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

Задача обеспечения безопасности Google Chrome является колоссальной, учитывая его 73% долю мирового рынка и 3,5 миллиарда активных пользователей. Исторически сложилось так, что Google выпускала обновления безопасности ежемесячно, обычно устраняя от 40 до 50 уязвимостей за цикл. Однако недавнее появление агентурной системы на базе Близнецов фундаментально изменило эту траекторию. На этапах 149 и 150 компания успешно устранила 1072 уязвимости — объем, превышающий общее количество недостатков безопасности, исправленных на предыдущих 23 этапах вместе взятых. Этот огромный всплеск возможностей восстановления – это не просто постепенное улучшение; это означает переход от обнаружения ошибок, ориентированных на человека, к высокоскоростному машинному подходу, необходимому для поддержания целостности приложения, которое служит основным шлюзом в Интернет для более чем половины взрослого населения мира.

Стратегия безопасности Google существенно изменилась за последние три года. Раньше компания использовала ИИ для фаззинга — метода тестирования программного обеспечения с огромным количеством случайных входных данных — теперь она перешла к сложным агентным рабочим процессам. К 2025 году сотрудничество между командой Chrome, Project Zero и DeepMind привело к появлению «Big Sleep», искусственного интеллекта, специально разработанного для обнаружения уязвимостей в движке JavaScript V8 и графическом стеке. К 2026 году это переросло в комплексную агентурную систему на базе Близнецов. В отличие от простого сопоставления с образцом, эта система моделирует сложные сценарии и прогнозирует потенциальные сбои в системе безопасности на тысячи ходов вперед, подобно гроссмейстеру, анализирующему шахматную партию. Эта возможность привела к обнаружению давней уязвимости для выхода из песочницы, которая более десяти лет ускользала от человеческого обнаружения и стандартных наборов тестов, что иллюстрирует глубокую глубину современного анализа ИИ.

Помимо обнаружения, Google пересмотрела свои внутренние операции по сортировке, чтобы справиться с огромным объемом потенциальных проблем. Компания внедрила четырехэтапный конвейер искусственного интеллекта, предназначенный для устранения административной нагрузки на следователей. На этапе 1 ИИ отфильтровывает «шум», например повторяющиеся отчеты или проблемы, не связанные с безопасностью. На втором этапе ИИ воссоздает ошибки в специализированных виртуальных средах и документирует их с помощью необходимых трассировок стека. На этапе 3 система обогащает отчеты метаданными (по сути, создавая всеобъемлющее досье) перед этапом 4, где она определяет наиболее подходящего человека-эксперта, который возьмет на себя ответственность за решение. По оценкам Google, этот рабочий процесс экономит сотни часов времени разработчиков в месяц, позволяя инженерам-человекам сосредоточиться на сложных исследованиях, а не на повторяющихся административных задачах.

Чтобы поддерживать темпы разработки современного программного обеспечения, Google внедрила мультиагентную систему специально для процесса установки исправлений. Как только уязвимость обнаружена, «агент по исправлению» предлагает различные возможные исправления. Затем вторичный «агент-критик» оценивает эти решения, проверяя их на качество кода, соответствие рекомендациям по стилю и функциональную целостность. Этот процесс повторяет традиционный цикл рецензирования, но происходит со значительно более высокой скоростью. Наконец, армия агентов по написанию тестов создает и выполняет проверочные тесты на всех платформах, поддерживаемых Chrome. Автоматически проходя эти этапы, система выявляет и исправляет потенциальные конфликты или ошибки еще до того, как разработчик-человек проверит код. Google утверждает, что этот интегрированный процесс успешно сэкономил недели труда разработчиков, изменив способность компании реагировать на угрозы безопасности в режиме реального времени.