# OpenAI က Linux မှာ local root အားနည်းချက် ၉၄၈ ခုကို အစီရင်ခံတင်ပြ

Published: 2026-11-06

OpenAI က ထိန်းချုပ်ထားတဲ့ Linux သုတေသန ပိုက်လိုင်းကနေ ဒေါ်လာ ၁.၂ သန်းတန်ဖိုးရှိ API ခရက်ဒစ်တွေနဲ့ ဒေသတွင်း အခွင့်အရေး အလွဲသုံးစားမှု ၉၄၈ ခုကို တွေ့ရှိချက်တွေနဲ့ ပြုပြင်နိုင်တဲ့ candidate patches တွေကို အစီရင်ခံတင်ပြခဲ့ပါတယ်။ ဒီအရေအတွက်ကို အောင်မြင်တဲ့ အကဲဖြတ်မှု ၁,၁၆၉ ခုရဲ့ variant analysis လုပ်ပြီးနောက် ခြားနားတဲ့ candidate patches တွေကို အသုံးပြုပြီး ရေတွက်ထားပါတယ်။ စောစီးစွာ သတ်မှတ်ထားတဲ့ ချို့ယွင်းချက်ကို မှားယွင်းစွာ ဖော်ပြခဲ့တဲ့အတွက် သီးခြား လမ်းကြောင်းစစ်ဆေးမှု ပြုလုပ်ခဲ့ရပြီး လူရဲ့ ပြုပြင်မှု စစ်ဆေးခြင်းနဲ့ upstream လက်ခံခြင်းကတော့ သီးခြားအဆင့်တွေအဖြစ် ရှိနေခဲ့ပါတယ်။

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

## ဤဗီဒီယိုတွင် ဖော်ပြထားသောအရာများ

- ဒေသတွင်း အခွင့်အရေး အလွဲသုံးစားမှု (Local privilege escalation) ဆိုတာ ရှိပြီးသား အခွင့်အရေးမရှိတဲ့ ဒေသတွင်းသုံးစွဲသူတစ်ဦးက root အဆင့်ကို ရောက်ရှိသွားခြင်းကို ဆိုလိုပါတယ်။ အစီရင်ခံစာမှာ စက်အလိုက် remote-access ဆုံးဖြတ်ချက်ကို ပေးထားခြင်းမရှိပါဘူး။
- ပိုက်လိုင်းက ကနဦး ထပ်နေတာတွေကို ဖယ်ရှားပြီးနောက် candidate ၂,၃၀၈ ခုကို ထုတ်လုပ်ခဲ့ပြီး၊ အားနည်းချက် ၁,၇၂၄ ခုကို ပြန်လည် ဖော်ထုတ်နိုင်ခဲ့ပါတယ်။ ၎င်းရဲ့ နောက်ဆုံး ၉၄၈ ခုသော ထူးခြားတဲ့ ဒေသတွင်း တွေ့ရှိချက်တွေဟာ အောင်မြင်တဲ့ အကဲဖြတ်မှု ၁,၁၆၉ ခုရဲ့ variant analysis လုပ်ပြီးနောက် ခြားနားတဲ့ candidate patch အရေအတွက်ကို အသုံးပြုပါတယ်။
- အစီရင်ခံထားတဲ့ ဒေါ်လာ ၁.၂ သန်းဆိုတာက အကဲဖြတ်ထားတဲ့ မော်ဒယ်တွေ၊ ပစ်မှတ်တွေနဲ့ လုပ်ငန်းစဉ်အတွက် API ခရက်ဒစ်တွေ ဖြစ်ပါတယ်။ သမိုင်းဝင် bounty တန်ဖိုးသတ်မှတ်ချက်တွေကတော့ အခြေအမြစ်မရှိဘဲ သီးခြား ပရိုဂရမ်လက်ခံခြင်းနဲ့ ငွေပေးချေမှု လိုအပ်ပါတယ်။
- အခြေခံအချက်ကတော့ ၂၀၂၆ ခုနှစ် အောက်တိုဘာလလယ် ဖြစ်ပါတယ်။ ၆၁-upstream/၄၃-staging ကိန်းဂဏန်းတွေဟာ ဆယ်ရက်ကြာ သုတေသနပြီးစီးမှုကို ဖော်ပြတာဖြစ်လို့ လက်ရှိ ဖြန့်ဝေရေးဆိုင်ရာ အကြံဉာဏ်တွေကတော့ ဆက်လက် လိုအပ်နေဆဲ ဖြစ်ပါတယ်။
- စောစီးစွာ စမ်းသပ်မှုတစ်ခုရဲ့ ၂၀၀ ထဲက ၂၀ အောင်မြင်မှုတွေဟာ သတ်မှတ်ထားတဲ့ ချို့ယွင်းချက်နဲ့ မတူညီတဲ့ ချို့ယွင်းချက်ကို အသုံးပြုခဲ့ပါတယ်။ OpenAI က သီးခြား သတ်မှတ်ထားတဲ့ လမ်းကြောင်းစစ်ဆေးမှုကို ထည့်သွင်းထားကြောင်း အစီရင်ခံပြီး ဒီစောစီးစွာ ချို့ယွင်းချက်က နောက်ဆုံး ၉၄၈ ခုဟာ မှားယွင်းတယ်လို့ သက်သေမပြနိုင်ပါဘူး။ စီရင်ချက်ကတော့ လူရဲ့ patch review နဲ့ လမ်းကြောင်းစစ်ဆေးမှုတွေနဲ့ NEEDS REVIEW ဖြစ်ပါတယ်။

