Googleのオープンソースセキュリティチームは、AIを利用したファジングテスト（fuzzing）を用いた自動脆弱性検出において、重要な進歩を遂げました。過去1年半の間、チームは、大規模言語モデル（LLM）を利用してファジングテストのカバレッジを向上させ、自動的に脆弱性を検出することに重点を置いて取り組んできました。チームは、LLMのプロンプトにより関連性の高いコンテキストを生成することと、開発者のワークフローをシミュレートすることに注力しました。これにより、OSS-Fuzz上のオープンソースプロジェクトで26件の新しい脆弱性が発見されました。その中には、OpenSSL（CVE-2024-9143）における重大な脆弱性も含まれます。チームはまた、ファジングターゲットの開発プロセスを自動化することに取り組んでいます。具体的には、ファジングターゲットの初期バージョンを作成し、コンパイルの問題を修正し、ファジングターゲットのパフォーマンスを確認し、クラッシュをトリアージするプロセスを自動化することに取り組んでいます。さらに、研究者と協力して、LLMが脆弱性に対するパッチを提案することでワークフローを完全に自動化することを目指しています。