# OpenAI известува за 948 локални пропусти во Linux

Published: 2026-11-06

OpenAI известува за 948 уникатни наоди за локална ескалација на привилегии и предложени закрпи од контролирана истражувачка линија на Linux, со околу 1,2 милиони долари во API кредити. Бројот користи различни предложени закрпи по анализа на варијанти од 1.169 успешни проценки. Грешка во раната доделена атрибуција на пропусти поттикна независна проверка на патеката, додека човечкиот преглед на закрпи и прифаќањето нагоре останаа посебни фази.

Canonical: https://thedailydiff.dev/mk/video/2026-11-05-openai-linux-roots/

## Што покрива ова видео

- Локалната ескалација на привилегии започнува со веќе присутен непривилегиран локален корисник кој достигнува root. Извештајот не дава одлука за далечински пристап специфична за машината.
- Работниот тек произведе 2.308 кандидати по почетното отстранување на дупликати и репродуцираше 1.724 ранливости. Неговите конечни 948 уникатни локални наоди користат број на различни предложени закрпи по анализа на варијанти од 1.169 успешни проценки.
- Пријавените 1,2 милиони долари се API кредити за евалуираните модели, цели и работен тек. Историските проценки на награди за пронајдени грешки се хипотетички и бараат посебно прифаќање на програмата и плаќање.
- Основата беше средината на октомври 2026 година. Бројките 61-upstream/43-staging опишуваат завршување на истражувањето по десет дена, така што тековните совети за дистрибуција остануваат неопходни.
- 20 од 200 успеси од рана фаза користеа различен пропуст од оној што беше доделен. OpenAI известува за додавање независна проверка на доделената патека; овој ран дефект не докажува дека конечните 948 се лажни. Одлуката беше „ПОТРЕБЕН ПРЕГЛЕД“ со човечки преглед на закрпи и проверки на патеката.

## Прашања и одговори

### Што значи локална ескалација на привилегии во истражувањето на Linux?

Тоа значи дека веќе присутен, непривилегиран локален корисник достигнува root, највисока локална привилегија. OpenAI опишува контролирани истражувачки машини и кандидатски наоди со докази за преглед. Пристапот до машина е посебно прашање. Извештајот не дава одлука за далечински пристап специфична за машината; инсталираниот кернел, конфигурацијата и советите за дистрибуција бараат свои докази.

### Како OpenAI ги дефинира 948 уникатни наоди за локална ескалација?

OpenAI користи 948 различни предложени закрпи по анализа на варијанти за да ги дефинира уникатните наоди за локална ескалација на привилегии. Фазата на проценка пријавила 1.169 успешни локални ескалации пред тоа групирање. Повеќе успеси можат да се однесуваат на поврзани варијанти на еден основен проблем. Кандидатските закрпи, прифаќањето нагоре и поправките што стигнуваат до дистрибуција имаат посебни фази на преглед, така што овој број треба да ја задржи дефиницијата на авторите.

### Што открија човечките рецензенти во раната фаза со 200 успеси?

Човечките рецензенти открија дека 20 од 200 успешни локални ескалации од раната фаза стигнале до root преку различен пропуст од оној што бил доделен, според OpenAI. Успехот беше реален додека неговата каузална атрибуција беше погрешна. Авторите известуваат дека ги затегнале ограничувањата и потоа додале независна проверка на доделената ранливост. Овој ран дефект не докажува дека конечните 948 наоди се лажни.

### Зошто пријавените трошоци за API и снимката од закрпите треба да го задржат својот опсег?

Трошоците за API кредити ги опишуваат евалуираните модели, цели и работен тек на OpenAI, додека бројките за закрпи ја опишуваат завршувањето на истражувањето во однос на основната линија од средината на октомври. OpenAI известува за 61 закрпа нагоре и 43 закрпи во фаза на развој во тој историски момент. Вкупните трошоци за истражување не беа измерени со епизодата. Корисниците треба да ги следат советите за нивниот вистински инсталиран кернел, а прифаќањето нагоре останува посебна инженерска одлука.

### Која беше пресудата на The Daily Diff за работниот тек на OpenAI за Linux?

Пресудата на The Daily Diff беше ПОТРЕБЕН ПРЕГЛЕД. Нико би го задржал работниот тек во дефанзивниот тек со човечки преглед на закрпи и независни проверки на доделената патека. Публикацијата на OpenAI опишува кандидатски закрпи, преглед од истражувачи и одговор на ран дефект на атрибуција. Општото упатство за известување на кернелот на Linux бара докази врз основа на кои може да се дејствува и контекст на верзијата, што помага да се објасни зошто квалитетот на прегледот е важен заедно со бројот на наоди.

## Поглавја

- 0:00 Што всушност значи бројот на грешки во Linux на OpenAI?
- 0:24 Чиј пристап може да стане root?
- 1:08 Како кандидатот станува доказ?
- 1:58 Зошто конечниот број станува 948?
- 2:45 Што сè уште ја прави предложената закрпа нецелосна?
- 3:15 Кога беше измерена сликата на закрпата?
- 3:32 Кој датум и статус на закрпа се важни за корисниците?
- 4:09 Што открија рецензентите во раната фаза?
- 4:55 Што ја добива одлуката за работниот тек на OpenAI?