## အမေးအဖြေများ

### Linux သုတေသနမှာ local privilege escalation ဆိုတာ ဘာကိုဆိုလိုတာလဲ?

ဒါက ရှိပြီးသား၊ အခွင့်အရေးမရှိတဲ့ ဒေသတွင်းသုံးစွဲသူတစ်ဦးက အမြင့်ဆုံး ဒေသတွင်းအခွင့်အရေးဖြစ်တဲ့ root အဆင့်ကို ရောက်ရှိသွားတာကို ဆိုလိုပါတယ်။ OpenAI က ထိန်းချုပ်ထားတဲ့ သုတေသနစက်တွေနဲ့ ပြန်လည်သုံးသပ်ဖို့အတွက် သက်သေခံချက်တွေပါတဲ့ candidate တွေ့ရှိချက်တွေကို ဖော်ပြထားပါတယ်။ စက်ထဲကို ဝင်ရောက်တာကတော့ သီးခြားမေးခွန်းတစ်ခုပါ။ အစီရင်ခံစာက စက်အလိုက် remote-access ဆုံးဖြတ်ချက်ကို မပေးထားပါဘူး၊ ထုတ်လုပ်ပြီးသား kernel၊ ဖွဲ့စည်းမှုပုံစံနဲ့ distribution အကြံဉာဏ်တွေကတော့ သူတို့ကိုယ်ပိုင် သက်သေခံချက်တွေ လိုအပ်ပါတယ်။

### OpenAI က ထူးခြားတဲ့ ဒေသတွင်း အခွင့်အရေး အလွဲသုံးစားမှု ၉၄၈ ခုကို ဘယ်လိုသတ်မှတ်သလဲ?

OpenAI က variant analysis လုပ်ပြီးနောက် ခြားနားတဲ့ candidate patches ၉၄၈ ခုကို အသုံးပြုပြီး ထူးခြားတဲ့ ဒေသတွင်း အခွင့်အရေး အလွဲသုံးစားမှု တွေ့ရှိချက်တွေကို သတ်မှတ်ပါတယ်။ ၎င်းရဲ့ အကဲဖြတ်မှုအဆင့်က အဲဒီအုပ်စုဖွဲ့ခြင်းမပြုမီ အောင်မြင်တဲ့ ဒေသတွင်း အခွင့်အရေး အလွဲသုံးစားမှု ၁,၁၆၉ ခုကို အစီရင်ခံခဲ့ပါတယ်။ အောင်မြင်မှု များစွာက မူလပြဿနာတစ်ခုရဲ့ ဆက်စပ် variant တွေနဲ့ သက်ဆိုင်နိုင်ပါတယ်။ Candidate patches တွေ၊ upstream လက်ခံခြင်းနဲ့ distribution ကို ရောက်ရှိလာတဲ့ ပြင်ဆင်မှုတွေမှာ သီးခြား ပြန်လည်သုံးသပ်မှုအဆင့်တွေ ရှိတဲ့အတွက် ဒီအရေအတွက်ကို ရေးသားသူတွေရဲ့ သတ်မှတ်ချက်အတိုင်း ထားရှိသင့်ပါတယ်။

### စောစီးစွာ ၂၀၀ အောင်မြင်မှု စမ်းသပ်မှုမှာ လူတွေရဲ့ ပြန်လည်သုံးသပ်သူတွေ ဘာတွေ တွေ့ရှိခဲ့လဲ?

OpenAI ရဲ့အဆိုအရ လူတွေရဲ့ ပြန်လည်သုံးသပ်သူတွေက စောစီးစွာ စမ်းသပ်မှုတစ်ခုရဲ့ ၂၀၀ အောင်မြင်တဲ့ ဒေသတွင်း အခွင့်အရေး အလွဲသုံးစားမှု ၂၀၀ ထဲက ၂၀ ခုဟာ သတ်မှတ်ထားတဲ့ ချို့ယွင်းချက်နဲ့ မတူညီတဲ့ ချို့ယွင်းချက်ကနေ root ကို ရောက်ရှိခဲ့တယ်လို့ တွေ့ရှိခဲ့ပါတယ်။ အောင်မြင်မှုက တကယ်ဖြစ်ခဲ့တာဖြစ်ပြီး အကြောင်းရင်းဖော်ပြမှုကတော့ မှားယွင်းခဲ့ပါတယ်။ ရေးသားသူတွေက ကန့်သတ်ချက်တွေကို တင်းကျပ်ခဲ့ပြီး နောက်ပိုင်းမှာ သီးခြား သတ်မှတ်ထားတဲ့ အားနည်းချက်စစ်ဆေးမှုကို ထပ်ထည့်ခဲ့ကြောင်း အစီရင်ခံခဲ့ပါတယ်။ ဒီစောစီးစွာ ချို့ယွင်းချက်က နောက်ဆုံး ၉၄၈ ခုသော တွေ့ရှိချက်တွေဟာ မှားယွင်းတယ်လို့ သက်သေမပြနိုင်ပါဘူး။

