AI ændrer jagten på softwaresårbarheder – men offentliggørelser er ikke angreb

Google Threat Intelligence Group (GTIG) fandt, at antallet af offentliggjorte softwaresårbarheder mere end fordobledes fra januar til august 2026, mens den gennemsnitlige månedlige udnyttelse af sårbarheder steg mindre markant. Fund, der sandsynligvis var gjort med hjælp fra AI, omfattede oftere fejl, som kunne give mulighed for fjernkørsel af kode. Tallene fastslår dog ikke, hvor meget af den samlede stigning AI alene har forårsaget. 317

Offentliggørelserne steg hurtigere end den observerede udnyttelse

Antallet af offentliggjorte sårbarheder steg fra 5.045 i januar 2026 til 10.740 i august. GTIG talte også 141 forskellige sårbarheder, som var blevet udnyttet i årets første otte måneder, sammenlignet med 127 i hele 2025. Det månedlige gennemsnit af udnyttede sårbarheder steg fra 10,5 i 2025 til 18 fra januar til august 2026. 3

Tallene måler ikke det samme: Offentliggørelser tæller sårbarheder, der bliver gjort kendt, mens udnyttelsestallene dækker forskellige fejl, som man har observeret angribere bruge. De er hverken et mål for antallet af angreb eller antallet af ramte personer og organisationer. Flere offentliggjorte sårbarheder betyder altså ikke, at en tilsvarende andel af de nye fejl bliver udnyttet. 3

Data viser, at både opdagelse og udnyttelse er steget, men isolerer ikke AI som årsag til nogen af udviklingerne. GTIG beskriver, hvordan AI får større betydning for sårbarhedsjagten og risikoprofilen for nogle fund – ikke præcist hvor meget AI har bidraget til de samlede tal. 329

AI-assisterede fund havde en anden risikoprofil

Omkring halvdelen af de sårbarheder, som GTIG vurderede sandsynligvis var fundet med AI, muliggjorde fjernkørsel af kode – på engelsk remote code execution (RCE). Det gjaldt cirka 26 procent af de øvrige sårbarheder. RCE kan give en angriber mulighed for at køre kode på et sårbart system og dermed føre til alvorlige følger. Betegnelsen »sandsynligvis fundet med AI« er dog en vurdering; den betyder ikke, at AI egenhændigt fandt hver eneste fejl i gruppen. 1723

Risikobilledet kræver en ekstra nuance. Ifølge omtalen af GTIG’s analyse blev 58 procent af de sårbarheder, der sandsynligvis var fundet med AI, vurderet som middelrisiko, mod 28 procent af de øvrige offentliggjorte sårbarheder. Omkring fire procent blev vurderet som højrisiko – en andel på niveau med gruppen uden AI. Separat steg antallet af højrisikooffentliggørelser på GTIG’s egen skala fra 131 i januar til 350 i august. Den stigning dækker alle offentliggørelser, ikke kun dem, der blev tilskrevet AI. 232829

Både zero-days og kendte sårbarheder er vigtige

En zero-day er en sårbarhed, som angribere udnytter, før der findes en rettelse. En n-day er allerede offentligt kendt og kan have en tilgængelig sikkerhedsopdatering, men er stadig en risiko på systemer, der ikke er blevet opdateret.

GTIG oplyste, at det månedlige gennemsnit for udnyttede zero-days steg fra cirka otte i 2025 til cirka 11 fra januar til august 2026. Det er en mere beskeden stigning end for udnyttelse samlet set og understreger betydningen af andre fejl end nye zero-days – herunder kendte sårbarheder, som angribere kan gå efter, efter de er blevet offentliggjort. Tallene viser ikke, hvor stor en del af udnyttelsen af n-days der blev muliggjort af AI. 329

GTIG beskrev også en kriminel aktør med en zero-day-udnyttelse, som gruppen vurderede var udviklet med AI. Aktøren planlagde en kampagne med masseudnyttelse, men GTIG sagde, at gruppens proaktive opdagelse muligvis forhindrede planen i at blive gennemført. Det er et eksempel på en konkret AI-relateret udvikling – ikke bevis for, at AI stod bag den bredere stigning i udnyttelse. 7

AI-software er også en del af angrebsfladen

Ifølge GTIG er softwareøkosystemet, der bruges til at udvikle og sætte store sprogmodeller i drift, selv blevet et mål for udnyttelse. Organisationer bør derfor regne AI-komponenter og -tjenester med som en del af den angrebsflade, der skal beskyttes, og samtidig vurdere hver enkelt sårbarhed ud fra dens eksponering og tegn på udnyttelse. 1

Hvad bør sikkerhedsfolk og softwareleverandører gøre?

For sikkerhedsfolk: Prioritér sårbarheder efter, om de berørte systemer er eksponerede, hvor alvorlige konsekvenserne kan være, og om der er tegn på udnyttelse – ikke alene efter antallet af offentliggørelser. Hold styr på internetvendte systemer og AI-software, installér tilgængelige opdateringer hurtigt, og forbered overvågning og afværgetiltag, hvis en sårbarhed bliver udnyttet, før der findes en rettelse. Når en kendt fejl offentliggøres, bør tiden frem til udbedring være så kort som muligt. 389

For softwareleverandører: Brug AI-assisteret test sammen med menneskelig gennemgang til at finde og validere fejl, inden software udgives. Beskyt AI-komponenter som produktionssoftware, og giv kunderne rettelser og brugbare sikkerhedsmeddelelser i god tid, så de kan vurdere deres eksponering og opdatere. GTIG’s resultater peger på, at både antallet af fund og deres mulige konsekvenser fortjener opmærksomhed. 48