Elígenos como tu fuente preferida en Google. OpenAI ha logrado identificar y explotar 948 vulnerabilidades distintas de escalada de privilegios en el kernel de Linux mediante un sistema automatizado basado en IA. Claude ya ha explotado un fallo crítico del kernel de Linux que afecta a Ubuntu y otras distros, pero no es la única inteligencia artificial que ha servido como herramienta para encontrar vulnerabilidades y corregirlas. Linus Torvalds ha admitido que la IA ha sido de mucha ayuda para su proyecto y ahora el asistente virtual de OpenAI ha identificado más de 900 vulnerabilidades que han sido clave para la protección de sistemas como tarea altamente automatizada. Con la ayuda del trabajo de la compañía de Sam Altman , se confirma que estas puertas impactan como exploits funcionales capaces de otorgar acceso root desde cuentas con permisos limitados. La alerta sobre los ciberataques en Linux se ha levantado, creando una preocupación constante por mantener los equipos actualizados gracias a la capacidad que brindan los modelos de IA . El experimento fue llevado a cabo por el equipo Cyber de OpenAI durante octubre de 2026 utilizando una versión reciente del kernel de Linux sobre sistemas de escritorio convencionales . Los investigadores eligieron Linux por una razón evidente: se trata de uno de los proyectos de software más importantes del planeta y cuenta con más de 40 millones de líneas de código . Esa enorme base incluye sistemas de archivos, controladores, funciones de red y llamadas al sistema que representan una superficie de ataque inmensa. Según explicó la compañía, el objetivo era a nalizar hasta qué punto los modelos de IA de última generación podían descubrir vulnerabilidades reales y demostrar su impacto en una plataforma de esta magnitud, según lo que se explica en Helpnet Security . El proceso se desarrolló en varias fases coordinadas por distintos agentes de IA. Un primer grupo se encargó de identificar qué partes del kernel podían ser alcanzadas por usuarios con pocos privilegios y tenían relevancia desde el punto de vista de la seguridad. Tras reducir el área de análisis a aproximadamente un 7 % del código total, otros agentes examinaron ese segmento durante 12 horas y localizaron 2.308 posibles fallos . Posteriormente, sistemas de validación automática intentaron reproducir cada hallazgo dentro de máquinas virtuales aisladas, logrando confirmar 1.724 vulnerabilidades potenciales, una tasa de éxito cercana al 75 %. La etapa más llamativa llegó cuando los agentes especializados en explotación comenzaron a desarrollar ataques funcionales contra esos errores. El resultado fue la creación de 1.169 exploits capaces de obtener privilegios elevados y 291 pruebas de concepto destinadas a fugas de información. Después de eliminar duplicados y agrupar diferentes ataques asociados al mismo fallo subyacente, OpenAI contabilizó finalmente 948 vulnerabilidades independientes de escalada de privilegios locales . Además, una muestra de 166 exploits reveló que la IA había empleado diez técnicas de explotación desconocidas incluso para expertos externos consultados por la compañía. Por razones de seguridad, OpenAI decidió no publicar los detalles técnicos de esos métodos . Uno de los aspectos más relevantes del estudio es que demuestra cómo la investigación de vulnerabilidades puede evolucionar hacia un modelo sistemático y escalable. OpenAI reconoce que el verdadero reto no fue encontrar errores, sino gestionarlos. Los agentes generaron tal cantidad de resultados que la revisión manual se convirtió en el principal cuello de botella. De hecho, los expertos de la compañía detectaron algunos casos donde determinados exploits alcanzaban acceso root utilizando una vulnerabilidad diferente a la que habían sido asignados originalmente. Este comportamiento obligó a reforzar los sistemas de validación para asegurar que cada exploit realmente aprovechaba el fallo previsto. Los responsables del kernel reaccionaron con rapidez. C
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