### အစီရင်ခံထားတဲ့ API ကုန်ကျစရိတ်နဲ့ patch snapshot က သူတို့ရဲ့ နယ်ပယ်ကို ဘာကြောင့် ထိန်းသိမ်းထားသင့်သလဲ?

API-credit ကုန်ကျစရိတ်က OpenAI ရဲ့ အကဲဖြတ်ထားတဲ့ မော်ဒယ်တွေ၊ ပစ်မှတ်တွေနဲ့ လုပ်ငန်းစဉ်ကို ဖော်ပြပြီး patch ကိန်းဂဏန်းတွေကတော့ အောက်တိုဘာလလယ်က အခြေခံအချက်နဲ့ နှိုင်းယှဉ်ပြီး သုတေသန ပြီးစီးမှုကို ဖော်ပြပါတယ်။ OpenAI က အဲဒီသမိုင်းဝင် အချိန်ကာလမှာ upstream ပြင်ဆင်မှု ၆၁ ခုနဲ့ staging patches ၄၃ ခုကို အစီရင်ခံခဲ့ပါတယ်။ စုစုပေါင်း သုတေသန ကုန်ကျစရိတ်တွေကိုတော့ အဆိုပါ အပိုင်းက တိုင်းတာထားခြင်းမရှိပါဘူး။ အသုံးပြုသူတွေက သူတို့ တကယ်တမ်း အသုံးပြုနေတဲ့ ထုတ်လုပ်ပြီးသား kernel အတွက် အကြံဉာဏ်တွေကို လိုက်နာသင့်ပြီး upstream လက်ခံခြင်းကတော့ သီးခြား အင်ဂျင်နီယာ ဆုံးဖြတ်ချက်တစ်ခုအဖြစ် ရှိနေဆဲပါ။

### OpenAI ရဲ့ Linux ပိုက်လိုင်းအပေါ် The Daily Diff ရဲ့ ဆုံးဖြတ်ချက်က ဘာလဲ?

The Daily Diff ရဲ့ ဆုံးဖြတ်ချက်ကတော့ NEEDS REVIEW ဖြစ်ပါတယ်။ Niko က လူရဲ့ patch review နဲ့ သီးခြား သတ်မှတ်ထားတဲ့ လမ်းကြောင်းစစ်ဆေးမှုတွေနဲ့ ဒီပိုက်လိုင်းကို ကာကွယ်ရေး လုပ်ငန်းစဉ်မှာ ဆက်လက်ထားရှိပါမယ်။ OpenAI ရဲ့ ထုတ်ဝေမှုက candidate patches တွေ၊ သုတေသီ ပြန်လည်သုံးသပ်မှုနဲ့ စောစီးစွာ အကြောင်းရင်းဖော်ပြမှု ချို့ယွင်းချက်အပေါ် တုံ့ပြန်မှုကို ဖော်ပြထားပါတယ်။ Linux Kernel ရဲ့ အထွေထွေ အစီရင်ခံလမ်းညွှန်ချက်က ဆောင်ရွက်နိုင်တဲ့ သက်သေခံချက်နဲ့ ဗားရှင်း အခြေအနေကို မေးမြန်းထားပြီး ဒါက ပြန်လည်သုံးသပ်မှု အရည်အသွေးက တွေ့ရှိချက် အရေအတွက်နဲ့အတူ ဘာကြောင့် အရေးကြီးသလဲဆိုတာကို ရှင်းပြရာမှာ အထောက်အကူပြုပါတယ်။

## အခန်းများ

- 0:00 OpenAI ရဲ့ Linux bug အရေအတွက်က တကယ်တမ်း ဘာကိုဆိုလိုတာလဲ?
- 0:24 ဘယ်သူ့ရဲ့ဝင်ရောက်ခွင့်က root ဖြစ်လာနိုင်သလဲ?
- 1:08 candidate က ဘယ်လိုသက်သေဖြစ်လာသလဲ?
- 1:58 နောက်ဆုံးအရေအတွက်က ဘာကြောင့် ၉၄၈ ဖြစ်လာသလဲ?
- 2:45 တင်ပြထားတဲ့ patch ကို ဘာတွေက မပြည့်စုံသေးဘူးဖြစ်စေတာလဲ?
- 3:15 patch snapshot ကို ဘယ်တုန်းက တိုင်းတာခဲ့တာလဲ?
- 3:32 ဘယ်နေ့စွဲနဲ့ patch အခြေအနေက အသုံးပြုသူတွေအတွက် အရေးကြီးသလဲ?
- 4:09 စောစီးစွာ စမ်းသပ်မှုမှာ ပြန်လည်သုံးသပ်သူတွေ ဘာတွေ့ခဲ့သလဲ?
- 4:55 OpenAI ရဲ့ ပိုက်လိုင်းပေါ်မှာ ဘယ်အရာက ဆုံးဖြတ်ချက်ရရှိသလဲ?

