ИИ революция в Chrome: Google отстрани повече уязвимости за месец, отколкото за две години
Изображение: Svetni.me / ИИ генерирано изображение
В рамките на мащабна технологична промяна в индустрията за сигурност на софтуера, Google обяви, че е отстранила рекорден брой пропуски в сигурността на своя браузър Chrome с помощта на вътрешни инструменти, захранвани от изкуствен интелект [1]. За последните две версии на браузъра, издадени през юни 2026 г. (Chrome 149 и Chrome 150), компанията е коригирала общо 1072 уязвимости. Този брой надхвърля общото количество от 1036 пача, внедрени в предишните 23 версии на Chrome през последните две години взети заедно [2].
Според Дъг Търнър, директор по инженерната дейност на Chrome, големите езикови модели (LLM) фундаментално променят икономиката на защитата в сферата на киберсигурността. Благодарение на модели като Gemini, откриването и отстраняването на уязвимости се превръща в автоматизирана операция от индустриален мащаб, която позволява изпреварването на злонамерените участници [2].
Жизненият цикъл на уязвимостите в ерата на изкуствения интелект
С навлизането на усъвършенстваните генеративни технологии, специалистите по киберсигурност предупреждават, че офанзивните инструменти с изкуствен интелект ще намерят масово приложение при откриването на уязвимости от хакери. За да се противопостави на тази тенденция, екипът по сигурността на Chrome разработва автоматизирана верига за отбрана, покриваща целия жизнен цикъл на една софтуерна грешка:
Откриване: Бързо сканиране и идентифициране на грешки в кода.
Триаж: Автоматично класифициране, филтриране и възпроизвеждане на дефекта.
Коригиране: Генериране на работещ софтуерен пач и автоматично тестване.
Издаване: Бързо доставяне на корекцията до стабилния канал на браузъра.
Прилагане: Инсталиране и активиране на пача при потребителя с минимално прекъсване.
Целта на новите ИИ инструменти е максималното съкращаване на времето между всяка една от тези стъпки.
Изображение: Svetni.me / Авторско изображение
Откриване на уязвимости с автономни ИИ агенти
Екипът по сигурността на Chrome има дългогодишен опит в интеграцията на машинно обучение. През 2023 г. компанията въвежда ИИ модели за подобряване на покритието при фазинг тестването. През 2024 г. в сътрудничество с Google Project Zero стартира инициативата Project Naptime, предоставяща на моделите специализирани инструменти за изследване на пропуски в сигурността.
Година по-късно, през 2025 г., съвместно с Google DeepMind се ражда офанзивният агент Big Sleep, който успешно открива уязвимости в реално време в рамките на JavaScript енджина V8 и графичния стек на Chrome.
В началото на 2026 г. инженерите внедряват нова мултиагентна система, управлявана от Gemini, за сканиране на целия кодов масив на браузъра. Един от най-впечатляващите резултати на системата е откриването на критична уязвимост за бягство от пясъчната кутия (sandbox escape). Тази уязвимост е позволявала на компрометиран процес на рендериране да подмами браузъра да чете локални потребителски файлове. Грешката е престояла неоткрита в кодовата база на Chrome повече от 13 години.
За постигането на тези резултати ИИ скелето е надградено със следните функции:
Оперативна съвместимост на моделите: Възможност за комбиниране на затворени търговски модели с модели с отворен код (open-weights).
Собствена база от знания за Chrome: Интегриране на цялата Git история и минали CVE записи, за да може моделът да разсъждава извън базовите си тренировъчни данни.
SECURITY.md файлове: Насоки, описващи границите на доверие и моделите на заплахи в отделните софтуерни компоненти, които се анализират от специализиран ИИ агент „критик“.
Мерки за безопасност на автономните ИИ системи
За да предотврати непредвидено поведение на моделите при работа с чувствителен софтуерен код, Google прилага строги мерки за безопасност:
Всички ИИ агенти анализират софтуерния код в напълно изолирана среда (at rest) на машини без достъп до външния интернет.
Мрежовите заявки се прехващат и филтрират от разширена защитна стена със строго дефинирани списъци с разрешени адреси (allowlists).
Моделите нямат административни права за промяна на локалната операционна система или за достъп до директории извън целевия код.
Автоматизацията е оказала сериозно влияние и върху програмата за възнаграждение на външни изследователи (Chrome Vulnerability Reward Program). През март 2026 г. Google регистрира бум на докладвани грешки, надвишаващ обема за цялата 2025 г., което е принудило компанията да промени правилата за награждаване. В момента се насърчават доклади, които допълват вътрешните ИИ сканирания, вместо да се дублират с тях.
Автоматизиран триаж на грешките
Обработването и класифицирането на един доклад за сигурност преди е отнемало между 5 и 30 минути човешки труд. Днес Chrome използва автоматизирана система за триаж, съчетаваща базирани на правила алгоритми и ИИ, работеща в четири фази:
Филтриране на шума: Система отхвърля спам съобщения, дублиращи се доклади или сигнали, които не съдържат реална заплаха за сигурността.
Възпроизвеждане на дефекта: ИИ се опитва да стартира приложения достъпни доказателства за концепция (Proof of Concept) върху целевите версии на операционните системи и прикачва генерираните стек трейсове към доклада.
Обогатяване с метаданни: Автоматично се изчислява времето на първоначалното въвеждане на грешката в кода и се определя степента на сериозност съгласно вътрешните стандарти.
Разпределяне: Инструментът автоматично насочва задачата за коригиране към конкретния отговорен компонент и екип в рамките на проекта Chromium.
Тази оптимизация спестява стотици часове програмистки труд всеки месец, позволявайки на хората да се фокусират върху по-сложни проблеми на сигурността.
Мултиагентно автоматично коригиране на код
Когато една уязвимост премине през процеса на триаж, тя се поема от специализиран работен поток от ИИ агенти за автоматично генериране на пач:
Агент за корекции (Fixing Agent): Анализира кода и контекста на грешката, след което предлага няколко различни софтуерни пача.
Агент критик (Critic Agent): Оценява предложените кръпки и проверява дали съответстват на правилата за писане на код в Chromium и Google. Процесът симулира стандартно „ревю на код“ (code review) между програмисти.
Агент за писане на тестове: Пише автоматизирани тестове за предложената корекция, за да гарантира, че тя работи правилно на всички поддържани от Chrome платформи, преди човек изобщо да прегледа промяната.
Благодарение на тази затворена верига, разработчиците на Chrome получават готови, тествани корекции, което обяснява скока в броя на пачовете за юни 2026 г.
Намаляване на времевия прозорец за атаки (Patch Gap)
Един от най-големите рискове в киберсигурността е т.нар. „patch gap“ – времето, през което корекцията вече е публикувана в публичното хранилище с отворен код на Chromium, но все още не е достигнала под формата на ъпдейт до компютрите на крайните потребители. През този прозорец нападателите могат да анализират промяната и да създадат експлоати за онези потребители, които не са обновили браузъра си.
За да сведе този риск до минимум, Google преминава към ускорен цикъл на доставка. В момента компанията тества пилотен модел за пускане на две обновявания на сигурността седмично, успоредно с двуседмичния цикъл за големите версии на Chrome.
Допълнително се разработва технология за динамично пачване (dynamic patching). Тя ще позволи обновяване на ключови процеси на браузъра (като графичния ускорител и процеса на изобразяване) в движение, без да е необходимо потребителят да рестартира софтуера. За операционната система macOS вече е внедрена функция в Chrome 150, която автоматично рестартира браузъра при налично обновление, ако той работи във фонов режим без отворени прозорци.
Източници: