Искусственный интеллект меняет не только скорость поиска уязвимостей, но и их характер. Половина ошибок, найденных при помощи ИИ, позволяет добиться удалённого выполнения кода (RCE). Среди всех остальных раскрытых уязвимостей доля RCE составляет только 26%.

Google Threat Intelligence Group проанализировала данные с января 2025 по август 2026 года. За этот период количество найденных уязвимостей выросло резко: в январе 2026 года — 5045 ошибок, в июле — 10 477, в августе — 10 740.

Рост числа CVE не всегда означает рост реальных угроз. Автоматизация присвоения идентификаторов в проектах с открытым исходным кодом может сильно завышать статистику. Например, в ядре Linux за восемь месяцев выявили около 5000 уязвимостей, но ни одна не была нулевым днём, использованным в реальных атаках.

Высокорисковые уязвимости растут намного быстрее общего числа. В январе их было 131, в августе — 350 (рост на 167%). Однако они составляют лишь 3% от всех опубликованных в августе ошибок. Google использовала собственную шкалу оценки риска, а не стандарт CVSS.

Атакующие тоже ускорились. За первые восемь месяцев 2026 года зарегистрировано 141 уязвимость, которую затем применяли в реальных атаках. За весь 2025 год таких было 127. Среднее количество эксплуатируемых в месяц выросло с 10,5 до 18, хотя это по-прежнему лишь 0,23% от всех раскрытых проблем.

Взрывного роста нулевых дней Google пока не видит. Среднее количество эксплуатируемых zero-day увеличилось с 8 в месяц в 2025 году до 11 в 2026 году. Август выбился из картины с 22 случаями, но основной рост атак связан с n-day — уже раскрытыми и часто исправленными ошибками.

Языковые модели сокращают время между выпуском патча и появлением рабочего эксплоита. Атакующий может автоматизировать сравнение версий, анализ патча и написание кода для атаки. Это особенно опасно для организаций, устанавливающих обновления с задержкой. Быстрое превращение известных ошибок в рабочие инструменты наиболее сильно повлияло на статистику 2026 года.

ИИ при поиске уязвимостей находит иной профиль ошибок. Среди найденных без ИИ 69% получили низкий риск, 28% — средний. Среди найденных ИИ: 39% низкий риск, 58% средний, 4% высокий (против 3% соответственно).

Разница может объясняться задачами, которые ставят перед ИИ-агентами. Вместо поиска малозначительных 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 последовательности операций. Поэтому чаще находят повреждение памяти и ошибки логики, которые пропускают статические анализаторы.

Практический риск уже вышел за пределы лабораторных экспериментов. Уязвимость CVE-2026-1731 в BeyondTrust Remote Support обнаружила система Hacktron AI. Ошибка позволяла удалённому пользователю без аутентификации выполнять команды операционной системы. После публичного раскрытия в начале февраля эксплуатация началась через четыре дня. За неделю к атакам подключились ещё пять групп злоумышленников.

Растёт и количество уязвимостей в самой инфраструктуре ИИ. С января 2025 по август 2026 года зарегистрировано 2076 CVE, затрагивающих ИИ-системы, более 1500 — за первые восемь месяцев 2026 года. Около половины приходится на фреймворки оркестрации агентов и рабочих процессов. Типичные последствия — выполнение кода, внедрение команд, обход проверки доступа, запись произвольных файлов и атаки через серверные запросы.

Несмотря на быстрый рост, подтверждённая эксплуатация ошибок ИИ-инфраструктуры встречается редко. Реальные атаки зафиксированы лишь на несколько уязвимостей, и пока нет эксплуатации неизвестных zero-day. Нынешний период — переходный: ИИ уже ускоряет поиск серьёзных ошибок, но одновременно помогает атакующим быстрее разбирать патчи и превращать известные уязвимости в рабочие эксплоиты.