据SiliconANGLE报道，谷歌威胁情报组（GTIG）在2026年9月30日发布的报告显示，2026年1月至8月每月披露的软件漏洞数量增加一倍以上，人工智能正在改变哪些漏洞会被发现，而由AI代理发现的漏洞中有一半可导致远程代码执行。

报告给出的数字是，8月漏洞披露数量为10740个，1月为5045个。GTIG同时提醒，原始总数可能高估威胁，因为开源生态中的自动化标识符分配会推高统计。今年描述中含“Linux内核”的漏洞约占5000条记录，但没有一个因此成为在野利用的零日漏洞。按GTIG自身标准划分的高风险披露同期上升167%，8月达到350个，其中128个来自甲骨文公司的季度补丁发布和Linux内核网络驱动公告。

在野利用方面，GTIG统计1月至8月攻击者利用了141个新披露漏洞，超过2025年全年录得的127个。与披露总量相比这一数字仍然很小，约为每431个漏洞有一个被利用；报告也指出，单一供应商的披露周期或一次活跃攻击活动就能改变月度数字。今年零日漏洞利用平均每月11个，2025年为8个，多数月份在8至12个之间，8月升至22个。零日漏洞仍占141个被利用漏洞的62%。GTIG认为，增长主要来自n日漏洞，即攻击者在漏洞公开且通常已被修补后加以利用的漏洞。

报告称，攻击者可能正使用大语言模型比较产品版本和补丁，从而快速把已知漏洞转化为可用利用程序。今年被利用的高风险漏洞为75个，2025年全年为28个。

报告随后转向AI自身发现的漏洞。GTIG认为公开数据低估了这类漏洞，因为漏洞数据库没有为AI辅助发现设置标准标签。大型云和软件即服务提供商也会在生产环境中修复许多由AI发现的漏洞，而不申请标识符，因为这些标识符通常留给客户必须自行修补的软件。在GTIG认定为可能由AI发现的漏洞中，58%属于其风险等级中的中等风险。人类和传统扫描器发现的漏洞落入该等级的比例约为前者一半，其中69%被评为低风险。研究人员往往有意让AI代理针对关键基础设施和敏感权限边界，GTIG认为这一选择可能解释了大部分差距。远程代码执行只出现在其余全部披露漏洞的26%中，报告称AI发现漏洞中这一比例更高，可能源于代理更擅长找出C和C++代码深处静态分析器容易漏掉的内存破坏和逻辑绕过。

GTIG目前将已确认针对AI发现漏洞的攻击视为早期指标。报告用来证明风险“并非纯属理论”的例子是CVE-2026-1731。该漏洞允许未认证攻击者向BeyondTrust公司的Privileged Remote Access和Remote Support产品注入操作系统命令，由Hacktron AI公司的一个研究代理自主发现。在2月披露后的四天内，GTIG发现一个威胁集群利用该漏洞，一周内又有五个加入。攻击者随后提升权限并窃取数据，投放的有效载荷包括SNOWLIGHT和SPARKRAT恶意软件以及加密货币挖矿程序。

报告最后一节涉及AI软件中的漏洞。自2025年初以来，GTIG追踪到2076个此类披露，其中超过1500个发生在今年。Flowise和Langflow等代理编排框架约占其中一半。这类可视化工作流构建器常包含执行代码的节点，攻击者可通过提示注入或精心构造的工作流文件访问这些节点。vLLM、Ollama和LiteLLM等推理与服务软件引发212个披露，GTIG将近四分之一追溯到未认证的应用程序编程接口端点或服务器端请求伪造。

GTIG尚未观察到针对AI基础设施的零日漏洞利用。只有少数已披露漏洞被在野利用，其中包括LiteLLM的模型上下文协议服务器预览端点中的一个命令注入漏洞，以及Langflow中的两个漏洞。7月，Sysdig公司记录了一次自主勒索软件攻击，该攻击通过Langflow较早的漏洞入侵。谷歌这一部门预计，短中期内漏洞发现和利用将继续攀升。报告称，利用仍集中在边界设备和暴露的企业服务上。