## ဘာသာပြန်ထားသော စာသားမှတ်တမ်း

မူရင်း အင်္ဂလိပ်စကားပြောမှ ဘာသာပြန်ထားသည်။ ရရှိနိုင်သော အသံနှင့် စာတန်းထိုးများကို YouTube မှ ထိန်းချုပ်ထားသည်။

### OpenAI ရဲ့ Linux bug အရေအတွက်က တကယ်တမ်း ဘာကိုဆိုလိုတာလဲ?

0:00 Linux ချို့ယွင်းချက်တစ်ခုကို တွေ့ရှိတာက အဲဒါကို ပြင်ဆင်တာနဲ့တူပါတယ်။ OpenAI က ဒေသတွင်း root တွေ့ရှိချက် ၉၄၈ ခုနဲ့ candidate patches တွေကို API ခရက်ဒစ် ဒေါ်လာ ၁.၂ သန်းခန့်နဲ့ အစီရင်ခံတင်ပြခဲ့ပါတယ်။ ဒီဗီဒီယိုမှာ ဘာတွေ ရေတွက်လဲ? လူတွေရဲ့ ပြန်လည်သုံးသပ်မှုက ဘာတွေ ဖမ်းမိခဲ့လဲ? စောစောက စမ်းသပ်မှုတစ်ခုမှာ စက်တွေက တကယ် root ကို ရခဲ့တယ်၊ ပြီးတော့ scoreboard ကတော့ မှားယွင်းတဲ့အရာကို ဆက်ပြီး အသိအမှတ်ပြုခဲ့တယ်။ လူတွေရဲ့ ပြန်လည်သုံးသပ်သူတွေ ဘာတွေ ဖမ်းမိခဲ့လဲဆိုတာ ကြည့်ရအောင်။

0:20 ဒီနေ့က နိုဝင်ဘာလ ၅ ရက် ကြာသပတေးနေ့ဖြစ်ပြီး ဒါကတော့ The Daily Diff ပါ။

### ဘယ်သူ့ရဲ့ဝင်ရောက်ခွင့်က root ဖြစ်လာနိုင်သလဲ?

0:24 Linux kernel က စက်တစ်လုံးရဲ့ အရင်းအမြစ်တွေနဲ့ ခွင့်ပြုချက်တွေကို စီမံခန့်ခွဲတဲ့ အဓိက အစိတ်အပိုင်း ဖြစ်ပါတယ်။ Local privilege escalation ဆိုတာက ရှိပြီးသား၊ အခွင့်အရေးမရှိတဲ့ အသုံးပြုသူတစ်ဦးက အမြင့်ဆုံးအခွင့်အရေးဖြစ်တဲ့ root အဆင့်ကို ရောက်ရှိသွားတာကို ဆိုလိုပါတယ်။ OpenAI က သီးခြားခွဲထုတ်ထားတဲ့ သုတေသနစက်တွေမှာ အဲဒီနယ်နိမိတ်ကို လေ့လာခဲ့ပါတယ်။ စက်ထဲကို ဝင်ရောက်တာကတော့ သီးခြားပြဿနာတစ်ခုပါ။ OpenAI က နိုဝင်ဘာလ ၄ ရက်နေ့မှာ သုတေသနကို ထုတ်ပြန်ခဲ့ပြီး၊ အလိုအလျောက် ပိုက်လိုင်းတစ်ခုအတွင်း လာမယ့် cyber မော်ဒယ်အကြောင်းကို ဖော်ပြခဲ့ပါတယ်။ အသုံးဝင်တဲ့ ရလဒ်ကတော့ လူတွေ ပြန်လည်သုံးသပ်နိုင်ဖို့ သက်သေခံချက်နဲ့ အဆိုပြုထားတဲ့ ပြင်ဆင်မှုတွေပါတဲ့ တွေ့ရှိချက်တွေ အစုအဝေးဖြစ်ပါတယ်။

0:49 လူတွေ ပြန်လည်သုံးသပ်နိုင်ဖို့။ အဲဒီလာမယ့် မော်ဒယ်ကို အများသူငါ ဝင်ရောက်ခွင့်ရကြောင်းကို စာတမ်းက မကြေညာပါဘူး။ အဲဒါက ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရ ဇာတ်လမ်းထဲမှာ လူတွေလုပ်ရမယ့် အလုပ်တစ်ခုကို ကျန်ရှိစေပါတယ်။ သုတေသီတွေက ရလဒ်တွေကို ပြန်လည်သုံးသပ်ပြီး kernel community ရဲ့ လမ်းညွှန်ချက်တွေကို လိုက်နာပြီး ပြုပြင်မှုတွေနဲ့အတူ အရေးကြီးတဲ့ အားနည်းချက်တွေကို အစီရင်ခံတင်ပြခဲ့ပါတယ်။ kernel community ရဲ့ လမ်းညွှန်ချက်တွေကို လိုက်နာပြီး။ agents တွေက inbox ကို ဖြည့်နိုင်ပါတယ်။ ဘယ်အရာက ပါဝင်သင့်တယ်ဆိုတာကို တစ်စုံတစ်ယောက်က ဆုံးဖြတ်ရပါသေးတယ်။ ပိုက်လိုင်းက kernel ရဲ့ လုံခြုံရေးနဲ့သက်ဆိုင်တဲ့ အစိတ်အပိုင်းတွေနဲ့ စတင်ခဲ့ပြီး၊

