Google、AIがChromeのセキュリティバグ1,072件の修正に貢献したと発表

Google は、Chrome 149 と Chrome 150 で AI が 1,072 件のセキュリティバグ修正を支援し、過去 23 回のリリースで修正された総数を上回ったと発表しました。

現在 Google は、Chrome の脆弱性管理プロセスのほぼすべての段階で大規模言語モデルを使用しています。

Google は Chrome のセキュリティテスト全体で AI を使用

Google の AI システムは、セキュリティチームが脆弱性を発見し、バグレポートを再現し、重大度を評価するのを支援します。また、問題を適切なチームに割り振り、パッチの提案や修正を検証するテストの生成を行いながら、スパム、重複、低品質なレポートを除外することで、毎月エンジニアの数百時間を節約しています。

2023 年以来、Google は大規模言語モデルをファジングシステムに統合してきました。ファジングは、予期しない入力や不正な形式の入力をソフトウェアに与えてクラッシュを検出するテストです。同社は、AI がファジングを置き換えるのではなく支援するものであり、複雑な脆弱性を発見するためにファジングは依然として重要であると述べています。

セキュリティファイルが AI ツールにさらなるコンテキストを提供

Google は Chrome 開発者に対し、プロジェクトに SECURITY.md ファイルを追加するよう推奨しています。

これらのドキュメントには、信頼境界、脅威モデル、センシティブな操作、その他のセキュリティ前提条件が記述されます。この追加コンテキストにより、AI システムが危険な動作と正当なブラウザーの動作を区別しやすくなります。

Google は、開発者がコードと共にセキュリティコンテキストを提供することで、自動化ツールがより正確な結果を生成し、誤検出を減らせるようにしたいと考えています。

複数の AI エージェントが競合する修正をレビュー可能

Google はまた、複数の AI エージェントが同じ脆弱性を分析するマルチエージェントワークフローもテストしています。

あるエージェントがパッチを生成する一方で、別のエージェントがセキュリティ、互換性の問題、不完全な修正をレビューし、さらに他のエージェントが代替ソリューションを提案します。

5 月には、これらのシステムにより、重大な 1 件を含む 20 件以上の脆弱性が実稼働環境に到達するのを防いだと報じられています。

すべての修正は引き続き開発者がレビューし承認します。Google はエージェントを人間のエンジニアや既存のセキュリティプロセスの代替ではなく、サポートツールと位置付けています。

Chrome のバグレポートが急増しています

Chrome の脆弱性報奨プログラム（Vulnerability Reward Program）への提出が急増しており、Google は 2026 年 3 月までに、2025 年全体を上回る報告を受け取っています。

AI による研究は内部システムと同じ問題の多くを表面化させる可能性があるため、Google は新たな攻撃手法、見逃した欠陥、より深い影響分析など、独自の価値を付加する報告を優先するよう報奨を調整しています。

Google は Chrome のパッチギャップの短縮を目指す

脆弱性の発見が加速していることで、Google は Chrome のセキュリティ更新を迅速化することを求められています。

パッチが公開されると、攻撃者はしばしばそれをリバースエンジニアリングして根本的な欠陥を見つけ出すことが可能で、ユーザーは更新をインストールしてブラウザーを再起動するまで保護されないままになります。これにより、修正が広く適用される前にエクスプロイトが出現しうる「パッチギャップ」が生じます。

これに対処するため、Google は週 2 回の Chrome セキュリティリリースをテストしており、再起動を必要とせずに一部の更新を適用できる動的パッチングを開発中です。これらの変更を合わせることで、修正からユーザー保護までの時間を短縮しつつ、中断を最小限に抑えることを目指しています。

AI セキュリティツールがより多くの脆弱性を発見している

他のテクノロジー企業もソフトウェアの欠陥を検出するために AI エージェントを使用していますが、バグの発見が速くなったとしても、エンジニアリングチームがすぐに修正できるとは限りません。

Microsoft は、Anthropic の Claude Mythos が発見したバグすべてに対処できていないと報じられており、AI セキュリティシステムが企業による調査とパッチ適用の速度を上回って脆弱性を表面化させることを浮き彫りにしています。

Mythos は脆弱性の発見に有用である一方で、テスト環境が適切に制限されていない場合、最近のインシデントが示すように、AI エージェントが新たなセキュリティリスクをもたらす可能性もあります。それは、Anthropic が、内部のセキュリティテスト中に Claude が 3 つの組織をハッキングし、悪意のある PyPI コードを公開したと述べたケースに見られます。

一方で、攻撃者はソフトウェアの脆弱性単体ではなく、ソーシャルエンジニアリングやリモートアクセスツールに引き続き依存しています。別のキャンペーンでは、Microsoft Teams の IT サポート詐欺が Chaos ランサムウェア攻撃につながりました。これは、脅威アクターが従業員を説得してリモートアクセスを許可させた後のことです。