Релиз модели15 июля 2026 г., 22:17 МСК🤖 Auto

Microsoft выпустила рекордные 570 патчей благодаря ИИ

Корпорация Microsoft в рамках ежемесячного обновления Patch Tuesday устранила 570 уязвимостей, заявив, что ИИ-инструменты помогли выявить скрытые баги в коде, часть из которых использовалась хакерами.

Баннер новости 3661

Рекордное количество исправлений

15 июля 2026 года Microsoft выпустила плановое обновление безопасности, в рамках которого было закрыто 570 уязвимостей в Windows, Office и других продуктах. Это самый высокий показатель в истории компании. Среди исправленных ошибок выделяются как минимум две zero-day уязвимости, которые уже использовались злоумышленниками до того, как корпорация узнала о них.

ИИ как инструмент поиска багов

Главной причиной столь масштабного обновления стало внедрение искусственного интеллекта в процессы разработки и тестирования. По словам Павана Давлпури (Pavan Davuluri), руководителя подразделения Windows, ИИ-модели помогают сотрудникам выявлять уязвимости, которые могли оставаться скрытыми в коде десятилетиями. «По мере того как ИИ помогает защитникам обнаруживать больше проблем, клиенты будут видеть больший объем обновлений безопасности в каждом релизе», — отметил он.

Критические угрозы: Windows Server и SharePoint

Среди наиболее опасных исправлений — уязвимость в Windows Server, позволяющая злоумышленникам повышать привилегии с ограниченного пользователя до системного администратора. Также исправлен баг в SharePoint, который активно эксплуатировался хакерами для компрометации организаций. Агентство кибербезопасности США CISA уже выпустило предупреждение об активной эксплуатации этой уязвимости.

КомпонентТип уязвимостиРискСтатус эксплуатации
Windows ServerПовышение привилегийПолный контроль над системойZero-day
SharePointКомпрометация данныхУтечка корпоративных файловАктивная эксплуатация (CISA)
Всего исправлено570 уязвимостей

Почему это важно

История кода Windows насчитывает десятилетия, и многие части системы уязвимы к современным методам атаки. Использование ИИ для анализа такого объема legacy-кода позволяет находить проблемы, которые человеческие специалисты могли бы пропустить. Это знаменует сдвиг в парадигме кибербезопасности: от реактивного исправления ошибок к проактивному поиску угроз с помощью машинного обучения.

Источник: TechCrunch ↗