あるセキュリティ研究者が最近、AIの支援を受けて発見したLinuxカーネルのゼロデイ脆弱性を公開しました。CVE-2026-53264として追跡されているこの脆弱性は、影響を受けるシステムでローカルからrootへの権限昇格を可能にします。
この欠陥はLinuxのパケットスケジューリングサブシステム（net/sched）に存在し、トラフィック制御アクションオブジェクトに関するuse-after-free（解放済みメモリ使用）の問題に起因します。
AIが発見したLinuxカーネルのゼロデイ
Star Labsの研究者は、TyphoonPwn 2026コンペティションに向けてCentOS Stream 9デスクトップを標的とした信頼性の高いエクスプロイトを開発しました。この事例は、バグハンティングやエクスプロイト開発のワークフローをAIがどのように強化できるかを示す一方で、依然として人間による大規模な検証と高度な技術的専門知識が不可欠であることも浮き彫りにしています。
この脆弱性は、net/schedがネットワーク名前空間ごとのアクション識別子レジストリを通じて共有パケット処理アクションを管理する方法に影響を及ぼします。脆弱性のある処理経路では、カーネル関数tcf_idr_check_alloc()がRCUリードロックを保持した状態でアクションオブジェクトを検索します。
しかし、別の実行経路では、RCUの猶予期間を待たずに異なるロックの下で同じオブジェクトを削除・解放できてしまうため、競合状態（レースコンディション）が発生します。攻撃者はこれを悪用し、すでに解放済みのアクションオブジェクトにカーネルがアクセスするよう仕向けられる可能性があります。
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この脆弱性を悪用するには、攻撃者は非常に狭いタイミングの窓を突く必要があります。解放されたアクションオブジェクトは、カーネルが参照カウントをチェック・増加させる前に、攻撃者が制御するデータで素早く再利用されなければなりません。
研究者は、Linuxのトラフィック制御netlink操作、具体的にはフィルタの作成・削除リクエストを利用して、この競合状態を引き起こしました。
直接的なアクション管理操作には通常、初期名前空間において昇格されたネットワーク管理権限が必要ですが、このエクスプロイトはプロセスがCAP_NET_ADMIN権限を持つ別のユーザー名前空間を通じて機能させることができます。
この攻撃には非特権ユーザー名前空間が有効になっている必要があり、clsactキューイングディシプリンやflowerクラシファイアといった、net/schedの特定の機能に依存しています。こうした条件はハードニングされた環境では露出を減らす可能性がありますが、デスクトップ向けのLinux構成では一般的に利用可能です。
公開された概念実証（PoC）はCentOS Stream 9のイメージに対してテストされ、複数回の実行でrootへの権限昇格を達成したと報告されています。実行時間は競合の再現性やCPUの状況によって数秒から数分の幅がありました。
エクスプロイトの安定性を高めるため、研究者はtimerfdとepollの仕組みを用いて競合の発生窓を広げ、CPUコードごとに別々のスレッドを使用し、競合させる操作を異なるトラフィック制御チェーンに割り当てました。
この最適化により、use-after-free脆弱性を引き起こすまでの推定時間は、テスト環境において151,515分超からおよそ555秒にまで短縮されました。その後エクスプロイトは、KEYCTL_UPDATE操作によって作成されたユーザーキーのペイロード割り当てを利用し、解放済みのカーネルオブジェクトを再利用しました。
オブジェクトの再利用に成功した後、エクスプロイトは破損したアクション構造体からの間接関数呼び出しを悪用し、カーネルの命令ポインタの制御を奪いました。さらに、カーネルアドレス空間配置のランダム化（KASLR）の情報漏えいとROP（リターン指向プログラミング）チェーンを利用し、カーネルのcore_pattern設定を上書きしました。
クラッシュを引き起こすと、Linuxは攻撃者が制御するコアダンプハンドラを呼び出すようになり、これが初期名前空間においてroot権限で実行される結果となりました。
この欠陥は、公開されるまでおよそ2〜3年にわたって存在していたとみられています。Linuxカーネルの安定版パッチはコミット5057e1aca011e51ef51498c940ef96f3d3e8a305で提供されています。
各組織には、ベンダー提供のカーネルアップデートを速やかに導入すること、非特権ユーザー名前空間が本当に必要かどうかを見直すこと、そして可能な限りこれを制限することが求められます。
セキュリティチームはまた、トラフィック制御機能を信頼できないローカルユーザーに公開しているシステム、特に共有ワークステーション、開発者向けエンドポイント、マルチユーザーのLinux環境についても点検すべきです。
今回の研究は、セキュリティ上の懸念が高まっていることを浮き彫りにしています。それは、AIによる支援分析がパターンマッチングや概念実証の作成、競合状態の最適化を加速させることで、これまで発見されていなかった脆弱性を特定しやすくしているという点です。
しかしこの研究者は、AIには依然として推論の誤りや盲点があり、真の攻撃経路を特定し、信頼性の高いエクスプロイトを開発するには、サブシステムに関する深い知識が不可欠であると強調しています。
警告：20以上の政府系サイトが企業や市民にマルウェアを配布していました。 詳しい攻撃の調査内容を確認し、自組織の被害有無をチェックしてください。
Anti-malwaresoftware
翻訳元: https://gbhackers.com/ai-discovered-linux-kernel-zero-day/
