Google ने रस्ट में व्यापक रूप से तैनात सी लाइब्रेरीज़ को फिर से लिखने के लिए जेमिनी का उपयोग करके एक पायलट प्रोजेक्ट पूरा किया है - और प्रयोग इस तरह से सफल हुआ जिसकी किसी ने योजना नहीं बनाई थी। कंपनी द्वारा अपने उत्पादन सिस्टम को GIF प्रोसेसिंग लाइब्रेरी giflib के AI-जनरेटेड, मेमोरी-सुरक्षित पुनर्लेखन में स्थानांतरित करने के कुछ ही समय बाद, CVE-2026-26740 असाइन किए गए मूल C कोड में एक नई आउट-ऑफ-बाउंड हीप राइट भेद्यता का खुलासा किया गया था। Google के सिस्टम पहले से ही प्रतिरक्षित थे।

कंपनी ने पैचिंग के बजाय वास्तुकला के माध्यम से शून्य-दिन की भेद्यता को प्रभावी ढंग से बेअसर कर दिया। जैसा कि Google की सुरक्षा इंजीनियरिंग टीम ने अपने बग हंटर्स ब्लॉग पर एक पोस्ट में बताया, टीम को पुनर्लेखन करते समय लंबित प्रकटीकरण के बारे में कोई जानकारी नहीं थी - सुरक्षा मेमोरी-असुरक्षित कोड को खत्म करने का एक संरचनात्मक दुष्प्रभाव था। एआई कैसे नया आकार दे रहा है [एआई अनुसंधान और इंजीनियरिंग] (https://aibuzzwire.news) के बारे में अधिक जानकारी के लिए एआई बज़ वायर को फॉलो करें।

मेमोरी सुरक्षा अब क्यों मायने रखती है

Google के अपने शोध के अनुसार, मेमोरी सुरक्षा कमजोरियाँ C और C++ कोडबेस में लगभग 70% कमजोरियों के लिए जिम्मेदार हैं। तृतीय-पक्ष लाइब्रेरीज़ एक विशेष कमज़ोर बिंदु हैं क्योंकि वे नियमित रूप से अविश्वसनीय डेटा को पार्स करते हैं। साथ ही, भेद्यता की खोज और हथियारीकरण के बीच का अंतराल कम होता जा रहा है - हमलावर, एआई द्वारा तेजी से सहायता प्राप्त करते हुए, पारंपरिक पैच चक्रों की तुलना में तेजी से आगे बढ़ते हैं।

Google ने लंबे समय से "सुरक्षित कोडिंग" रणनीति की वकालत की है जो रस्ट जैसी मेमोरी-सुरक्षित भाषाओं को प्राथमिकता देती है। अनसुलझी समस्या C और C++ निर्भरताओं का विशाल स्थापित आधार है जिसे आसानी से हटाया नहीं जा सकता है। पायलट ने सीधा सवाल पूछा: क्या एलएलएम बिना कुछ तोड़े उन निर्भरताओं को तेजी से रस्ट में बदल सकता है?

लक्ष्य: giflib

Google ने giflib को चुना, जो व्यापक रूप से उपयोग की जाने वाली GIF इमेज प्रोसेसिंग लाइब्रेरी है, जिसे मूल रूप से एरिक एस. रेमंड द्वारा विकसित किया गया है। लाइब्रेरी ने पहले प्रयास के लिए एक आदर्श जटिलता प्रोफ़ाइल की पेशकश की: कोड की लगभग 3,000 लाइनें, कोई SIMD या असेंबली अनुकूलन नहीं, और एक स्थिर कोडबेस। गंभीर रूप से, giflib अक्सर गैर-सैंडबॉक्स वाले वातावरण में अविश्वसनीय डेटा को संसाधित करता है - बिल्कुल उसी तरह की सतह सुरक्षा टीमें जिस तरह के हमले की चिंता करती हैं।

लक्ष्य महत्वाकांक्षी था: एक मेमोरी-सुरक्षित, एबीआई-संगत ड्रॉप-इन प्रतिस्थापन का उत्पादन करना जो आश्रित सेवाओं में शून्य व्यवधान के साथ Google के उत्पादन बुनियादी ढांचे में तैनात किया जा सके। लाइब्रेरी के तर्क का प्रारंभिक अनुवाद एलएलएम सहायता से तेजी से पूरा किया गया था, लेकिन टीम ने दो आवश्यकताओं को चिह्नित किया जो निर्णायक साबित हुईं: एफएफआई सीमा का सावधानीपूर्वक प्रबंधन - सूचक जीवनचक्र और मौजूदा सी कॉलर्स के साथ इंटरफेस पर रस्ट का स्वामित्व शब्दार्थ - और जिसे Google "सुरक्षा का सामाजिक घटक" कहता है, महत्वपूर्ण सेवाओं में एआई-जनित पुनर्लेखन को तैनात करने के लिए आवश्यक मानव विश्वास।

