El equipo de seguridad de Chrome está empleando modelos de inteligencia artificial a gran escala para acelerar todo el ciclo de vida de las vulnerabilidades en el navegador. El texto describe una estrategia en tres fases: detección, clasificación y corrección. En detección, Google colaboró con Project Zero y DeepMind en agentes como Naptime (2024) y Big Sleep (2025), que localizaron fallos en el motor V8 y en el subsistema gráfico. A principios de 2026, un nuevo agente basado en Gemini encontró en el código base una vulnerabilidad de escape de sandbox que llevaba más de 13 años sin ser descubierta. Las mejoras posteriores incluyen interoperabilidad entre modelos abiertos y propietarios, una base de conocimiento con el historial de Git y los CVEs previos de Chrome, y un agente crítico independiente que analiza los archivos SECURITY.md. En clasificación, un sistema automatizado en cuatro pasos (filtrado, reproducción, enriquecimiento con metadatos y asignación) reduce de 5 a 30 minutos por informe a un proceso escalado que, según Google, ahorra cientos de horas de trabajo al mes. En corrección, flujos multiagente proponen varios parches candidatos y un agente crítico los evalúa imitando una revisión de código humana. El equipo subraya que el análisis se realiza sobre código en reposo, sin acceso general a internet y con listas blancas estrictas, y mantiene el programa de recompensas por vulnerabilidades (VRP), reorientado para complementar la detección interna.
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