GoogleはAIを活用し、6月に過去2年間で最多のChromeバグ修正を達成

Chromeはアップデートごとに強化される：AI時代にChromeとウェブをより安全にする方法 2026年7月30日 | x.com Facebook LinkedIn Mail リンクをコピー ChromeはAIを活用して脆弱性発見、トリアージ、パッチ適用をどのように改善しているか。 Chromeセキュリティチーム 共有 x.com Facebook LinkedIn Mail リンクをコピー 私たちはソフトウェアセキュリティ業界で大きな変革の時代を生きています。大規模言語モデル（LLM）は、自動化された脆弱性発見において前例のない能力を解き放ち、人間のセキュリティ専門知識の限界をはるかに超える規模でスケーリングしており、攻撃者の一歩先を行くための新しいアプローチを必要としています。これは、AIモデルを大規模に展開して数百のセキュリティバグをこれまで以上に迅速に見つけて修正し、より高い回復力と包括的な修復を達成することを目標としています。 私たちはこれをどのように行っているかをご紹介します。 バグのライフサイクル 一部のソフトウェアバグにはセキュリティ上の影響があります。純粋に機能的なバグは、ユーザーを frustrates するUIフリーズを引き起こす可能性がありますが、セキュリティバグ（または脆弱性）は、エクスプロイトを構築するために使用される可能性があります。エクスプロイトにより、攻撃者は被害者のコンピューター上で、プライベートデータの読み取りや、本人の知らないうちにマシンを制御するといった悪意のあるアクションを実行できます。 セキュリティバグがコードベースに入ると、そのライフサイクルは次のように進行します。 バグが発見される。 バグがトリアージされる。 バグが修正される。 バグ修正を含むChromeの新しいアップデートがリリースされる。 Chromeが再起動され、アップデートが適用される。 私たちの目標は、これらの各ステップを可能な限り迅速に実行することです。 脆弱性の発見 Chromeセキュリティチームは長年LLMを使用しています。2023年には、セキュリティファジングのカバレッジとパフォーマンスを向上させるためにLLMを使用する方法を開発しました。2024年には、Project Zeroと協力してNaptimeを開発し、LLMに脆弱性リサーチのための専門ツールを提供しました。そして2025年には、DeepMindおよびProject Zeroと協力して、V8 JavaScriptエンジンとグラフィックススタックでバグを正常に発見したAI脆弱性発見エージェントであるBig Sleepを開発しました。 2026年初頭、Geminiを使用して、より広範なChromeコードベース全体で、より高い効率と低い誤検知率で脆弱性を発見するエージェントハーネスを構築しました。私たちが発見したバグの1つは、侵害されたレンダラーがブラウザを欺いてローカルファイルを読み取ることができるサンドボックスエスケープでした。これは、私たちのコードベースに13年以上も静かに潜んでいたバグでした。私たちの多くにとって、この瞬間がAI駆動の脆弱性検出の可能性を確固たるものにしました。 そこから、脆弱性発見エージェントハーネスを次のように改善しました。 オープンウェイトモデルとプロプライエタリモデルの両方のユニークな強みを活用するために、モデルの相互運用性のサポートを追加しました。 過去に特定されたすべてのCVEとChromeのGit履歴全体を含む、Chromeの知識ベースを構築し、LLMの推論能力をトレーニングデータを超えて拡張しました。 モデルが信頼境界をより良く理解し、脅威モデルの正確なビューを開発するのに役立つように、開発者にSECURITY.mdファイルの追加を奨励しました。 これらのSECURITY.mdファイルを消費するための独立したコンテキストを持つ「批評家」エージェントを追加しました。 モデルの非決定論と時間の経過に伴うモデルの改善を考慮するために、脆弱性発見モデルをコードベース上で複数回実行する機能の導入。 私たちはこれらすべてを安全性に配慮して構築しており、AIが予期せぬ動作をするリスクを軽減するためのガードレールを配置しています。私たちのAIはソースコードを厳密に静止状態で分析し、一般的なインターネットアクセスを持たないロックダウンされたマシンで動作します。また、これらの内部スキャン専用のセットアップを利用しており、すべてのネットワークリクエストをインターセプトし、開始アプリケーションと宛先に基づいた厳格な許可リストを使用し、疑わしいモデルアクティビティをブロックします。さらに、モデルを無制限モードで実行することはなく、サブエージェントがローカルシステムを変更したり、指定されたソースコードディレクトリ外のファイルにアクセスしたりすることを厳密に制限しています。 