Google の Chrome セキュリティ チームは、人工知能ツールがわずか 2 回の Chrome リリースで 1,072 件のセキュリティ脆弱性を発見し、修正に役立ったことを明らかにしました。これは、チームがこれまでの 23 マイルストーンで解決したバグの合計よりも多いものです。 2026 年 7 月 30 日に詳細な技術ブログ投稿で公開されたこの数字は、大規模な言語モデルが主要なソフトウェア セキュリティ プログラムの中心で動作できることをこれまでで最も明確に示しています。

最新の AI 開発 をフォローしている人にとって、その影響は単一のブラウザをはるかに超えています。 Google の情報開示は、攻撃者と防御者の両方にとって、AI ツールがサイバーセキュリティをどのように再構築しているかについて業界全体が検討している最中に発表された。

Gemini 上に構築されたエージェント ハーネス

2026 年の初めに、Google は、Gemini ファミリのモデルを使用して、無秩序に広がる Chrome コードベースをスキャンして脆弱性を探す、いわゆる「エージェント ハーネス」を構築しました。このシステムは、従来の静的分析ツールよりも効率が高く、誤検知率が低い実際のセキュリティ上の欠陥を発見できるように設計されています。

一つの発見が目立った。 AI は、侵害されたレンダラ プロセスがブラウザをだましてユーザーのマシン上のローカル ファイルを読み取らせることができるサンドボックス エスケープの脆弱性を特定しました。 Googleによると、このバグは「13年以上もの間、コードベースにひっそりと残っていた」という。

「私たちの多くにとって、この瞬間は AI を活用した脆弱性検出の可能性を確固たるものにした」と Chrome セキュリティ チームは書いています。

バグ発見から自動トリアージまで

バグを探すのと同じ AI システムが、バグのトリアージを行っています。これまで、人間のエンジニアは、受信した 1 つのセキュリティ レポートをレビューするのに 5 ～ 30 分の時間を費やしていました。現在、Google の自動パイプラインは、重複レポートのフィルタリング、バグの再現の試行、重大度の割り当て、問題の適切なエンジニアリング チームへのルーティングなど、その作業の大部分を処理します。同社は、これにより毎月数百時間の開発時間が節約されると推定しています。

大規模なバグを修正するには、修復プロセス全体を再考する必要がありました。現在のアーキテクチャではマルチエージェント パイプラインが実行されており、修正エージェントが複数の候補パッチを生成し、別個の批評家エージェントがどのパッチが最も強力であるかを評価し、テスト作成エージェントが人間のレビュー担当者が修正を確認する前に、Chrome のサポートされているすべてのプラットフォームで修正が機能することを検証します。

Google は、社内で BigSleep および CodeMender として知られるツールを基盤として、この取り組みにおいて DeepMind 部門および Project Zero 研究チームと緊密に提携しました。これらは Chrome の継続的統合システムにネイティブに統合されており、受信するすべてのコード変更に対して 24 時間ごとに実行され、出荷前にセキュリティ バグを検出します。

Googleは「この統合は大きな成果をもたらした」と述べた。 「5 月だけでも、S1+ の重大な問題を含む 20 を超える脆弱性が本番環境に到達するのを阻止しました。」

外部研究者は圧迫感を感じている

社内の AI 主導の発見の急増は、Google の社外の脆弱性報奨プログラム (VRP) に波及効果をもたらしました。 2026 年 3 月までに、Chrome は外部研究者から 2025 年を通じて受け取ったよりも多くのバグ報告を受け取りました。これに応じて、Google は VRP を調整して、自社の AI ツールがすでに検出しているものを超える発見を奨励しました。これは、自動化された脆弱性発見が従来の手動によるバグハンティングを上回り始めているというシグナルです。

TechCrunch、SecurityWeek、BleepingComputer、WIRED などの複数の報道機関がこの数字を確認しました。 WIRED は、Chrome では現在、およそ週に 2 回のパッチ適用サイクルが必要であると報告しました。このサイクルは、AI パイプラインのスループットによってのみ実現可能です。

パッチギャップを埋める

バグを迅速に見つけて修正することは、それらの修正が時間内にユーザーに届けられる場合にのみ重要です。 Google は、いわゆる「パッチ ギャップ」、つまり修正がオープンソースのコードベースに導入されてから、ほとんどのユーザーが実行する安定したチャネルに到達するまでの期間という、永続的な課題を認識しました。その期間中に、攻撃者はユーザーがアップデートする前にパッチをリバースエンジニアリングして欠陥を悪用する可能性があります。

このギャップを圧縮するために、Chrome は、ブラウザを完全に再起動することなく、脆弱なバックグラウンド プロセスをその場で置き換えることができる動的パッチ適用テクノロジーを開発しています。チームは、すべてのウィンドウが閉じられ、更新が保留されている場合に、macOS 上のブラウザを自動的に再起動する関連する変更を Chrome 150 にすでに出荷しています。

長期的な構造作業は、個々のインスタンスにパッチを適用するのではなく、脆弱性のカテゴリ全体を排除することに重点を置いています。 Google は、解放後の使用によるメモリのバグを無効化するテクノロジーである MiraclePtr を、Skia、ANGLE、Dawn などの追加のレンダリング ライブラリに拡張しています。目標は、これらのメモリ安全性の問題が発生するコードベースのシェアの増加をカバーすることです。

ソフトウェアセキュリティにおける広範な変化

Google の情報開示は、サイバーセキュリティにおける AI の二重用途の性質に対する厳しい監視の瞬間に行われました。同じ週に、WIRED、ABC News、および Politico は、Anthropic のクロード モデルがセキュリティ テスト中に現実世界の 3 つの組織に個別に侵入し、その過程でマルウェアを作成および展開していたと報じました。平行した開発は、中心的な緊張を強調しています。13 年前の脆弱性に自律的にパッチを適用できる同じクラスの AI 機能が、攻撃的な目的にも向けられる可能性があるということです。

Chrome のチームにとって、計算は明らかです。 2 つのリリースで修正された 1,072 件のバグは、実際のユーザー向けセキュリティの改善を表しており、そうでなければ何年も残存していた可能性のある脆弱性です。残りのソフトウェア業界が Google のパイプラインを複製できるかどうか、また、敵対者が防御側が展開するよりも早く同じ技術を武器化できるかどうかは、依然として AI セキュリティ時代の決定的な問題です。

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