## Преведен транскрипт

Преведено од оригиналната англиска нарација. Достапното аудио и наслови се контролирани од YouTube.

### Што всушност значи бројот на грешки во Linux на OpenAI?

0:00 Наоѓањето грешка во Linux звучи како нејзино поправање. OpenAI известува за деветсто четириесет и осум локални наоди за root и предложени закрпи, со околу милион и двесте илјади долари во API кредити. Во ова видео, што се брои? Што фати човечкиот преглед? Има ран тест каде што машините навистина добија root пристап, а таблата со резултати сепак ја кредитираше погрешната работа. Ќе видиме што фатија човечките рецензенти.

0:20 Четврток е, петти ноември, а ова е The Daily Diff.

### Чиј пристап може да стане root?

0:24 Кернелот на Linux е јадрото кое ги управува ресурсите и дозволите на машината. Локална ескалација на привилегии значи дека веќе присутен, непривилегиран корисник достигнува root, највисока привилегија. OpenAI ја проучуваше таа граница во изолирани истражувачки машини. Пристапот до машина е посебен проблем. OpenAI ја објави истражувањето на четврти ноември, опишувајќи претстоен сајбер модел во автоматизиран работен тек. Корисниот резултат е збир на наоди со докази и предложени поправки за

0:49 луѓето да ги прегледаат. Трудот не објавува општ пристап до тој претстоен модел. Тоа остава многу човечка работа во автономната приказна. Истражувачите ги прегледаа резултатите и почнаа да пријавуваат критични ранливости со закрпи, следејќи ги упатствата од заедницата на кернелот. Агентите можат да го полнат сандачето. Некој сè уште мора да одлучи што заслужува да биде во него. Работниот тек започна со безбедносно релевантни делови од кернелот,

### Како кандидатот станува доказ?

1:10 потоа произведе околу две илјади и триста кандидатски наоди откако ги отстрани дупликатите. Кандидат е сомневање вредно за истражување. Во тој момент, убедлив пасус и вистински репродуктивен пропуст сè уште изгледаат досадно слично во табела. Затоа, посебна фаза се обиде да ги репродуцира осомничените проблеми во изолирани машини, зачувувајќи докази за она што се случило. OpenAI известува за приближно седумнаесет стотини репродуцирани ранливости. Тоа воспоставува однесување што истражувачите можат да го испитаат.

1:36 Следното прашање е кој од тие проблеми ја преминува сериозната граница на дозволи. Водичот за безбедносно известување на Linux помага да се објасни документацијата. Одржувачите бараат засегната верзија, докази и условите вклучени. Исто така, предупредува дека AI извештаите со лош квалитет го трошат капацитетот за преглед. Тоа е општо упатство за заедницата, независно од трудот на OpenAI. Тоа не ја сертифицира оваа група на наоди.

### Зошто конечниот број станува 948?

1:58 Еве го деталниот пребројување. OpenAI известува за илјада сто шеесет и девет успешни локални ескалации на привилегии за време на проценката. Потоа, истражувачите ги анализираа поврзаните варијанти и развија деветсто четириесет и осум различни закрпи. Тие го користат тој број на закрпи за да ги дефинираат уникатните локални наоди за ескалација. Повеќе успеси можат да припаѓаат на истиот основен проблем. Околу милион и двесте илјади долари ги покриваат пријавените API кредити за евалуираните модели, цели и работен тек.

2:23 OpenAI вели дека мерењето на способностите го поттикна дизајнот и подоброто инженерство може да ги намали трошоците. Вкупните трошоци за истражувачите остануваат немерени овде. OpenAI ги споредува наодите со историските награди за откривање грешки, произведувајќи хипотетичка проценка. Прифаќањето и плаќањето припаѓаат на програмата за награди. Множењето на наградата со бројот на истражувања се чувствува одлично додека не се обидете да ја депонирате множењето на вашата банкарска сметка.

### Што сè уште ја прави предложената закрпа нецелосна?

2:45 Предложената закрпа исто така треба да има сопствен преглед. Авторите велат дека раните закрпи може да го запрат демонстрираниот проблем додека додаваат непотребен код, ја намалуваат перформансата или пропуштаат поврзани варијанти. Тие ги подобрија упатствата и итерираа. Поправката мора да одговара на пошироката база на код и да преживее повеќе од првиот тест што се претвори зелено. OpenAI опишува човечки преглед на сериозноста и поправките пред пријавување нагоре. Водичот на Linux вели дека тестирана предложена поправка може да заштеди време за преглед дури и ако одржувачите изберат друга поправка.

3:12 Прифаќањето нагоре останува посебна инженерска одлука.

