Google Deploys Gemini-Based AI Agents to Patch Over 1,000 Chrome Vulnerabilities

Google Chrome की 73% वैश्विक बाज़ार हिस्सेदारी और 3.5 बिलियन सक्रिय उपयोगकर्ताओं को देखते हुए, इसे सुरक्षित रखने की चुनौती बहुत बड़ी है। ऐतिहासिक रूप से, Google मासिक मील के पत्थर में सुरक्षा रिलीज़ प्रबंधित करता है, आमतौर पर प्रति चक्र 40 से 50 कमजोरियों को संबोधित करता है। हालाँकि, जेमिनी-आधारित एजेंटिक हार्नेस की हालिया शुरूआत ने इस प्रक्षेपवक्र को मौलिक रूप से बदल दिया है। मील के पत्थर 149 और 150 के दौरान, कंपनी ने 1,072 कमजोरियों को सफलतापूर्वक संबोधित किया - एक मात्रा जो पिछले 23 मील के पत्थर में पैच की गई सुरक्षा खामियों की कुल संख्या से अधिक है। उपचार क्षमता में यह भारी वृद्धि केवल एक वृद्धिशील सुधार नहीं है; यह मानव-केंद्रित बग खोज से उच्च-वेग मशीन-संचालित दृष्टिकोण में संक्रमण का प्रतीक है, जो एक एप्लिकेशन की अखंडता को बनाए रखने के लिए आवश्यक है जो दुनिया की आधी से अधिक वयस्क आबादी के लिए इंटरनेट के प्राथमिक प्रवेश द्वार के रूप में कार्य करता है।

Google की सुरक्षा रणनीति पिछले तीन वर्षों में महत्वपूर्ण रूप से विकसित हुई है। जबकि कंपनी पहले फ़ज़िंग के लिए एआई का उपयोग करती थी - भारी मात्रा में यादृच्छिक इनपुट के साथ सॉफ़्टवेयर का परीक्षण करने की एक विधि - अब यह परिष्कृत एजेंटिक वर्कफ़्लोज़ की ओर बढ़ गई है। 2025 तक, क्रोम टीम, प्रोजेक्ट ज़ीरो और डीपमाइंड के बीच सहयोग से 'बिग स्लीप' प्राप्त हुआ, एक एआई विशेष रूप से वी8 जावास्क्रिप्ट इंजन और ग्राफिक्स स्टैक के भीतर भेद्यता खोज के लिए इंजीनियर किया गया था। 2026 तक, यह जेमिनी पर आधारित एक व्यापक एजेंटिक हार्नेस में बदल गया। सरल पैटर्न मिलान के विपरीत, यह प्रणाली जटिल परिदृश्यों का अनुकरण करती है और हजारों कदम आगे संभावित सुरक्षा विफलताओं की भविष्यवाणी करती है, बिल्कुल उसी तरह जैसे कोई ग्रैंडमास्टर शतरंज के खेल का विश्लेषण करता है। इस क्षमता के कारण लंबे समय से चली आ रही सैंडबॉक्स एस्केप भेद्यता की खोज हुई, जो एक दशक से अधिक समय से मानव पहचान और मानक परीक्षण सूट से बच रही थी, जो वर्तमान एआई विश्लेषण की गहन गहराई को दर्शाती है।

खोज से परे, Google ने संभावित मुद्दों की भारी मात्रा को संभालने के लिए अपने आंतरिक ट्राइएज संचालन में सुधार किया है। कंपनी ने मानव जांचकर्ताओं के लिए प्रशासनिक बोझ को खत्म करने के लिए डिज़ाइन की गई चार-चरण वाली एआई पाइपलाइन लागू की। स्टेज 1 में, एआई डुप्लिकेट रिपोर्ट या गैर-सुरक्षा मुद्दों जैसे 'शोर' को फ़िल्टर करता है। स्टेज 2 में एआई द्वारा विशेष वर्चुअल वातावरण में बग्स को फिर से बनाना, उन्हें आवश्यक स्टैक ट्रेस के साथ दस्तावेजित करना शामिल है। चरण 3 में सिस्टम मेटाडेटा के साथ रिपोर्ट को समृद्ध करता है - अनिवार्य रूप से एक व्यापक केस फ़ाइल का निर्माण करता है - चरण 4 से पहले, जहां यह समाधान का स्वामित्व लेने के लिए सबसे उपयुक्त मानव विशेषज्ञ की पहचान करता है। Google का अनुमान है कि यह वर्कफ़्लो प्रति माह डेवलपर के समय के सैकड़ों घंटे बचाता है, जिससे मानव इंजीनियरों को दोहराए जाने वाले प्रशासनिक कार्यों के बजाय जटिल जांच पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति मिलती है।

आधुनिक सॉफ़्टवेयर विकास की गति को बनाए रखने के लिए, Google ने विशेष रूप से पैचिंग प्रक्रिया के लिए एक मल्टी-एजेंट प्रणाली लागू की। एक बार भेद्यता की पहचान हो जाने पर, एक 'फिक्सिंग एजेंट' विभिन्न उम्मीदवार पैच का प्रस्ताव करता है। एक द्वितीयक 'आलोचक एजेंट' फिर इन समाधानों का मूल्यांकन करता है, कोड गुणवत्ता, शैली दिशानिर्देशों के पालन और कार्यात्मक अखंडता के लिए उनकी जाँच करता है। यह प्रक्रिया पारंपरिक सहकर्मी-समीक्षा चक्र को प्रतिबिंबित करती है लेकिन काफी अधिक गति से संचालित होती है। अंत में, परीक्षण-लेखन एजेंटों की एक सेना क्रोम द्वारा समर्थित सभी प्लेटफार्मों पर सत्यापन परीक्षण बनाती और निष्पादित करती है। इन चरणों के माध्यम से स्वचालित रूप से पुनरावृत्ति करके, सिस्टम किसी मानव डेवलपर द्वारा कोड की समीक्षा करने से पहले संभावित संघर्षों या त्रुटियों की पहचान करता है और उन्हें ठीक करता है। Google का दावा है कि इस एकीकृत प्रक्रिया ने डेवलपर के हफ्तों के श्रम को सफलतापूर्वक बचाया है, जिससे वास्तविक समय में सुरक्षा खतरों का जवाब देने की कंपनी की क्षमता में बदलाव आया है।