### candidate က ဘယ်လိုသက်သေဖြစ်လာသလဲ?

1:10 ထပ်နေတာတွေကို ဖယ်ရှားပြီးနောက် candidate တွေ့ရှိချက် နှစ်ထောင့်သုံးရာခန့်ကို ထုတ်လုပ်ခဲ့ပါတယ်။ ထပ်နေတာတွေကို ဖယ်ရှားပြီးနောက်။ candidate ဆိုတာ စုံစမ်းစစ်ဆေးဖို့ ထိုက်တန်တဲ့ သံသယတစ်ခုပါ။ အဲဒီအချိန်မှာ ဆွဲဆောင်မှုရှိတဲ့ စာပိုဒ်တစ်ခုနဲ့ တကယ်တမ်း ပြန်လည်ဖော်ထုတ်နိုင်တဲ့ ချို့ယွင်းချက်တစ်ခုက စာရင်းဇယားတစ်ခုမှာ စိတ်အနှောင့်အယှက်ဖြစ်စရာကောင်းလောက်အောင် ဆင်တူနေပါသေးတယ်။ စာရင်းဇယားတစ်ခုမှာ စိတ်အနှောင့်အယှက်ဖြစ်စရာကောင်းလောက်အောင် ဆင်တူနေပါသေးတယ်။ ဒါကြောင့် သီးခြားအဆင့်တစ်ခုက သီးခြားခွဲထုတ်ထားတဲ့ စက်တွေအတွင်းမှာ သံသယရှိတဲ့ ပြဿနာတွေကို ပြန်လည်ဖော်ထုတ်ဖို့ ကြိုးစားခဲ့ပြီး၊ ဖြစ်ပျက်ခဲ့တာတွေရဲ့ သက်သေခံချက်တွေကို ထိန်းသိမ်းထားခဲ့ပါတယ်။ OpenAI က ပြန်လည်ဖော်ထုတ်နိုင်တဲ့ အားနည်းချက် တစ်ထောင့်ခုနစ်ရာခန့်ကို အစီရင်ခံတင်ပြခဲ့ပါတယ်။ အဲဒါက သုတေသီတွေ စစ်ဆေးနိုင်တဲ့ အပြုအမူကို ဖော်ပြပါတယ်။

1:36 နောက်မေးခွန်းကတော့ အဲဒီပြဿနာတွေထဲက ဘယ်ပြဿနာတွေက ပြင်းထန်တဲ့ ခွင့်ပြုချက် နယ်နိမိတ်ကို ကျော်လွန်သွားသလဲဆိုတာပါပဲ။ Linux ရဲ့ ကိုယ်ပိုင်လုံခြုံရေး အစီရင်ခံလမ်းညွှန်က စာရွက်စာတမ်းတွေကို ရှင်းပြရာမှာ အထောက်အကူပြုပါတယ်။ ထိန်းသိမ်းသူတွေက သက်ရောက်မှုရှိတဲ့ ဗားရှင်း၊ သက်သေခံချက်နဲ့ ပါဝင်တဲ့ အခြေအနေတွေကို မေးမြန်းပါတယ်။ အရည်အသွေးနိမ့်တဲ့ AI အစီရင်ခံစာတွေက ပြန်လည်သုံးသပ်နိုင်စွမ်းကို ကုန်ဆုံးစေတယ်လို့လည်း သတိပေးထားပါတယ်။ ဒါက OpenAI ရဲ့ စာတမ်းနဲ့မသက်ဆိုင်တဲ့ အများပြည်သူဆိုင်ရာ လမ်းညွှန်ချက်ပါ။ ဒီတွေ့ရှိချက်အစုကို အတည်ပြုတာ မဟုတ်ပါဘူး။

