшылықтарды арттыратын 21 эксплойт алдық. Бұл ядро kernelCTF жүйесіндегі SLAB_VIRTUAL қорғанысымен үйлеспегендіктен, оны конфигурациядан алып тастадық. Салыстыру үшін: осы мәтін жазылған сәтте kernelCTF 2026 жылы расталған 26 нөлдік күн LPE эксплойтын қабылдаған еді. Бүкіл жұмыс 112 сағатқа созылып, API кредиттерімен есептегенде шамамен 32 936 АҚШ долларына түсті. API шығынының 83,7%-ы осалдықтарды іздеуге жұмсалды. Егер бағдарлама осы 21 осалдықты қабылдаса, сыйақы шамамен 1,5 млн АҚШ долларына, яғни шығынның шамамен 45 есесіне тең болар еді.

Түйін: Жарияланған сыйақы мөлшерлеріне сүйенсек, қазіргі кибермүмкіндіктері бар модельдерді қолданған осалдықтарды зерттеу конвейеріміз осы зерттеу кезінде таза пайда әкелетін еді. Қорғаныс мамандары шабуылдаушылар үшін осалдықтарды пайдалануды экономикалық тұрғыдан тиімсіз ету мақсатында бағдарламалық жасақтамасын алдын ала талдауы керек.

Осалдықты пайдалану мүмкіндігін бағалау кезінде ExploitDev агенттеріне осалдық есебі беріліп, толық жұмыс істейтін эксплойт жасау тапсырылды. Root пәрмендік қабықшасына қол жеткізілсе, конвейеріміз осалдықты сәтті пайдаланылды деп белгіледі. Алғашқы іске қосылымдардың бірінде пайдалану кезеңі жергілікті артықшылықтарды арттыратын 200 сәтті эксплойт туралы хабарлады. Алайда мамандар тексергеннен кейін олардың 20-сы root артықшылықтарына тапсырмада берілген осалдық емес, басқа нөлдік күн осалдығы арқылы қол жеткізгенін анықтадық. Бұл агенттер осалдықты сәтті пайдаланғанның өзінде нәтижені мұқият растау қажет екенін көрсетеді.

Бұдан кейін тапсырма шектеулерін күшейтіп, әр соңғы эксплойттың өзіне берілген осалдықты пайдаланғанын растайтын тәуелсіз тексеру қостық.

Түйін: Автономды қауіпсіздік зерттеуінде нәтижені ғана емес, оған қалай қол жеткізілгенін де тексеріңіз; оқшаулау, мониторинг және тәуелсіз тексерулер — қажетті бақылау шаралары.

Зерттеудің басында агенттің кибермүмкіндіктерін арттыру үшін оның айналасына күрделі оркестрация құру қажет пе деген жобалық шешімді зерттедік. Нәтижеміз қуаттырақ модельдерге жеңілірек оркестрация мен азырақ бағыттау жеткілікті екенін көрсетті. Ал аз ғана қосымша жақсару сүйемелдеу шығынын ақтамайды. Сондықтан күрделі оркестрацияны алып тастауды шештік.

Тәжірибеде GPT‑5.5 Cyber және GPT‑5.6 Cyber салыстырылды. Байқауымызша, GPT‑5.5 Cyber Linux ядросындағы осалдықтарды пайдаланудың белгілі әдістерін қашан және қалай қолдану керегін үнемі дұрыс анықтай алмады. Содан кейін 103 әдісті модельге ыңғайлы форматқа жинақтап, агент ортасына орналастырдық және көмексөз арқылы оларды қолдануды тапсырдық. Пайдалануға іріктелген 63 осалдық бойынша бұл сәттілік үлесін 76,2%-дан 88,9%-ға арттырды.

Осыны GPT‑5.6 Cyber көмегімен қайталағанда, модель тиісті әдістерді өздігінен табу, таңдау және қолдануда жақсырақ нәтиже көрсетті. Әдістер мен дағдылар оркестрациясын алып тастадық. Жеңіл оркестрацияланған GPT‑5.6 Cyber жұмыс процесі қосымша қолдауы көбірек GPT‑5.5 Cyber процесінен жақсы нәтиже көрсетті. GPT‑5.6 Cyber үшін қосымша әдістер қабатын қайта қосу нәтижені небәрі 1,5 пайыздық тармаққа жақсартты.

Түйін: Негізгі модельдің мүмкіндіктері өзгерген сайын оркестрация мен сынақ құралдарының кешенін қайта бағалаңыз. Модельдің бір буынын едәуір жақсартатын қосымша қолдау тетіктері қуаттырақ модельге аз ғана пайда беруі мүмкін. Сондықтан олардың пайдасын сүйемелдеу шығынымен салыстырып бағалау керек.