AI駆動の脆弱性検出は、既存のセキュリティテストインフラストラクチャを補完します。例えば、ファジングは、コードベースの異なる部分間の長距離インタラクションから生じるバグや、一見無関係な操作の組み合わせを必要とするバグを見つけるのに引き続き特に効果的です。 また、Chrome脆弱性報奨プログラム（VRP）を通じて、最も困難で影響力のある脆弱性を発見する外部研究者の専門知識と創造性を引き続き評価したいと考えています。2026年初頭には、すべてのカテゴリのバグレポートが徐々に増加しましたが、3月までにはその変化が明らかになりました。私たちは、内部で発見しているものに付加的であり、新しく自動化された処理パイプラインで容易に取り込めるバグ提出に研究者を集中させるために、VRPを変更しました。 脆弱性のトリアージ AI駆動ツールでより多くのセキュリティ脆弱性を発見するにつれて、同時にAIを使用してバグの検証、トリアージ、修正をスケーリングおよび自動化してきました。歴史的に、単一のセキュリティレポートのトリアージには5分から30分以上かかり、主に人間の専門知識に依存していました。私たちは、スループットと精度を向上させるために、ルールベースシステムとAIを組み合わせた自動化されたアプローチにトリアージプロセスをますます移行させています。 自動トリアージプロセスは、4つの主要なフェーズに分かれています。 ノイズのフィルタリング。システムは、受信したバグがスパムであるかどうかをチェックし、取り込み基準（例：重複ではない）を満たしていることを確認し、Chromeのセキュリティ脆弱性を明確に記述していることを検証します。 バグの再現。次に、システムはプルーフオブコンセプトをチェックします。再現可能なバグは、影響を受ける特定のオペレーティングシステムとブラウザバージョンでテストされます。これに基づいて、システムは修正に役立つスタックトレースなどの詳細をバグに追加します。 メタデータによるレポートの充実。システムは、バグが最初に導入された時期や重大度評価などの必須メタデータをレポートに追加します。このプロセスをスケーリングするために、重大度ガイドラインをより明確にし、自動的に適用しやすくしました。開発者が重大度評価が間違っていると信じる場合にそれを変更することを許可し、SECURITY.mdファイルを使用してモデルがセキュリティ境界について推論するのを助けるコンテキストを追加することを継続しています。 自動割り当て。システムは、問題を適切なコンポーネントと人間の担当者に自動的にルーティングします。 これを正確に測定するのは難しいですが、この新しいプロセスにより、毎月数百時間の開発者時間が節約され、チームが他のセキュリティ優先事項に集中できるようになると推定しています。 脆弱性の修正 Google全体で、開発者はセキュリティ修正の優先順位付けをセキュリティチームと共有する責任がありますが、バグ発見のスケーリングには同様にスケーラブルなバグ修正プロセスが必要です。 これを達成するために、私たちは全体を通してマルチエージェントワークフローに依存しています。 特定のイシューからのコンテキストを取り込む初期ビルドステップの後、複数の候補修正を返す修正エージェントを実行します。 次に批評家エージェントが、どの修正が最適かを評価し、開発者が修正を評価するための他の関連アーティファクトを生成します。 修正エージェントと批評家エージェントは、コードレビュープロセスを模倣したループで動作し、コードが機能的であり、ChromiumおよびGoogleのスタイルガイドライン、その他のローカルコード規約に準拠していることを保証します。 テスト作成エージェントは、修正のためのテスト作成を支援します。これらのエージェントは、開発者が修正をレビューする前に、Chromeでサポートされているすべてのプラットフォームと構成でテストが機能することを確認でき、開発者時間を数週間節約できます。 この時点で、LLMがほとんどの脆弱性に対して候補修正を生成しており、最近のChromeリリースでのセキュリティ修正のレートが劇的に増加しています。 最近のChrome Stableリリースにおけるセキュリティバグ修正数 直近の2つのマイルストーン、Chrome 149および150では、1072件のセキュリティバグを修正しました。これは、それ以前の23マイルストーン全体で修正されたセキュリティバグの総数を上回っています。 私たちは長年にわたり、Google DeepMindおよびProject Zeroと緊密に協力しており、BigSleepやCodeMenderなどにも関わってきました。これらのツールは、継続的インテグレーション（CI）システムにネイティブに統合されており、実行されています。