### နောက်ဆုံးအရေအတွက်က ဘာကြောင့် ၉၄၈ ဖြစ်လာသလဲ?

1:58 ဒီမှာ ရေတွက်တဲ့ အသေးစိတ်ပါ။ OpenAI က အကဲဖြတ်မှုအတွင်းမှာ အောင်မြင်တဲ့ ဒေသတွင်း အခွင့်အရေး အလွဲသုံးစားမှု တစ်ထောင့်တစ်ရာခြောက်ဆယ်ကို အစီရင်ခံတင်ပြခဲ့ပါတယ်။ သုတေသီတွေက ဆက်စပ်တဲ့ variant တွေကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီး ခြားနားတဲ့ patches ၉၄၈ ခုကို တီထွင်ခဲ့ပါတယ်။ သူတို့က အဲဒီ patch အရေအတွက်ကို ထူးခြားတဲ့ ဒေသတွင်း အခွင့်အရေး အလွဲသုံးစားမှု တွေ့ရှိချက်တွေကို သတ်မှတ်ဖို့ အသုံးပြုခဲ့ပါတယ်။ အောင်မြင်မှု များစွာက တူညီတဲ့ မူလပြဿနာတစ်ခုထဲမှာ ပါဝင်နိုင်ပါတယ်။ ဒေါ်လာ ၁.၂ သန်းခန့်က အကဲဖြတ်ထားတဲ့ မော်ဒယ်တွေ၊ ပစ်မှတ်တွေနဲ့ လုပ်ငန်းစဉ်အတွက် အစီရင်ခံထားတဲ့ API ခရက်ဒစ်တွေကို ကာမိပါတယ်။ အကဲဖြတ်ထားတဲ့ မော်ဒယ်တွေ၊ ပစ်မှတ်တွေနဲ့ လုပ်ငန်းစဉ်အတွက်။

2:23 OpenAI က စွမ်းရည် တိုင်းတာမှုက ဒီဇိုင်းကို တွန်းအားပေးခဲ့ပြီး ပိုမိုကောင်းမွန်တဲ့ အင်ဂျင်နီယာလုပ်ငန်းက ကုန်ကျစရိတ်တွေကို လျှော့ချနိုင်တယ်လို့ ပြောပါတယ်။ စုစုပေါင်း သုတေသီ ကုန်ကျစရိတ်တွေကိုတော့ ဒီမှာ တိုင်းတာထားခြင်းမရှိသေးပါဘူး။ OpenAI က တွေ့ရှိချက်တွေကို သမိုင်းဝင် bug bounty ဆုလာဘ်တွေနဲ့ နှိုင်းယှဉ်ပြီး၊ အခြေအမြစ်မရှိတဲ့ တန်ဖိုးသတ်မှတ်ချက်ကို ထုတ်လုပ်ခဲ့ပါတယ်။ လက်ခံခြင်းနဲ့ ငွေပေးချေမှုကတော့ bounty ပရိုဂရမ်နဲ့ သက်ဆိုင်ပါတယ်။ သုတေသန အရေအတွက်နဲ့ ဆုလာဘ်တစ်ခုကို မြှောက်တာက ဘဏ်အကောင့်ထဲကို အဲဒီမြှောက်ခြင်းကို ထည့်သွင်းဖို့ ကြိုးစားတဲ့အထိတော့ ကောင်းပါတယ်။

### တင်ပြထားတဲ့ patch ကို ဘာတွေက မပြည့်စုံသေးဘူးဖြစ်စေတာလဲ?

2:45 အဆိုပြုထားတဲ့ patch တစ်ခုကိုလည်း သူ့ဘာသာသူ ပြန်လည်သုံးသပ်ဖို့ လိုအပ်ပါတယ်။ ရေးသားသူတွေက စောစီးစွာ patches တွေက သရုပ်ပြထားတဲ့ ပြဿနာကို ရပ်တန့်နိုင်ပေမယ့် မလိုအပ်တဲ့ ကုဒ်တွေ ထပ်ထည့်တာ၊ စွမ်းဆောင်ရည်ကို လဲလှယ်တာ ဒါမှမဟုတ် ဆက်စပ်တဲ့ variant တွေကို လွဲချော်တာတွေ ဖြစ်နိုင်တယ်လို့ ပြောပါတယ်။ သူတို့က ညွှန်ကြားချက်တွေကို တိုးတက်အောင်လုပ်ပြီး ပြန်လည်လုပ်ဆောင်ခဲ့ပါတယ်။ ပြင်ဆင်မှုတစ်ခုက ပိုကြီးမားတဲ့ codebase နဲ့ ကိုက်ညီပြီး ပထမဆုံး test တစ်ခုထက်ပိုပြီး အသက်ရှင်ရပါမယ်။ OpenAI က upstream ကို အစီရင်ခံတင်ပြခြင်းမပြုမီ ပြင်းထန်မှုနဲ့ ပြင်ဆင်မှုတွေကို လူတွေ ပြန်လည်သုံးသပ်ခြင်းအကြောင်းကို ဖော်ပြထားပါတယ်။ Linux ရဲ့ လမ်းညွှန်ချက်မှာ စမ်းသပ်ထားတဲ့ အဆိုပြုထားတဲ့ ပြင်ဆင်မှုတစ်ခုက ထိန်းသိမ်းသူတွေက ကွဲပြားတဲ့ ပြင်ဆင်မှုတစ်ခုကို ရွေးချယ်ရင်တောင် ပြန်လည်သုံးသပ်ချိန်ကို ချွေတာနိုင်တယ်လို့ ဆိုပါတယ်။

3:12 Upstream လက်ခံခြင်းကတော့ သီးခြား အင်ဂျင်နီယာ ဆုံးဖြတ်ချက်တစ်ခုအဖြစ် ရှိနေဆဲပါ။

