Google teilte am Donnerstag mit, dass seine KI-gestützten Tools dabei geholfen haben, 1.072 Sicherheitslücken in zwei Chrome-Browser-Versionen zu beheben, die im Juni veröffentlicht wurden – Chrome 149 und Chrome 150. Diese Zahl übertrifft die zusammen 1.036 Fixes aus den 23 Stable-Releases, die Google in den beiden vorangegangenen Jahren veröffentlicht hat. Die Größenordnung ist relevant: Chrome ist der weltweit am häufigsten genutzte Browser und läuft auf geschätzt drei Milliarden Geräten, sodass ungepatchte Schwachstellen mehr Nutzer betreffen können als Fehler in nahezu jeder anderen Consumer-Software.

Zu den Entdeckungen gehörte eine Sandbox-Ausbruch-Schwachstelle, die seit mehr als 13 Jahren unbemerkt im Chrome-Code schlummerte. Google sagte, der Fehler hätte, wenn er ungepatcht geblieben wäre, einem kompromittierten Renderer-Prozess ermöglichen können, den Browser dazu zu verleiten, lokale Dateien zu lesen. Sandboxing ist eine zentrale Sicherheitsgrenze des Browsers, die nicht vertrauenswürdige Webinhalte eindämmen soll, sodass selbst bei einer ausgenutzten Rendering-Schwachstelle weder das Betriebssystem noch Nutzerdaten erreichbar sind – was einen Ausbruch aus dieser Grenze besonders schwerwiegend macht.

Große Sprachmodelle haben „die Ökonomie der Cybersicherheit grundlegend verändert und die Schwachstellenentdeckung in einen automatisierten Betrieb im industriellen Maßstab verwandelt“, sagte Doug Turner, Director of Engineering bei Chrome. Modelle wie Gemini ermöglichten es dem Chrome-Team, Fehler „präventiv“ zu beheben und Angreifern einen Schritt voraus zu sein.

Das Unternehmen betonte, dass „ein Anstieg der gefundenen und behobenen Fehler kein Zeichen des Scheiterns ist“.

Mehrjährige KI-Sicherheitsinitiative

Google setzt seit mehreren Jahren große Sprachmodelle gegen die eigene Sicherheitsinfrastruktur ein. Die Arbeit begann 2023 mit Fuzzing-Abdeckung, gefolgt von den mit Project Zero entwickelten Naptime-Tools im Jahr 2024. 2025 führten DeepMind und Project Zero den Big-Sleep-Discovery-Agent ein, der Fehler in Chromes V8-JavaScript-Engine und in der Grafik-Stack-Software identifizierte.

Anfang 2026 baute Google ein Gemini-Agent-Harness, um die breitere Chrome-Codebasis systematisch zu durchsuchen. Dieses System deckte den Sandbox-Ausbruch auf, der seit 2013 unentdeckt geblieben war. Das 2026er Harness integrierte interoperable Open-Weight- und proprietäre Modelle, eine Wissensdatenbank auf Basis von Chromes Git-Historie und früheren CVEs sowie einen „Critic“-Agenten, der von Entwicklern verfasste SECURITY.md-Dateien auswertet, um zu erkennen, wo Vertrauensgrenzen verlaufen.

Automatisierte Triage und Patches

Google trainiert KI zudem darauf, eingehende Sicherheitsmeldungen zu validieren, zu sortieren und zu reparieren. Früher erforderte das Triage einer einzelnen Sicherheitsmeldung fünf bis mehr als 30 Minuten menschlicher Aufmerksamkeit. Heute filtert eine hybride Pipeline aus Regeln und Modellen Spam und doppelte Einsendungen heraus, reproduziert Fehler auf dem betroffenen Betriebssystem und der betroffenen Chrome-Version, ergänzt Metadaten wie Schweregrad und den Zeitpunkt der Einführung und leitet den Fall an den zuständigen Verantwortlichen weiter.

Google schätzt, dass diese Umstellung jeden Monat Hunderte Entwicklerstunden einspart.

Für Reparaturen setzt das Unternehmen einen Fixing-Agenten ein, der mehrere Kandidaten-Patches vorschlägt, sowie einen zweiten Critic-Agenten, der die stärkste Option auswählt – in einer Schleife ähnlich einer Code-Review, bis die Änderung kompiliert und den Chromium-Stilregeln entspricht. Das System schreibt außerdem Tests, bevor ein Ingenieur final freigibt.

Die Modelle arbeiten auf abgeschotteten Maschinen ohne allgemeinen Internetzugang, laufen hinter einer Allowlist-basierten Netzwerkinterzeption und dürfen keine Dateien außerhalb der vorgesehenen Quellverzeichnisse anrühren.

Schließung der Patch-Lücke und Neuausrichtung der Bug-Bounties

Google arbeitet daran, die „Patch-Lücke“ zu verkleinern – also die Zeitspanne zwischen dem Erscheinen eines Fixes im öffentlichen Quellcode und dem Zeitpunkt, an dem Nutzer ihn tatsächlich anwenden. In diesem Fenster können Angreifer Patches analysieren und Exploits entwickeln. Dafür testet Google zwei Sicherheitsveröffentlichungen pro Woche und arbeitet an dynamischem Patching, mit dem Teile von Chrome ohne vollständigen Neustart aktualisiert werden könnten.

Der Anstieg der KI-gestützten Entdeckung hat auch Googles Bug-Bounty-Programm verändert. Externe Einsendungen wuchsen so schnell, dass das Unternehmen bis März mehr Meldungen erhalten hatte als im gesamten Jahr 2025 zusammen. Das veranlasste Google, das Chrome Vulnerability Reward Program zu überarbeiten, um Forscher auf jene Fehlerklassen zu lenken, die von den eigenen automatisierten Tools am ehesten übersehen werden – ein Hinweis darauf, dass Automatisierung den Wert menschlicher Sicherheitsforschung bereits in Bereiche verschiebt, die Maschinen weiterhin nur schwer erreichen.

Langfristig baut Google sein Speicher-Sicherheitswerkzeug MiraclePtr aus, migriert neue Komponenten nach Rust und spendet 12,5 Millionen US-Dollar an das Alpha-Omega Open-Source-Sicherheitsprojekt, eine Initiative unter dem Dach der Linux Foundation, die Sicherheitsverbesserungen für weit verbreitete Open-Source-Software finanziert.

Zum Vergleich: Microsofts jüngster Patch Tuesday behob einen Rekord von 570 Schwachstellen und erwähnte KI im Prozess, während Apple unabhängig 482 Fixes im Jahr 2026 verzeichnet hat – doch keiner der beiden Wettbewerber scheint auf derselben Entwicklungskurve wie Googles KI-gestützter Ansatz zu liegen. Der Abstand deutet darauf hin, dass Unternehmen mit tiefen KI-Forschungsfähigkeiten diese Vermögenswerte zunehmend für defensive Sicherheit nutzen können, in einem Tempo, das Wettbewerber ohne vergleichbare eigene Modelle nur schwer erreichen dürften.