Google исправила в Chrome за июнь 2026 больше багов, чем за два года — благодаря ИИ
В июне 2026 года Google устранила в Chrome больше ошибок безопасности, чем за два предыдущих года вместе взятые — и всё благодаря языковым моделям и ИИ-инструментам. Аналогичный эффект фиксирует Microsoft. Эксперты предупреждали об этом взрывном росте ещё два года назад.
معالج بواسطة الذكاء الاصطناعي من TechCrunch؛ بتحرير Hamidun News
في يونيو 2026، أعلنت Google عن قفزة غير مسبوقة في مجال أمان متصفح Chrome — إذ تمكنت الشركة خلال شهر واحد فقط من اكتشاف وإصلاح ثغرات أمنية أكثر مما أصلحته على مدى السنتين السابقتين مجتمعتَين. وكان السبب في ذلك التطبيق الواسع النطاق لنماذج اللغة الكبيرة (LLM) والأدوات المتخصصة المبنية على الذكاء الاصطناعي للبحث الآلي عن الأخطاء في الكود.
كيف غيّر الذكاء الاصطناعي سرعة التعامل مع الأخطاء
بدأت Google في تطبيق نماذج LLM بصورة منهجية لتحليل قاعدة كود Chrome — وكانت النتيجة غير مسبوقة. سجّل يونيو 2026 رقماً قياسياً: إذ تجاوز عدد الأخطاء المكتشفة والمُصلَحة الإجمالي التراكمي لكامل الفترة السابقة التي امتدت عامين.
يُعدّ Chrome أحد أكبر المتصفحات في العالم، إذ تضم قاعدة كوده عشرات الملايين من الأسطر البرمجية بلغة C++ ولغات أخرى. كان التدقيق الأمني التقليدي لهذا الحجم من الكود يتطلب مئات ساعات العمل الهندسي، ولم يكن يغطي إلا جزءاً محدوداً من قاعدة الكود. تُحدث نماذج اللغة الكبيرة ثورة جذرية في هذه المعادلة: فهي قادرة على تحليل كميات هائلة من الكود بحثاً عن الفئات المعروفة من الثغرات — كتجاوز سعة المخزن المؤقت، وثغرات use-after-free، والعمليات غير الآمنة على الذاكرة، ومتجهات الحقن — بشكل أسرع وأكثر منهجية بكثير من أي مراجعة يدوية.
فضلاً عن ذلك، تستطيع نماذج LLM اكتشاف الأخطاء المرتبطة بالسياق: تلك التي لا تظهر إلا عند تسلسل معين من الاستدعاءات أو في ظروف محددة. وكثيراً ما تُنتج أدوات التحليل الساكن التقليدية في مثل هذه المهام نتائج إيجابية كاذبة، أو تُفوّت التهديد كلياً.
- يونيو 2026 — شهر قياسي في عدد ثغرات Chrome المُصلَحة
- تجاوز إنجاز شهر واحد الإجمالي التراكمي للسنتين السابقتين
- الأدوات: نماذج اللغة الكبيرة (LLM) وأنظمة الذكاء الاصطناعي للتحليل الساكن للكود
- رصدت Microsoft تأثيراً مماثلاً في منتجاتها
لماذا لا يُفاجئ هذا الخبراء
كان متخصصو الأمن السيبراني يُحذّرون من اقتراب هذا التحول على مدى السنتين الماضيتين: إذ تستطيع نماذج LLM أن تُغيّر جذرياً موازين القوى بين الهجوم والدفاع في مجال البرمجيات.
«شركات مثل
Microsoft والآن Google تكتشف وتُصلح أخطاء أكثر بكثير في منتجاتها بفضل استخدام LLM وأدوات الذكاء الاصطناعي» — وفقاً لـ TechCrunch.
تؤكد Microsoft — العملاق التكنولوجي الذي يمتلك قاعدة كود مماثلة — علناً أيضاً الارتفاع الحاد في عدد الثغرات المكتشفة والمُصلَحة عقب اعتماد أدوات الذكاء الاصطناعي. ووفقاً لـ TechCrunch، ظهر هذا الاتجاه في الوقت ذاته لدى أكبر مزودَي التكنولوجيا — وهو مؤشر على تحول منهجي في الصناعة، لا على نجاح معزول لفريق واحد.
من المهم الإشارة إلى أن هذا التسارع ذو طابع مزدوج: فنماذج LLM ذاتها التي تساعد Google على اكتشاف الأخطاء وإصلاحها قد تُمكّن من الناحية النظرية الجهات الخبيثة من اكتشاف الثغرات بسرعة أكبر. ويبقى التوازن بين التزايد في عدد الإصلاحات والارتفاع المحتمل في نشاط المهاجمين السؤالَ المحوري الذي ستواجهه الصناعة في السنوات القادمة.
ما الذي يعنيه هذا
بات استخدام نماذج LLM للكشف عن الثغرات يتجاوز نطاق التجريب ليصبح ممارسة هندسية معيارية في كبرى شركات التكنولوجيا. إذا حصلت Google في شهر واحد على إصلاحات أكثر مما حققته في السنتين السابقتين، فهذا يمثل منعطفاً هيكلياً لصناعة الأمن السيبراني بأسرها: سيرتفع مستوى حماية البرمجيات الاستهلاكية الواسعة الانتشار بوتيرة أسرع بكثير مما كان عليه في السابق. والسؤال ليس ما إذا كان الذكاء الاصطناعي سيُغير طبيعة العمل الأمني — فهو يفعل ذلك بالفعل.
هل تحتاج إلى ذكاء اصطناعي يعمل داخل شركتك — وليس فقط في موجز الأخبار؟
أبني ذكاءً اصطناعياً جاهزاً للإنتاج للشركات — أنظمة CRM مخصّصة، أدوات داخلية، وكلاء مستقلون، أتمتة سير العمل. ملك لك، مصمّم وفق عمليتك، دون رسوم لكل مستخدم. من إعداد جمال خميدون، مدير المنتجات في AlpinaGPT (منصة ذكاء اصطناعي، أكثر من 6000 مستخدم).
أهم ما في عالم الذكاء الاصطناعي — مرة كل أسبوع
سبع قصص مهمة فعلاً هذا الأسبوع، مختارة بعناية. بلا ضجيج ولا بيانات صحفية.
تم! تحقق من بريدك للتأكيد.