### patch snapshot ကို ဘယ်တုန်းက တိုင်းတာခဲ့တာလဲ?

3:15 အခြေခံအချက်ကတော့ အောက်တိုဘာလလယ်က နောက်ဆုံးထွက် kernel ဖြစ်ပါတယ်။ ဆယ်ရက်ကြာ သုတေသနနဲ့ ကိုယ်တိုင်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီးနောက်၊ ဒေသတွင်း အခွင့်အရေး အလွဲသုံးစားမှု ၆၁ ခုကို upstream မှာ ပြင်ဆင်ခဲ့ပြီး၊ ၄၃ ခုက staging patches တွေ ရှိခဲ့ပါတယ်။ OpenAI က ထိန်းသိမ်းသူတွေ မြန်မြန်ဆန်ဆန် လုပ်ဆောင်တာကို အသိအမှတ်ပြုပါတယ်။ ဒါက သုတေသန ပြီးစီးမှုရဲ့ snapshot တစ်ခုဖြစ်ပြီး ပရောဂျက်က ဆက်ပြီး ရွေ့လျားနေပါတယ်။ သင့်ရဲ့ distribution မှာ သူ့ကိုယ်ပိုင် ထုတ်လုပ်ပြီးသား kernel နဲ့ အပ်ဒိတ်တွေ ရှိပါတယ်။

### ဘယ်နေ့စွဲနဲ့ patch အခြေအနေက အသုံးပြုသူတွေအတွက် အရေးကြီးသလဲ?

3:34 အသုံးပြုသူတွေအတွက် လက်တွေ့ကျတဲ့ အဆင့်ကတော့ သူတို့ တကယ်တမ်း အသုံးပြုနေတဲ့ ဆော့ဖ်ဝဲလ်အတွက် အကြံဉာဏ်တွေကို လိုက်နာဖို့ပါပဲ။ upstream သုတေသန ရလဒ်တစ်ခုကတော့ အဲဒီအပ်ဒိတ်လုပ်ငန်းစဉ်ကနေတစ်ဆင့် သင့်စက်ပေါ်ရှိ ဗားရှင်းကို ရောက်ရှိဖို့ လိုအပ်နေပါသေးတယ်။ ထုတ်ကုန်က မှားယွင်းစွာ လုပ်ဆောင်နေချိန်မှာ test suite တစ်ခု အောင်မြင်တာကို ကြည့်ရှုဖူးတဲ့သူတိုင်း ဒီနေရာမှာ လိုအပ်တဲ့ မျက်နှာအမူအရာကို သိပါတယ်။ အခု အဲဒီစောစောပိုင်း scoreboard ကို ပြန်သွားရအောင်။ လူတွေရဲ့ ပြန်လည်သုံးသပ်သူတွေက အောင်မြင်မှု အချက်ပြမှုတစ်ခုအတွင်းမှာ ပြဿနာတစ်ခုကို တွေ့ရှိခဲ့ပါတယ်။ စောစောပိုင်း ပိုက်လိုင်းက agent က root ကို ရရှိတာနဲ့ သတ်မှတ်ထားတဲ့ အားနည်းချက်တစ်ခုကို အသိအမှတ်ပြုခဲ့ပါတယ်။

3:58 အဲဒါက ရလဒ်ကို စစ်ဆေးတာပါ။ စနစ်မှာ ချို့ယွင်းချက်တစ်ခုထက်ပိုပြီး ပါဝင်နိုင်တာကြောင့် သတ်မှတ်ထားတဲ့ တွေ့ရှိချက်ကို အဲဒီရလဒ်နဲ့ ဆက်သွယ်ဖို့ လိုအပ်ပါသေးတယ်။ စနစ်မှာ ချို့ယွင်းချက်တစ်ခုထက်ပိုပြီး ပါဝင်နိုင်တာကြောင့်။ သက်သေခံချက်က မတူညီတဲ့ အကြောင်းရင်းတစ်ခုကို ညွှန်ပြနေတယ်ဆိုရင် မူလအစီရင်ခံစာကို ထပ်ပြီး

