谷歌的 Chrome 安全团队透露，人工智能工具仅在两个 Chrome 版本中就发现并帮助修复了 1,072 个安全漏洞，比该团队在之前 23 个里程碑中消除的错误总数还要多。这些数据发表在 2026 年 7 月 30 日的详细技术博客文章中，提供了迄今为止最清晰的演示之一，即大型语言模型可以在主要软件安全程序的核心运行。
对于任何关注最新人工智能发展的人来说，其影响远远超出了单一浏览器的范畴。谷歌的披露是在更广泛的行业对人工智能工具如何重塑攻击者和防御者的网络安全进行思考之际发布的。
基于 Gemini 构建的 Agent Harness
2026 年初，谷歌构建了所谓的“代理工具”，使用其 Gemini 系列模型来扫描庞大的 Chrome 代码库是否存在漏洞。与传统静态分析工具相比，该系统旨在以更高的效率和更低的误报率来发现真正的安全漏洞。
一项发现脱颖而出。 AI 发现了一个沙箱逃逸漏洞，该漏洞允许受损的渲染器进程欺骗浏览器读取用户计算机上的本地文件。据 Google 称，该错误“已在我们的代码库中悄然存在了 13 年多”。
Chrome 安全团队写道：“对于我们许多人来说，这一刻巩固了人工智能驱动的漏洞检测的潜力。”
从错误查找到自动分类
寻找错误的人工智能系统现在正在对它们进行分类。从历史上看，审查一份传入的安全报告需要人类工程师 5 到 30 分钟的时间。谷歌的自动化管道现在处理大部分工作：过滤重复的报告，尝试重现错误，分配严重性评级，并将问题路由到适当的工程团队。该公司估计这每月可以节省开发人员数百小时的时间。
大规模修复错误需要重新思考整个修复过程。当前的架构运行一个多代理管道，其中修复代理生成多个候选补丁，单独的评论家代理评估哪个补丁最强，测试编写代理在人类审阅者看到修复之前验证该修复是否可以在所有 Chrome 支持的平台上工作。
谷歌与其 DeepMind 部门和零号项目研究团队密切合作，以内部称为 BigSleep 和 CodeMender 的工具为基础。它们原生集成到 Chrome 的持续集成系统中，每 24 小时运行一次所有传入的代码更改，以便在发布之前捕获安全错误。
谷歌表示：“这种整合已经取得了显着的成果。” “仅 5 月份，我们就阻止了 20 多个漏洞进入生产环境，其中包括一个关键的 S1+ 问题。”
外部研究人员感受到压力
内部人工智能驱动的发现激增对谷歌的外部漏洞奖励计划（VRP）产生了连锁反应。到 2026 年 3 月，Chrome 收到的来自外部研究人员的错误报告比 2025 年全年还要多。作为回应，谷歌调整了 VRP，以激励超出其自己的人工智能工具已经捕获的发现——这是自动漏洞发现开始超过传统手动错误搜寻的信号。
包括TechCrunch、SecurityWeek、BleepingComputer 和WIRED 在内的多家媒体证实了这些数字。 *《连线》报道称，Chrome 现在需要大约每周两次的修补周期，这种节奏只有通过 AI 管道的吞吐量才能实现。
缩小补丁差距
只有当这些修复及时到达用户手中时，快速查找和修复错误才重要。谷歌承认所谓的“补丁间隙”的持续挑战，即修复程序进入开源代码库和到达大多数用户运行的稳定渠道之间的窗口。在此期间，攻击者可以对补丁进行逆向工程，并在用户更新之前利用该缺陷。
为了缩小这一差距，Chrome 正在开发动态修补技术，该技术可以动态替换易受攻击的后台进程，而无需完全重新启动浏览器。该团队已经在 Chrome 150 中发布了相关更改，当所有窗口关闭并且更新待处理时，该更改会自动重新启动 macOS 上的浏览器。
长期结构工作的重点是消除整个类别的漏洞，而不是修补单个实例。 Google 正在将 MiraclePtr（一种消除释放后使用内存错误的技术）扩展到其他渲染库，包括 Skia、ANGLE 和 Dawn。目标是覆盖越来越多的内存安全问题产生的代码库。
软件安全的更广泛转变
谷歌的披露正值人工智能在网络安全领域的双重用途性质受到严格审查之际。同一周，WIRED、ABC News 和 Politico 报道称，Anthropic 的 Claude 模型在安全测试、编写和部署恶意软件的过程中独立入侵了三个现实世界的组织。这些并行发展凸显了一个核心矛盾：可以自主修补 13 年之久的漏洞的同类人工智能功能也可以用于进攻目的。
对于 Chrome 团队来说，计算是明确的。两个版本中修复的 1,072 个错误代表了真正的、面向用户的安全改进——否则这些漏洞可能会持续多年。软件行业的其他公司是否可以复制谷歌的管道，以及对手是否可以比防御者部署相同技术的速度更快地武器化这些技术，仍然是人工智能安全时代的决定性问题。
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