L'intelligenza artificiale sta diventando sempre più centrale nella sicurezza informatica. Se fino a poco fa questi strumenti servivano soprattutto ad aiutare gli sviluppatori a scrivere codice, oggi il discorso è cambiato: si usano anche per stanare in automatico le falle che un attaccante potrebbe sfruttare.
L'ultima mossa di Google va proprio in questa direzione: la casa di Mountain View ha annunciato Gemini 3.5 Flash Cyber. L'obiettivo del modello è piuttosto specifico, ovvero analizzare grandi quantità di codice in poco tempo, individuando vulnerabilità e percorsi di esecuzione potenzialmente pericolosi, senza però richiedere la potenza di calcolo tipica dei modelli più grandi.
Velocità ed efficienza per la cybersicurezza
Il nuovo sistema nasce da Gemini 3.5 Flash e, almeno per ora, sarà disponibile solo per enti governativi e partner selezionati, attraverso CodeMender (l'agente che Google ha sviluppato apposta per le attività di sicurezza del software). La particolarità sta nel poter richiamare il modello più volte durante la stessa analisi, mantenendo comunque tempi di risposta rapidi e costi bassi. In pratica, questo permette di esplorare più percorsi del codice e aumentare le probabilità di trovare qualcosa che non va.
L'annuncio non arriva per caso: il settore sta investendo sempre di più sull'IA per automatizzare i controlli di sicurezza. Tra i concorrenti principali c'è Anthropic con Mythos 5, modello sviluppato nell'ambito del progetto Glasswing e già in uso da Microsoft per l'analisi delle vulnerabilità. Peccato che questa soluzione richieda una potenza di calcolo tale da far lievitare parecchio i costi rispetto ad altri modelli sul mercato.
Secondo i numeri diffusi da Google, Gemini 3.5 Flash Cyber se l'è cavata piuttosto bene nel benchmark CyberGym, dedicato proprio alla cybersicurezza, pur confrontandosi con modelli decisamente più grandi. Nei test condotti sul motore JavaScript V8 è riuscito a confermare 55 vulnerabilità uniche, contro le 47 della versione standard di Gemini 3.5 Flash e le 36 di Opus 4.6.
C'è un altro dato interessante che Google ha voluto sottolineare: la capacità del modello di continuare a scovare nuovi problemi anche dopo richiami successivi. Dieci delle vulnerabilità trovate, a quanto dice l'azienda, non erano state individuate da nessuno degli altri sistemi messi a confronto, segno che analizzare il codice in modo iterativo può davvero portare a scoprire percorsi di esecuzione che altrimenti resterebbero nascosti.