### စောစီးစွာ စမ်းသပ်မှုမှာ ပြန်လည်သုံးသပ်သူတွေ ဘာတွေ့ခဲ့သလဲ?

4:09 ကြည့်ရှုဖို့ လိုအပ်ပါတယ်။ OpenAI ရဲ့အဆိုအရ စောစီးစွာ စမ်းသပ်မှုတစ်ခုက အောင်မြင်တဲ့ ဒေသတွင်း အခွင့်အရေး အလွဲသုံးစားမှု ၂၀၀ ကို အစီရင်ခံတင်ပြခဲ့ပါတယ်။ လူတွေရဲ့ ပြန်လည်သုံးသပ်မှုက ၂၀ ခုက သတ်မှတ်ထားတဲ့ ချို့ယွင်းချက်နဲ့ မတူညီတဲ့ ချို့ယွင်းချက်ကနေ root ကို ရောက်ရှိခဲ့တယ်လို့ တွေ့ရှိခဲ့ပါတယ်။ သတ်မှတ်ထားတဲ့ ချို့ယွင်းချက်နဲ့ မတူညီတဲ့ ချို့ယွင်းချက်ကနေ root ကို ရောက်ရှိခဲ့တယ်လို့ တွေ့ရှိခဲ့ပါတယ်။ အောင်မြင်မှုက တကယ်ဖြစ်ခဲ့တာဖြစ်ပြီး အကြောင်းရင်းဖော်ပြမှုကတော့ မှားယွင်းခဲ့ပါတယ်။ အဲဒါက scoreboard က ဂုဏ်ပြုနေချိန်မှာတောင် မူလတွေ့ရှိချက်ရဲ့ သက်သေခံချက်တွေကို မဖြေရှင်းရသေးဘဲ ထားခဲ့နိုင်ပါတယ်။ scoreboard က ဂုဏ်ပြုနေချိန်မှာတောင်။ စမ်းသပ်မှုက မှားယွင်းတဲ့ မေးခွန်းကို ဖြေဆိုခဲ့ပါတယ်။ ရေးသားသူတွေက ကန့်သတ်ချက်တွေကို တင်းကျပ်ခဲ့ပြီး နောက်ဆုံးရလဒ်တစ်ခုစီက သတ်မှတ်ထားတဲ့ အားနည်းချက်ကို အသုံးပြုခဲ့ကြောင်း သီးခြားစစ်ဆေးမှုကို ထည့်သွင်းခဲ့တယ်လို့ ဆိုပါတယ်။ နောက်ဆုံးရလဒ်တစ်ခုစီက သတ်မှတ်ထားတဲ့ အားနည်းချက်ကို အသုံးပြုခဲ့ကြောင်း။

4:34 ဒါကတော့ စောစီးစွာ ချို့ယွင်းချက်အပေါ် သူတို့ရဲ့ တုံ့ပြန်မှုပါပဲ။ စောစီးစွာ ၂၀ ခုက နောက်ဆုံး ၉၄၈ ခုသော တွေ့ရှိချက်တွေဟာ မှားယွင်းတယ်လို့ သက်သေမပြနိုင်ပါဘူး။ တွေ့ရှိချက်တွေဟာ မှားယွင်းတယ်လို့။ ရလဒ်တစ်ခု ဘယ်လိုဖြစ်ပျက်ခဲ့သလဲဆိုတာကို ဖြစ်ပျက်ခဲ့ခြင်းရှိမရှိကို စစ်ဆေးသလိုပဲ သေချာစွာ စစ်ဆေးပါ။ ကောင်းမွန်တဲ့ အစိတ်အပိုင်းကတော့ ပြန်လည်သုံးသပ်သူတွေကို သူတို့ ဆောင်ရွက်နိုင်တဲ့ သက်သေခံချက်တွေကို ပေးတာပါပဲ။ မှန်ကန်တဲ့ တွေ့ရှိချက်ကို ပူးတွဲပြီး။ ကျွန်တော်ပြောတာကို နားထောင်တာထက် ဖတ်ချင်တယ်ဆိုရင်တော့ The Diff က နေ့တိုင်းမနက်တိုင်း သင့် inbox ထဲကို အခမဲ့ ရောက်ရှိမှာဖြစ်ပြီး daily diff dot dev မှာ ရနိုင်ပါတယ်။ လင့်ခ်က အောက်မှာပါ။ သင့် inbox ထဲကို အခမဲ့ ရောက်ရှိမှာဖြစ်ပြီး daily diff dot dev မှာ ရနိုင်ပါတယ်။ လင့်ခ်က အောက်မှာပါ။

### OpenAI ရဲ့ ပိုက်လိုင်းပေါ်မှာ ဘယ်အရာက ဆုံးဖြတ်ချက်ရရှိသလဲ?

4:55 ဒါကြောင့် ဒီနေ့ရဲ့ ဆုံးဖြတ်ချက်က NEEDS REVIEW ပါ။ ဒီပိုက်လိုင်းကို လူရဲ့ patch review နဲ့ သီးခြား လမ်းကြောင်းစစ်ဆေးမှုတွေနဲ့ ကာကွယ်ရေး လုပ်ငန်းစဉ်မှာ ဆက်လက်ထားရှိပါမယ်။ အစီရင်ခံထားတဲ့ တွေ့ရှိချက်တွေက အသုံးဝင်လာတာက ထိန်းသိမ်းသူတွေက သူတို့ ယုံကြည်နိုင်တဲ့ သက်သေခံချက်တွေကို ရရှိတဲ့အခါ၊ သူတို့ အကဲဖြတ်နိုင်တဲ့ ပြင်ဆင်မှုတွေကို ရရှိတဲ့အခါမှာပါ။ ဒါက ဒီနေ့အတွက် The Diff ပါ။ ကျွန်တော် Axrisi က Niko ပါ။

5:10 တာဝန်ယူမှုရှိစွာ ပေါင်းစည်းပါ။

## ရင်းမြစ်များ

- [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