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.
AI-обработка оригинала TechCrunch; редакция Hamidun News
В июне 2026 года Google сообщила о беспрецедентном скачке в работе с безопасностью браузера Chrome (Хром) — за один месяц компания нашла и устранила больше уязвимостей, чем за два предыдущих года вместе взятые. Причиной стало массовое применение языковых моделей (LLM) и специализированных ИИ-инструментов для автоматизированного поиска ошибок в коде.
Как ИИ изменил скорость работы с ошибками
Google начала системно применять LLM для анализа кодовой базы Chrome — и результат оказался беспрецедентным. Июнь 2026 года установил рекорд: число найденных и исправленных ошибок превысило совокупный показатель за весь предшествующий двухлетний период.
Chrome — один из крупнейших браузеров в мире с кодовой базой из десятков миллионов строк на C++ и других языках. Традиционный аудит безопасности при таком объёме кода требовал сотен инженеро-часов и охватывал лишь ограниченную долю кодовой базы. Языковые модели кардинально меняют это уравнение: LLM способны анализировать огромные объёмы кода в поисках известных классов уязвимостей — переполнений буфера, use-after-free, небезопасных операций с памятью, инъекционных векторов — значительно быстрее и системнее, чем любая ручная проверка.
Кроме того, LLM умеют обнаруживать контекстно-зависимые ошибки: те, что проявляются только при определённой последовательности вызовов или специфических условиях. Традиционные статические анализаторы на таких задачах часто дают ложноположительные результаты или пропускают угрозу целиком.
- Июнь 2026 года — рекордный месяц по числу исправленных уязвимостей Chrome
- Результат одного месяца превысил суммарный показатель за два предыдущих года
- Инструменты: языковые модели (LLM) и ИИ-системы для статического анализа кода
- Аналогичный эффект зафиксировала Microsoft для своих продуктов
Почему это не удивляет экспертов
Специалисты по кибербезопасности предупреждали о приближении этого сдвига на протяжении последних двух лет: LLM способны принципиально изменить соотношение сил между атакой и защитой в программном обеспечении.
«Компании вроде
Microsoft и теперь Google находят и устраняют экспоненциально больше ошибок в своих продуктах благодаря применению LLM и ИИ-инструментов», — по данным TechCrunch.
Microsoft — технологический гигант с сопоставимой кодовой базой — также публично подтверждает резкий рост числа обнаруженных и исправленных уязвимостей после внедрения ИИ-инструментов. По данным TechCrunch, тенденция одновременно проявилась у двух крупнейших технологических вендоров — это признак системного сдвига в индустрии, а не изолированного успеха одной команды.
Важно, что ускорение носит двусторонний характер: те же LLM, которые помогают Google находить и исправлять баги, теоретически позволяют злоумышленникам быстрее обнаруживать уязвимости. Баланс между ростом числа исправлений и возможным ростом активности атакующих остаётся ключевым вопросом для отрасли на ближайшие годы.
Что это значит
Применение LLM для поиска уязвимостей выходит за рамки экспериментов и становится стандартной инженерной практикой в крупнейших технологических компаниях. Если Google получает за один месяц больше исправлений, чем за два предыдущих года, это означает структурный перелом для всей индустрии кибербезопасности: уровень защищённости массового программного обеспечения будет расти значительно быстрее, чем прежде. Вопрос не в том, изменит ли ИИ работу с безопасностью, — он уже это делает.
Хотите не читать про ИИ, а внедрить его?
«AI News» — это полезные новости из мира ИИ. Системно научиться работать с нейросетями и применять их в работе — в Hamidun Academy.
Главное из мира ИИ — раз в неделю
7 ключевых событий недели, отобранных вручную. Без шума, репостов и пресс-релизов.
Готово! Проверьте почту — мы отправили подтверждение.