Google усилила Chrome: ИИ теперь проверяет сам себя перед действиями

Google усилила Chrome: ИИ теперь проверяет сам себя перед действиями

Google усилила Chrome: ИИ теперь проверяет сам себя перед действиями

Google представила новый набор защитных функций в Chrome — теперь браузер получает дополнительные механизмы безопасности, призванные удерживать встроенный ИИ от выполнения вредоносных действий и защищать пользователей от скрытых атак через веб-контент.

Это обновление стало продолжением внедрения в Chrome возможностей Gemini — когда модель сама может планировать действия в браузере, переходить по сайтам, нажимать кнопки и выполнять небольшие задачи.

А вместе с новыми возможностями появились и новые риски: в первую очередь — инъекция в промпты, когда вредоносные подсказки скрываются внутри веб-страницы и пытаются заставить агент делать то, чего пользователь не просил.

Главная новинка — User Alignment Critic, отдельная модель-наблюдатель, которая проверяет каждое планируемое действие агента. Она не видит содержимое подозрительных страниц, а работает только с метаданными. Это делает её устойчивой к попыткам «отравления» вредоносными подсказками.

 

Если Critic считает, что действие не соответствует цели пользователя, оно просто блокируется — агент не сможет продолжить выполнение команды. Если ошибки повторяются, управление возвращается пользователю.

Google отмечает, что User Alignment Critic дополняет уже существующую технику spotlighting, которая заставляет ИИ строго следовать пользовательским инструкциям и игнорировать то, что встроено в веб-страницу.

Второе нововведение — система Agent Origin Sets. Она ограничивает, с какими сайтами агент может взаимодействовать.

Все источники делятся на два типа:

  • только чтение — Gemini может анализировать контент, но не выполнять действия;
  • чтение-запись — агент может читать страницу, нажимать кнопки, вводить текст.

Такой механизм предотвращает ситуации, когда ИИ получает доступ к сайтам, к которым пользователь вообще не обращался, — например, ко вкладке с интернет-банком.

Добавленная прослойка безопасности не видит реального веб-контента, поэтому её невозможно «обмануть» вредоносным кодом.

Теперь Chrome будет запрашивать явное подтверждение пользователя перед тем, как ИИ выполнит потенциально опасные операции:

  • переход на банковские и медицинские порталы;
  • авторизация через Google Password Manager;
  • любые действия с оплатами, покупками и отправкой сообщений.

Кроме того, создаётся рабочий журнал, чтобы пользователь мог видеть, что именно планирует агент и какие действия он хотел бы выполнить.

Chrome также проверяет страницы на наличие скрытых инъекций и работает в связке с Safe Browsing и системой локального выявления мошенничества. Если специальный классификатор решает, что контент пытается манипулировать моделью, действие ИИ блокируется.

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru