OpenAI publicó el 4 de noviembre de 2026 los resultados de una campaña realizada a mediados de octubre contra el kernel de Linux. La cifra de 948 cuenta vulnerabilidades distintas de escalada local de privilegios (LPE), según el informe de OpenAI; la empresa informó por separado de 1.169 exploits LPE funcionales y de parches candidatos para revisión humana.
Para entender las cifras, conviene separar candidatos, exploits funcionales y vulnerabilidades distintas: cada una mide una parte diferente del proceso.
Qué cuenta la cifra 948
Una LPE permite que alguien que ya tiene acceso local y carece de privilegios elevados los aumente, por ejemplo, hasta obtener acceso de administrador raíz (root). Por sí sola, una LPE no implica que un atacante pueda entrar en un equipo desde internet.
OpenAI llegó a las 948 vulnerabilidades mediante un análisis de variantes que agrupó los 1.169 exploits funcionales en fallos distintos. La cifra no representa 948 exploits individuales ni 948 parches incorporados al kernel. La empresa generó parches candidatos para revisión de investigadores y mantenedores.
De los candidatos a los exploits funcionales
La campaña examinó 5.034 objetivos que abarcaban unos 2,8 millones de líneas de código, cerca del 7 % del kernel. OpenAI seleccionó los objetivos por su relevancia de seguridad y porque usuarios con pocos privilegios podían alcanzarlos. La tabla separa los resultados de cada fase, que corresponden a medidas diferentes.
| Fase | Medida | Cantidad | Plazo o alcance |
| Generación de candidatos | Hallazgos candidatos sin duplicados | 2.308 | En 12 horas |
| Validación dinámica | Vulnerabilidades reproducidas | 1.724 | En 30 horas |
| Filtrado inicial | Candidatos de filtración de información | 313 | Clasificación del filtrado |
| Filtrado inicial | Candidatos de LPE | 1.238 | Clasificación del filtrado |
| Evaluación de explotación | Pruebas de concepto de filtración de información | 291 | Programas funcionales |
| Evaluación de explotación | Exploits LPE | 1.169 | Exploits funcionales |
| Análisis de variantes | Vulnerabilidades LPE distintas | 948 | Recuento tras agrupar variantes |
Una prueba de concepto (PoC) es un programa que sirve para demostrar una vulnerabilidad. En este caso, los 291 PoC se referían a filtraciones de información; los 1.169 exploits funcionales, a LPE. OpenAI probó la explotabilidad en máquinas virtuales aisladas con SMEP, SMAP, KASLR y HARDENED_USERCOPY activados. Para la validación dinámica también usó núcleos Linux con KASAN.
La revisión humana detectó errores de atribución
En una ejecución temprana, la revisión humana encontró que 20 de 200 exploits marcados como exitosos habían conseguido acceso raíz mediante una vulnerabilidad distinta de la que tenían asignada. OpenAI afirma que después limitó las tareas y añadió una comprobación independiente para verificar la ruta utilizada por cada exploit.
En una muestra de 166 exploits, OpenAI y expertos externos en explotación del kernel consideraron novedosas diez técnicas. La empresa no publicó todos sus detalles técnicos por motivos de seguridad.
Al término del periodo de exploración y análisis manual, OpenAI contabilizó 61 LPE corregidas en el árbol principal del kernel, 43 con parches en la rama de pruebas y 299 comunicadas o debatidas públicamente. Esas cifras corresponden a la fotografía de la campaña que publicó la empresa.
El coste reportado por OpenAI
OpenAI declaró un gasto total de 1.213.430 dólares estadounidenses en créditos de API. La evaluación de explotabilidad concentró la mayor partida del desglose.
| Etapa o total | Créditos de API (dólares estadounidenses) |
| Selección de objetivos | 3.426 |
| Generación de candidatos | 316.549 |
| Validación dinámica | 73.330 |
| Filtrado inicial | 44.194 |
| Evaluación de explotabilidad | 775.929 |
| Total declarado | 1.213.430 |
| Suma de las cinco etapas | 1.213.428 |
Las cinco partidas suman dos dólares menos que el total declarado por OpenAI. La empresa describió el coste como un límite superior, porque priorizó medir la metodología y las capacidades del sistema antes que optimizar el gasto.
