Google acaba de lanzar Gemini 3.5 Flash Cyber, como puedes ver en una publicación en su web oficial con fecha de 21 de julio. Se trata de un modelo de Inteligencia Artificial que está diseñado específicamente para encontrar, validar y corregir vulnerabilidades críticas. Esto ayuda a los equipos de seguridad informática en sus tareas para poder mejorar la protección.
Gemini 3.5 Flash Cyber, el modelo para detectar fallos
De forma inicial, este modelo de Google va a estar disponible a través de un programa piloto de CodeMender de acceso limitado para gobiernos y determinados sectores de confianza. Esto destaca el potencial que tiene esta herramienta y el uso que se le puede dar.
El hecho de que Google haya lanzado este modelo no es casualidad, y es que la Inteligencia Artificial tiene cada vez mayor capacidad para identificar fallos de forma más rápida en comparación con los investigadores de seguridad. Es capaz de analizar millones de líneas de código en poco tiempo, cuando a nivel humano sería algo inviable.
Estos agentes de IA tienen la capacidad de evaluar más rutas de código, validar posibles problemas y consolidar sus hallazgos en un informe final de vulnerabilidades. Según indican desde Google, esta arquitectura hace que el modelo sea adecuado para escaneos de forma continua, comprobaciones de seguridad a nivel de commit y pipelines de lanzamiento con plazos de entrega ajustados.
Entre las pruebas que han realizado desde Google, destaca una en la que utilizaron el modelo para una evaluación de Big Sleep, centrada en vulnerabilidades difíciles de encontrar en bases de código complejas como Chrome y Safari.
En comparación con Gemini 3.5 Flash y Gemini 3.6 Flash, este modelo Gemini 3.5 Flash Cyber mejoró significativamente los resultados. Realizaron también un proceso de análisis de confirmaciones de Chrome, que utilizó vulnerabilidades no reveladas para minimizar la contaminación de los datos de referencia, donde Google observó una notable mejora en el rendimiento con respecto al modelo estándar de Flash 3.5.
Otro punto a destacar, es que Google indicó que 101 de los problemas detectados no fueron detectados por ninguno de los dos modelos de comparación. Esto sugiere que el modelo optimizado para ciberseguridad puede evitar identificar repetidamente la misma clase de defectos.
