Искусственный интеллект заметно влияет на скорость обнаружения уязвимостей и на опасность найденных ошибок. Google зафиксировала критическое отличие: половина уязвимостей, выявленных при помощи ИИ, позволяет добиться удалённого выполнения кода. Среди остальных раскрытых ошибок эта доля составляет только 26%.

Google Threat Intelligence Group проанализировала статистику с января 2025 по август 2026 года. Число раскрытых уязвимостей стремительно растёт: январь 2026 дал 5045 ошибок, июль — 10 477, август — 10 740. Однако рост CVE-идентификаторов не всегда означает реальный прирост опасности. Автоматизированное присвоение идентификаторов в проектах с открытым исходником накапливает статистику. Из примерно 5000 CVE за восемь месяцев, упомянувших ядро Linux, ни один не был zero-day, использованным в реальных атаках.

Высокорисковые уязвимости растут намного быстрее. В январе исследователи насчитали 131, в августе — 350 (рост на 167%). При этом они составили лишь 3% от всех опубликованных уязвимостей августа по системе оценки Google, а не стандартной шкале CVSS.

Атакующие тоже ускорились. За восемь месяцев 2026 года GTIG зарегистрировала 141 уязвимость, которую затем применяли в реальных атаках. За весь 2025 год таких случаев было 127. Среднее количество эксплуатируемых уязвимостей выросло с 10,5 до 18 в месяц, но их доля остаётся мизерной: около 0,23% от всех раскрытых проблем.

Zero-day растёт медленнее. Среднее количество скомпрометированных zero-day увеличилось с восьми в месяц в 2025 году до 11 в 2026. Август выбился из общей тенденции с 22 случаями, но основной прирост атак GTIG связывает с n-day — уже раскрытыми и часто исправленными ошибками.

Языковые модели сокращают время между выходом патча и появлением рабочего эксплоита. Атакующий может автоматизировать сравнение версий, изучение обновления, описания уязвимости и демокода. N-day-атаки особенно опасны для организаций, которые устанавливают обновления с задержкой. Google оценивает быстрое преобразование известных ошибок в рабочие инструменты как главный фактор статистики 2026 года.

ИИ меняет и характер найденных ошибок. Уязвимости без подтверждённого участия ИИ распределяются так: 69% низкого риска, 28% среднего. Среди найденных с ИИ доля низкого риска упала до 39%, среднего выросла до 58%, высокого осталось на уровне 3–4%.

Разница объясняется не только возможностями моделей, но и поставленными задачами. Вместо массового поиска мелких ошибок автономные системы проверяют критичные компоненты, границы привилегий, библиотеки C и C++, среды выполнения и гипервизоры. Агенты строят тестовые окружения для фаззинга, отслеживают состояние памяти и анализируют сложные цепочки операций. Поэтому они чаще находят повреждения памяти и логические ошибки, которые пропускают традиционные статические анализаторы.

Практический риск уже вышел за пределы экспериментов. Уязвимость CVE-2026-1731 в BeyondTrust Remote Support и Privileged Remote Access автономно обнаружила система Hacktron AI. Ошибка позволяла удалённому пользователю без аутентификации выполнять команды операционной системы. BeyondTrust выпустила исправление в начале февраля. Спустя четыре дня после раскрытия GTIG уже наблюдала эксплуатацию. За неделю к атакам подключились ещё пять групп.

Растёт и число уязвимостей в самой ИИ-инфраструктуре. С января 2025 по август 2026 года GTIG зарегистрировала 2076 CVE, затрагивающих ИИ-системы, более 1500 из них — за первые восемь месяцев 2026. Около половины проблем коснулись фреймворков оркестрации агентов и рабочих процессов. Типичные последствия: выполнение кода, внедрение команд, обход проверки доступа, запись файлов, атаки через серверные запросы.

Подтверждённая эксплуатация ИИ-уязвимостей пока редка. GTIG обнаружила реальные атаки лишь на несколько из них и не зафиксировала эксплуатацию неизвестных zero-day. Нынешний период переходный: ИИ уже ускоряет поиск серьёзных ошибок, но одновременно помогает атакующим быстрее разбирать опубликованные патчи и превращать известные уязвимости в рабочие инструменты.