включая три уязвимости нулевого дня, что стало рекордом. Корень проблемы в том, что ИИ делает поиск уязвимостей дешевым, но их исправление остается сложной задачей: исследование показывает, что большие языковые модели вносят почти в 9 раз больше новых уязвимостей. Перед командами безопасности стоит «налог на триаж» — они тратят время на проверку отчетов, а не на устранение проблем. Такие компании, как Google, предлагают сузить сферу применения ИИ, разделить устранение и проверку и оставить сложные изменения под контролем людей. Статья предупреждает, что темпы исправления будут только ускоряться, и организациям необходимо внедрять более мощную автоматизацию для дедупликации и оценки, чтобы справиться с нагрузкой. В ней цитируются эксперты, включая генерального директора Chainguard, мейнтейнера Linux Грега Кроа-Хартмана, генерального директора Linux Foundation Джима Землина и бывшего менеджера Google Project Zero Бена Хоукса. Также упоминается атака с использованием большой языковой модели DeepSeek через фреймворк Hermes Agent. Статья заключает, что компаниям необходимо больше инвестировать в безопасность, несмотря на то, что бюджетные ограничения являются главной причиной нехватки персонала.