मान्यता गौंटलेट

उत्पादन विश्वास अर्जित करने के लिए, रस्ट कार्यान्वयन को विस्तृत परीक्षण से गुजरना पड़ा:

  • बड़े पैमाने पर प्रतिगमन परीक्षण: 30 मिलियन से अधिक वास्तविक दुनिया के जीआईएफ के डेटासेट के खिलाफ मान्य, मूल कार्यान्वयन के समान आउटपुट की पुष्टि करता है
  • विभेदक फ़ज़िंग: एक मूल-बनाम-रस्ट फ़ज़र बिना किसी तार्किक विचलन के छह दिनों से अधिक और 200 मिलियन से अधिक पुनरावृत्तियों तक लगातार चला।
  • प्रतिकूल एआई समीक्षा: विशेष एलएलएम संकेतों का उपयोग दो कोडबेस के बीच सूक्ष्म व्यवहारिक अंतरों की खोज के लिए किया गया था जो पारंपरिक परीक्षण में छूट सकते हैं

पाइपलाइन ने तैनाती से पहले ही अपनी उपयोगिता साबित कर दी। इसने LZW डिकोडर में एक एज केस की पहचान की और - अधिक उल्लेखनीय रूप से - एक पहले से मौजूद आउट-ऑफ-बाउंड राइट भेद्यता को उजागर किया, जिसे Google-आंतरिक विरासत पैच द्वारा मूल सी स्रोत में पेश किया गया था, जिसे टीम ने रस्ट रीराइट में ठीक किया था।

प्रदर्शन में कोई कमी नहीं आई

स्मृति-सुरक्षित भाषाओं पर एक आम आपत्ति रनटाइम सीमा जाँच की लागत है। अपनी वैश्विक छवि प्रसंस्करण सेवाओं में Google की निगरानी से पता चला है कि रस्ट कार्यान्वयन सी मूल की तुलना में प्रदर्शन-तटस्थ था - कंपनी का कहना है कि यह परिणाम रस्ट माइग्रेशन में बार-बार देखा गया है।

एक अप्रत्याशित बोनस था. चूँकि रस्ट लाइब्रेरी निर्माण द्वारा मेमोरी-सुरक्षित है, Google संसाधन-गहन सैंडबॉक्सिंग को डीकमीशन करने में सक्षम था, जिसकी कुछ उत्पादन सेवाओं को पहले C लाइब्रेरी को अलग करने के लिए आवश्यकता थी। उस वास्तुशिल्प सरलीकरण ने छवि डिकोडिंग कार्यों के लिए टेल विलंबता में महत्वपूर्ण कमी उत्पन्न की।

ओपन सोर्स - ईमानदार चेतावनियों के साथ

Google ने रस्ट रीराइट को github.com/google/giflib-rs पर प्रकाशित किया है और अपने निष्कर्षों को समुदाय में वापस योगदान दे रहा है। कंपनी समाधानों के व्यापक पारिस्थितिकी तंत्र के हिस्से के रूप में पूरक मानव-नेतृत्व वाले प्रयासों को भी श्रेय देती है, जैसे ट्राइफेक्टा टेक फाउंडेशन के ज़्लिब को रस्ट में मैन्युअल रूप से फिर से लिखना, जिसमें पर्याप्त प्रदर्शन लाभ है।

चेतावनियाँ ध्यान देने योग्य हैं। पुनर्लेखन के लिए व्यवहारिक तुल्यता को मान्य करने के लिए बड़ी मात्रा में वास्तविक दुनिया के डेटा या मजबूत मौजूदा परीक्षण सूट की आवश्यकता होती है, और भाषाओं को बदलकर एक अपस्ट्रीम प्रोजेक्ट से विचलन करने पर वास्तविक रखरखाव लागत आती है - विशेष रूप से सक्रिय विकास के तहत निर्भरता के लिए। एआई-सहायता प्राप्त अनुवाद, दूसरे शब्दों में, गति देता है लेकिन इंजीनियरिंग निर्णय को प्रतिस्थापित नहीं करता है।

बड़ी तस्वीर

पायलट अब तक के सबसे स्पष्ट प्रदर्शनों में से एक है कि एलएलएम केवल कोड सुझाव ही नहीं, बल्कि बड़े पैमाने पर संरचनात्मक सुरक्षा सुधार भी प्रदान कर सकते हैं। Google का तर्क है कि एलएलएम-संचालित अनुवाद की गति को विभेदक परीक्षण और सुरक्षा सीमाओं की मानव विशेषज्ञ समीक्षा के साथ जोड़कर, कमजोरियों के पूरे वर्गों को उत्पादन बुनियादी ढांचे से हटाया जा सकता है - इससे पहले कि किसी को पता चले कि कौन सा विशिष्ट सीवीई अगला आ रहा है।

स्रोत: गूगल बग हंटर्स ब्लॉग, "स्केलिंग मेमोरी सेफ्टी: एआई-असिस्टेड रीराइट्स ऑफ सी/सी++ डिपेंडेंसीज़ टू रस्ट।"

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