Бастапқыда модельден түзету нұсқаларын тікелей жасауды сұрағанда, ол PoC арқылы көрсетілген осалдықтың пайдаланылуын болдырмайтын, функционалдық тұрғыдан дұрыс түзетулер жасайтын. Алайда олар кейде басқа мәселелер туындататын: қажеттен артық код қосатын, өнімділікке ықтимал кері әсер ететін, код жазу ережелерінен ауытқитын немесе байланысты кодтағы сол осалдықтың басқа нұсқаларын тексермейтін. Соның салдарынан кейбір түзетулер толық болмайтын.

Қосымша нұсқаулар мен түзету жасау процесін қайталап жетілдіру түзетулердің сапасын арттырды. Бұл дұрыс ұйымдастырылған жағдайда ЖИ жасаған қауіпсіздік түзетулерінің дұрыс, ықшам және қалыптасқан код жазу ережелеріне сай бола алатынын көрсетеді. Бұл бағытта зерттеулер белсенді жүріп жатыр. Болашақ модельдермен бұл жұмыс жеңілдеп, тиімдірек болады деп сенеміз. Бірнеше жағдайда зерттеу прототипіміз мамандар жазған түзетулерден де мәселелер тапты. Олар негізгі кодқа енгізілмей тұрып түзетілді.

Түйін: Модельдер түзету процесін жеделдете алады. Бірақ түзетулердің функционалдық және функционалдық емес талаптарға сенімді түрде сай болуы үшін түзету жасауға арналған дағдылар мен сынақ құралдарының кешенін қайталап жетілдіру қажет болуы мүмкін. Бұған қоса, адамдар мен ЖИ жасаған түзетулерді шабуылдаушы тұрғысынан тексеру үшін модельдерді қолдануды ұсынамыз. Мұндай тексеру түзетуді айналып өтуге болатын жағдайларды, ескерілмеген шабуыл жолдарын немесе осалдықтың басқа нұсқаларын және өзге де мәселелерді анықтауға көмектеседі.

kernelCTF ортасындағы іске қосылымда зерттеу прототипіміз Linux ядросының 21 нөлдік күн эксплойтынан бөлек, QEMU TCG осалдығын да тауып, пайдаланды. Талдаушы агентке жүйелік шақыруға кіру кодын талдау тапсырылды. Артықшылық деңгейлері арасындағы ауысуларды сынайтын бағдарламалар жазған кезде ол ядроның күтпеген жерден істен шығуына тап болды. Ол істен шығуды талдап, QEMU бастапқы кодына қол жеткізе алмаса да, мәселенің QEMU TCG жүйесінен шыққанын анықтады және осалдықты есепке қосты. Кейін ExploitDev агенті осы осалдық үшін жергілікті артықшылықтарды арттыратын эксплойтты сәтті әзірледі. Эксплойттарды қолмен талдау кезінде осы QEMU осалдығын байқап, оның QEMU негізгі кодында түзетілгенін, бірақ тәжірибеде қолданылған шығарылым жинағында түзетілмегенін растадық.

Түйін: Киберқауіпсіздік тапсырмаларын орындай алатын озық модельдер сынақ инфрақұрылымынан да осалдықтар таба алады. Шабуылға бағытталған осалдықтарды зерттеуге кіріспес бұрын инфрақұрылымның әрбір құрамдасын тексеруді ұсынамыз. Біз инфрақұрылымымызды алдын ала тексеріп, Kata, Moby/Docker, gVisor және басқа жобалардағы көптеген осалдықтар туралы хабарлап, оларды түзеттік.

Мақсатымыз — модельдердің артып келе жатқан мүмкіндіктерін интернет қауіпсіздігін қамтамасыз ететін адамдар үшін ұзақ мерзімді артықшылыққа айналдыру. Бұл зерттеу озық модельдердің киберқауіпсіздік саласындағы өсіп келе жатқан мүмкіндіктерін Linux ядросы сияқты күрделі бағдарламалық жасақтамадағы осалдықтарды тиімді іздеуге пайдалануға болатынын көрсетеді. Linux және басқа ашық кодты жобалар сияқты аса маңызды бағдарламалық жобалардың қорғанысын күшейту оларға тәуелді көптеген жүйелер мен пайдаланушыларды қорғауға мүмкіндік береді.

Біздің Patch the Planet жобамыз — Daybreak бастамасының бір бөлігі. Осы жоба арқылы біз бұл зерттеуді басқа да аса маңызды бағдарламалық жобаларға кеңейтуді және сүйемелдеушілермен әрі қауіпсіздік саласындағы серіктестермен бірге сенімді автоматты түзету жүйесін әзірлеуді көздейміз. Біз шабуылдаушылардың мүмкіндіктерін біртіндеп азайтып, осалдықтарды табу мен пайдалануға кететін шығынды арттырғымыз келеді. Түпкі мақсат — шабуылдан күтілетін пайда оның шығынын ақтамайтындай ету.

Модельдердің әр буыны келесі буынға бұзу қиынырақ болатын бағдарламалық жасақтама құруға көмектесуі керек. Біз әркім қуана жаңа дүние жасай алатын қауіпсіз интернет құру жолындағы жұмысымызды жалғастырамыз.