AI förändrar jakten på sårbarheter – men offentliggöranden är inte samma sak som attacker

Googles Threat Intelligence Group (GTIG) såg att antalet offentliggjorda mjukvarusårbarheter mer än fördubblades mellan januari och augusti 2026. Samtidigt ökade antalet sårbarheter som observerats bli utnyttjade i attacker i långsammare takt. Fynd som kopplades till AI-assisterad upptäckt hade en annan profil: en större andel möjliggjorde fjärrkodsexekvering. Analysen visar däremot inte hur stor del av den totala ökningen som AI ensam orsakade. 317

Offentliggörandena ökade snabbare än det observerade utnyttjandet

Antalet offentliggjorda sårbarheter per månad steg från 5 045 i januari 2026 till 10 740 i augusti. GTIG räknade också 141 olika sårbarheter som hade utnyttjats under årets första åtta månader, jämfört med 127 under hela 2025. Månadsgenomsnittet för sårbarheter som utnyttjades ökade från 10,5 under 2025 till 18 mellan januari och augusti 2026. 3

Måtten beskriver olika saker. Antalet offentliggöranden räknar sårbarheter som blivit kända, medan utnyttjandesiffran gäller unika sårbarheter som observerats användas av angripare. Det är inte statistik över antalet attacker eller drabbade personer och organisationer. Fler offentliggöranden betyder alltså inte att angripare använder en motsvarande andel av alla nyrapporterade sårbarheter. 3

Siffrorna visar att både upptäckten och utnyttjandet ökade, men de pekar inte ut AI som den enskilda orsaken till någon av trenderna. GTIG beskriver hur AI får större betydelse för sårbarhetsupptäckt och hur vissa fynd kan ha en annan riskprofil – inte exakt hur mycket AI bidrog till totalsiffrorna. 329

AI-associerade fynd hade en annan riskprofil

GTIG bedömde att ungefär hälften av sårbarheterna som klassades som sannolikt AI-upptäckta möjliggjorde fjärrkodsexekvering, jämfört med cirka 26 procent av övriga sårbarheter. Fjärrkodsexekvering innebär att en angripare kan köra kod på ett sårbart system och kan därför få allvarliga följder. Men beteckningen ”sannolikt AI-upptäckt” är en bedömning – den betyder inte att AI självständigt hittade varje sårbarhet i gruppen. 1723

Riskbilden behöver också nyanseras. Enligt rapportering om GTIG:s analys klassades 58 procent av de sannolikt AI-upptäckta sårbarheterna som medelrisk, jämfört med 28 procent av övriga offentliggöranden. Omkring 4 procent bedömdes ha hög risk, ungefär samma andel som i gruppen utan AI-koppling. Separat ökade antalet offentliggöranden med hög risk enligt GTIG:s egen skala från 131 i januari till 350 i augusti. Den ökningen gäller alla offentliggöranden, inte bara dem som kopplats till AI. 232829

Både zero-days och redan kända sårbarheter spelar roll

En zero-day är en sårbarhet som utnyttjas innan det finns en tillgänglig rättning. En n-day är redan känd offentligt, ofta med en rättning tillgänglig, men kan fortfarande utnyttjas på system som inte har uppdaterats.

GTIG rapporterade att det genomsnittliga antalet utnyttjade zero-days per månad ökade från omkring åtta under 2025 till omkring elva mellan januari och augusti 2026. Det var en mer begränsad ökning än för det totala utnyttjandet. Det understryker betydelsen av sårbarheter som varit kända ett tag – inte bara nya zero-days. Statistiken visar inte hur stor andel av utnyttjandet av n-days som möjliggjordes av AI. 329

GTIG rapporterade också om en kriminell aktör med en zero-day-exploit som gruppen bedömde sannolikt hade utvecklats med hjälp av AI. Aktören planerade en storskalig exploateringskampanj, men GTIG uppgav att gruppens proaktiva upptäckt kan ha förhindrat den planerade användningen. Det är ett exempel på en specifik AI-relaterad utveckling, inte belägg för att AI låg bakom den bredare ökningen av utnyttjande. 7

AI-mjukvara är också en del av angreppsytan

Enligt GTIG har även ekosystemet av mjukvara för att utveckla och driftsätta stora språkmodeller blivit ett mål för angrepp. Organisationer bör därför räkna in AI-komponenter och AI-tjänster i sin produktionsmiljös angreppsyta. Samtidigt bör varje sårbarhet bedömas utifrån hur exponerade systemen är och om det finns belägg för att den utnyttjas. 1

Vad bör säkerhetsteam och leverantörer göra?

För säkerhetsteam: Prioritera sårbarheter utifrån vilka system som är exponerade, möjliga konsekvenser och belägg för utnyttjande – inte enbart utifrån hur många sårbarheter som offentliggörs. Håll en uppdaterad förteckning över internetexponerade system och AI-mjukvara, installera tillgängliga rättningar skyndsamt och förbered övervakning och skyddsåtgärder för sårbarheter som utnyttjas innan en rättning finns. För kända sårbarheter gäller det att korta tiden mellan offentliggörande och åtgärd. 389

För mjukvaruleverantörer: Använd AI-stödd testning tillsammans med mänsklig granskning för att hitta och bekräfta sårbarheter före lansering. Behandla AI-komponenter som produktionsmjukvara när de ska säkras, och ge kunderna rättningar och tydliga säkerhetsmeddelanden i tid så att de kan bedöma sin exponering och uppdatera. GTIG:s resultat talar för att hålla koll på både mängden nya fynd och hur allvarliga de kan vara. 48