Google активизировала работу в направлении кибербезопасности, анонсировав на конференции I/O расширение доступа к ИИ-агенту CodeMender для защиты кода. По заявлению компании, инструмент призван помочь защитить мировые базы данных путём автоматического поиска и исправления уязвимостей.

10 флагманских процессоров Intel за 10 лет

Обзор смартфона Samsung Galaxy Z Flip8: исчезающий вид?

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Выбираем лучшие игровые ноутбуки на российском рынке (вторая половина 2026 года)

Компьютер месяца, спецвыпуск: во что дефицит чипов памяти превратил бюджетные игровые ПК и при чем здесь Steam Machine

Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700

Топ-10 смартфонов до 10 тысяч рублей (2026 год)

Снято в Голливуде? Почему Стэнли Кубрик физически не смог бы подделать лунную походку

Источник изображения: AI

Решение Google сделать CodeMender более доступным для внешних тестировщиков последовало за неожиданным релизом модели Claude Mythos Preview компании Anthropic. На фоне этого события многие технологические компании также начали предлагать собственные версии мощных ИИ-моделей, способных выявлять уязвимости в высокорисковых системах. Для Anthropic данный релиз одновременно стал возможностью вернуть расположение правительства США на фоне судебного разбирательства, и открыть путь к получению высокой прибыли от раннего корпоративного доступа.

В условиях нарастающего давления с целью монетизации технологий перед потенциальными IPO, ИИ-компании стали рассматривать кибербезопасность как ключевой фактор роста доходов. Вслед за Anthropic аналогичное решение быстро представила компания OpenAI, а теперь к гонке присоединилась и Google.

Технический директор Google DeepMind Корай Кавукчуоглу (Koray Kavukcuoglu) в интервью изданию The Verge подтвердил, что корпорация уже обсуждает с представителями крупного бизнеса и правительственных структур возможность использования CodeMender для проведения аудита их внутренних систем.

Одновременно глава Google Сундар Пичаи (Sundar Pichai) в ходе недавнего брифинга для прессы отдельно отметил заслугу конкурентов. По его словам, Anthropic наглядно доказала рыночную ценность мощных ИИ-моделей в сценариях обеспечения безопасности. При этом Пичаи подчеркнул, что его компания обладает аналогичными технологическими возможностями и способна составить полноценную конкуренцию в этом сегменте.

Лаборатория Google DeepMind опубликовала результаты работы агента на базе искусственного интеллекта CodeMender. Агент может в автономном режиме выявлять, исправлять и переписывать уязвимый код для предотвращения будущих эксплойтов в программном обеспечении.

Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700

Обзор смартфона Samsung Galaxy Z Flip8: исчезающий вид?

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Топ-10 смартфонов до 10 тысяч рублей (2026 год)

Компьютер месяца, спецвыпуск: во что дефицит чипов памяти превратил бюджетные игровые ПК и при чем здесь Steam Machine

10 флагманских процессоров Intel за 10 лет

Выбираем лучшие игровые ноутбуки на российском рынке (вторая половина 2026 года)

Снято в Голливуде? Почему Стэнли Кубрик физически не смог бы подделать лунную походку

Источник изображения: Google

Как пишет издание SiliconANGLE, CodeMender развивает предыдущие проекты DeepMind по поиску уязвимостей, в частности проект OSS-Fuzz для анализа безопасности открытого ПО и систему Big Sleep, сочетая интеллектуальные возможности моделей Gemini с передовыми методами программного анализа. Основной целью проекта является автономная отладка и исправление сложных ошибок в крупномасштабных кодовых базах.

Несмотря на то что проект находится на стадии исследований, CodeMender уже отправил 72 исправления безопасности в проекты с открытым исходным кодом, включая те, объём которых превышает 4,5 миллиона строк кода. По данным компании, ИИ-агент позволяет разработчикам сосредоточиться на создании качественного программного обеспечения, автоматически генерируя и применяя надёжные патчи безопасности.

Система спроектирована как для реактивной, так и для проактивной работы: она не только мгновенно исправляет обнаруженные уязвимости, но и переписывает существующий код, устраняя целые классы ошибок. В качестве примера исследователи DeepMind приводят работу агента с библиотекой сжатия изображений libwebp, которая была использована в атаке на iOS в 2023 году. Агент применил к ней аннотации -fbounds-safety, после чего, по заявлению исследователей, подобные уязвимости переполнения буфера стали «невозможными для эксплуатации навсегда».

Внутренняя архитектура CodeMender включает набор инструментов: статический и динамический анализ, фаззинг, символьное исполнение и так называемого «судью LLM», который проверяет, сохраняют ли предлагаемые изменения исходную функциональность. Система способна к самокоррекции, если в процессе проверки обнаруживается проблема. Все изменения перед отправкой проходят проверку на корректность, соответствие стилевым стандартам и отсутствие регрессий. При этом в DeepMind подчёркивают, что CodeMender пока остаётся исследовательским проектом, и все патчи, сгенерированные им, проходят проверку исследователями-людьми перед отправкой в проекты.

После запуска инструмент будет предлагать иной подход по сравнению с традиционными методами, такими как статический анализ и фаззинг, которые находят уязвимости, но всё ещё сильно зависят от опыта проверяющего человека. Новый подход изменит систему, в которой искусственный интеллект сможет самостоятельно выявлять и устранять ошибки, что является критически важным шагом по мере экспоненциального роста размера и сложности современных кодовых баз.