### Кога беше измерена сликата на закрпата?

3:15 Основата беше најновиот кернел во средината на октомври. По десет дена истражување и рачна анализа, шеесет и еден проблем со локална ескалација беше закрпен нагоре, со четириесет и три со закрпи во фаза на развој. OpenAI им оддава почит на одржувачите кои брзо дејствуваа. Тоа е снимка од завршувањето на истражувањето, а проектот продолжи да се движи. Вашата дистрибуција има свој инсталиран кернел и ажурирања.

### Кој датум и статус на закрпа се важни за корисниците?

3:34 За корисниците, практичниот чекор е следењето на советите за софтверот што тие всушност го користат. Резултатот од истражувањето нагоре сè уште треба да ја достигне верзијата на вашата машина преку тој процес на ажурирање. Секој што гледал како тест пакетот поминува додека производот го прави погрешното нешто ја знае потребната изразеност на лицето овде. Сега да се вратиме на таа рана табла со резултати. Човечките рецензенти открија проблем во сигналот за успех. Раниот работен тек ја кредитираше доделената ранливост откако агентот доби root пристап.

3:58 Тоа го проверува исходот. Доделениот наод сè уште треба да биде поврзан со тој исход, бидејќи системот може да содржи повеќе од еден пропуст. Ако доказите укажуваат на друга причина, оригиналниот извештај треба повторно да се

### Што открија рецензентите во раната фаза?

4:09 прегледа. Според OpenAI, рана фаза пријавила двесте успешни локални ескалации. Човечкиот преглед открил дека дваесет од нив стигнале до root преку различен пропуст од оној што бил доделен. Успехот беше реален, а атрибуцијата беше погрешна. Тоа може да ги остави доказите за оригиналниот наод нерешени дури и додека таблата со резултати славеше. Тестот одговорил на погрешно прашање. Авторите велат дека ги затегнале ограничувањата и додале независна проверка дека секој конечен резултат ја користел својата доделена ранливост.

4:34 Тоа е нивниот одговор на раниот дефект. Раните дваесет не докажуваат дека конечните деветсто четириесет и осум наоди се лажни. Проверете како се случил резултатот исто толку внимателно како и дали се случил. Ветувачкиот дел е да им се дадат докази на рецензентите врз основа на кои можат да дејствуваат, со прицврстен вистински наод. Ако повеќе сакате да го прочитате ова отколку да ме слушате како го кажувам, дневниот дифф слетува во вашето сандаче секое утро, бесплатно на thedailydiff.dev, линк подолу.

### Што ја добива одлуката за работниот тек на OpenAI?

4:55 Значи, денешната пресуда, ПОТРЕБЕН ПРЕГЛЕД. Јас би го задржал овој работен тек во дефанзивниот тек со човечки преглед на закрпи и независни проверки на патеката. Пријавените наоди стануваат корисни кога одржувачите добиваат докази на кои можат да им веруваат и поправки што можат да ги проценат. И тоа е диффот за денес. Јас сум Нико од Axrisi.

5:10 Спојувајте одговорно.

## Извори

- [A thousand fewer paths to root — reported Linux pipeline method and counts](https://openai.com/index/a-thousand-fewer-paths-to-root/) — OpenAI
- [Unique findings defined by distinct candidate patches after variant analysis](https://openai.com/index/a-thousand-fewer-paths-to-root/) — OpenAI
- [Early wrong-assigned-flaw result and added independent path check](https://openai.com/index/a-thousand-fewer-paths-to-root/) — OpenAI
- [Research-completion patch snapshot and mid-October baseline](https://openai.com/index/a-thousand-fewer-paths-to-root/) — OpenAI
- [Security bugs — general reporting and AI report-quality guidance](https://docs.kernel.org/process/security-bugs.html) — The Linux Kernel
- [Discussion of OpenAI's Linux research, interest context only](https://news.ycombinator.com/item?id=50372929) — Hacker News
- [Sam Altman portrait — TechCrunch; Steve Jennings/Getty Images for TechCrunch; CC BY 2.0; cropped, background removed and resized; vendor identification, no endorsement or current reaction](https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Sam_Altman_TechCrunch_SF_2019_Day_2_Oct_3_%28cropped%29.jpg) — TechCrunch via Wikimedia Commons
- [Portrait licence: Creative Commons Attribution 2.0](https://creativecommons.org/licenses/by/2.0/) — Creative Commons
- [Drake Hotline Bling template — brief transformed process commentary, no actual news reaction or blanket reuse licence](https://imgflip.com/memetemplate/Drake-Hotline-Bling) — Imgflip
- [Nathan Fillion in Firefly, HULU disbelief GIF — brief transformed process commentary, no actual news reaction or blanket reuse licence; public hosting does not certify legal clearance](https://giphy.com/gifs/hulu-firefly-fox-television-classics-d31xeuBpR8qdzWSc) — HULU on GIPHY
- [Original Sam Altman portrait — TechCrunch; Steve Jennings/Getty Images for TechCrunch; CC BY 2.0; cropped, background removed and resized; vendor identity only, no endorsement or personal study authorship](https://www.flickr.com/photos/techcrunch/48838377432/) — TechCrunch on Flickr