Google czasowo zatrzymało Open Source Software Vulnerability Rewards Program, w ramach którego badacze otrzymywali nagrody za znajdowanie luk w oprogramowaniu open source firmy. Program pozostaje wstrzymany od 1 października 2026 roku. Google wskazuje, że przyczyną jest znaczący wzrost liczby automatycznych zgłoszeń, z których zdecydowana większość nie spełniała wymagań.
Decyzja pokazuje praktyczny problem związany z wykorzystaniem AI w cyberbezpieczeństwie. Modele mogą ułatwiać przygotowywanie raportów, ale pozwalają też masowo tworzyć zgłoszenia zawierające błędy, niepotwierdzone twierdzenia lub halucynacje. Według opisywanej relacji napływ takich materiałów obciążył inżynierów Google i opiekunów projektów open source.
Co Google wstrzymało 1 października
Open Source Software Vulnerability Rewards Program dotyczył luk znajdowanych w oprogramowaniu open source Google. Badacze mogli przekazywać informacje o wykrytych podatnościach i otrzymywać za nie nagrody. Materiał TechCrunch nie podaje wysokości wypłat, liczby uczestników ani wykazu projektów objętych programem.
Informację o wstrzymaniu Google opublikowało na stronie programu oraz w serwisie X. Zmiana zaczęła obowiązywać 1 października, trzy dni przed publikacją artykułu TechCrunch z 4 października 2026 roku. Firma zapowiedziała kolejną aktualizację dotyczącą programu w pierwszym kwartale 2027 roku.
Zapowiedź aktualizacji nie oznacza jednak, że program na pewno zostanie wtedy ponownie uruchomiony. W przytoczonym komunikacie Google nie podało daty wznowienia przyjmowania raportów. Nie wyjaśniło również, czy przerwa posłuży do zmiany zasad, wdrożenia dodatkowych filtrów albo przebudowy sposobu oceny zgłoszeń.
Dlaczego firma zdecydowała się na przerwę
Google powiązało swoją decyzję bezpośrednio ze wzrostem liczby zgłoszeń przygotowywanych automatycznie. Problemem nie było samo używanie AI, lecz jakość napływających materiałów. Według firmy zdecydowana większość automatycznych raportów była nieprawidłowa.
"Powodem tej przerwy jest znaczący wzrost automatycznych zgłoszeń, z których zdecydowana większość jest nieprawidłowa" - przekazało Google.
Źródło nie podaje, jak Google rozpoznawało raporty utworzone z pomocą AI ani jakie kryteria decydowały o uznaniu zgłoszenia za automatyczne. Nie wiadomo też, czy chodziło o raporty wygenerowane w całości przez modele, czy również o materiały, przy których badacze wykorzystywali AI tylko na wybranym etapie.
Brakuje również danych liczbowych pokazujących skalę wzrostu. Google nie ujawniło liczby zgłoszeń otrzymywanych przed nasileniem problemu, udziału nieprawidłowych raportów ani czasu potrzebnego na ich sprawdzanie. Określenie wzrostu jako znaczącego pozostaje więc jedyną miarą podaną przez firmę.
Jak wyglądał problem z raportami tworzonymi przez AI
Według Tom's Hardware, na które powołuje się TechCrunch, inżynierowie Google i opiekunowie projektów open source zostali przytłoczeni przez raporty nieprawidłowe lub zawierające halucynacje. W tym kontekście halucynacja oznacza twierdzenie wygenerowane przez model, które nie znajduje potwierdzenia w analizowanym oprogramowaniu albo w przedstawionych dowodach.
W programie nagród sam opis potencjalnej podatności nie wystarcza, jeśli zgłoszenie nie wskazuje rzeczywistego problemu. Relacja TechCrunch sugeruje, że duża liczba automatycznie przygotowanych materiałów utrudniła oddzielenie prawidłowych raportów od treści błędnych. Źródło nie opisuje jednak konkretnych przykładów takich zgłoszeń i nie wskazuje, jakiego rodzaju halucynacje pojawiały się najczęściej.
TechCrunch przypomina również swoje wcześniejsze doniesienia. Rok przed opisywaną decyzją eksperci do spraw cyberbezpieczeństwa ostrzegali, że masowo generowane przez AI treści niskiej jakości mogą stanowić poważne zagrożenie dla programów bug bounty, czyli programów nagród za zgłaszanie luk. Przerwa zarządzona przez Google jest przedstawiona jako przykład realizacji tego ryzyka.
Nie ma przy tym informacji, że Google podważa zasadność całego modelu bug bounty albo rezygnuje ze współpracy z badaczami bezpieczeństwa. Komunikat odnosi się do konkretnego programu open source i do problemu automatycznych zgłoszeń. Na podstawie źródła nie można ocenić, czy podobna skala trudności występuje w pozostałych programach firmy.
Co wiadomo o dalszym działaniu programu
Najbliższym wskazanym terminem jest pierwszy kwartał 2027 roku. Google ma wtedy przekazać aktualizację, ale nie sprecyzowało jej zakresu. Może ona dotyczyć dalszego statusu programu, jednak materiał źródłowy nie pozwala przesądzić treści przyszłego komunikatu.
Stan programu i najważniejsze braki informacyjne można ująć następująco:
- program pozostaje wstrzymany od 1 października 2026 roku,
- Google wiąże przerwę ze wzrostem liczby automatycznych i przeważnie nieprawidłowych zgłoszeń,
- firma zapowiada aktualizację w pierwszym kwartale 2027 roku,
- nie podano daty wznowienia, nowych zasad ani sposobu filtrowania raportów generowanych przez AI.
W czasie przerwy Google zachęca uczestników do rozważenia udziału w innych programach nagród za zgłaszanie luk prowadzonych przez firmę. TechCrunch nie wymienia jednak ich nazw i nie opisuje warunków uczestnictwa. Nie wiadomo również, czy raporty dotyczące projektów objętych wstrzymanym programem można przekazywać inną drogą.
Co decyzja oznacza dla zespołów korzystających z AI
Przypadek Google pokazuje, że zwiększenie liczby raportów nie musi przekładać się na większą liczbę potwierdzonych luk. Jeśli automatyzacja produkuje nieprawidłowe zgłoszenia, ciężar ich sprawdzania przechodzi na inżynierów i opiekunów oprogramowania. W opisanej sytuacji skala tego zjawiska wystarczyła, aby firma czasowo zatrzymała cały program.
Źródło nie przedstawia nowych reguł dla osób wykorzystujących modele podczas analizy bezpieczeństwa. Nie zawiera też zaleceń dotyczących weryfikowania wyników AI przed wysłaniem raportu. Z komunikatu wynika jednak, że dla Google kluczowa pozostaje poprawność zgłoszenia, a sam fakt automatycznego wygenerowania treści nie stanowi dowodu istnienia podatności.
Dla firm w Polsce, które prowadzą programy zgłaszania luk lub automatyzują obsługę incydentów, jest to sygnał, by kontrolować jakość materiałów generowanych przez AI przed skierowaniem ich do ekspertów. Zespoły korzystające z modeli do analizy kodu powinny traktować ich wyniki jako hipotezy wymagające potwierdzenia, a nie jako gotowe raporty bezpieczeństwa.
Dalsze konsekwencje będzie można ocenić po aktualizacji zapowiedzianej na pierwszy kwartał 2027 roku. Do tego czasu nie wiadomo, czy Google wznowi program w dotychczasowej formie, ograniczy automatyczne zgłoszenia, czy zastosuje inne mechanizmy. Materiał TechCrunch nie podaje szczegółów planowanych zmian.
