Google ha annunciato oggi Gemini 3.5 Flash Cyber, un nuovo modello pensato per la sicurezza informatica. Insieme è arrivato anche CodeMender, un agente creato per trovare vulnerabilità nel software, verificarle e darti una mano nella correzione.
Con questa mossa, la corsa agli strumenti di difesa sempre più automatizzati entra in una fase nuova.
Gemini 3.5 Flash Cyber nasce per accorciare il tempo che serve a passare al setaccio grandi quantità di codice e scovare problemi prima che gli attaccanti riescano a sfruttarli.
Google lo descrive come un modello più leggero e meno costoso rispetto alle alternative di dimensioni maggiori, costruito con un compito ben preciso: analizzare codebase estese in poco tempo e su larga scala.
Sul piano pratico, equilibrio tra velocità , costi operativi e profondità dell’analisi.
Per adesso, almeno stando a quanto comunicato da Google, accessibili solo tramite un programma pilota riservato a governi e partner selezionati. Una distribuzione più ampia arriverà più avanti.
La scelta di Google dice molto del momento che sta vivendo il settore. Tecnologie di questo tipo possono rafforzare la difesa, certo, ma possono anche finire per agevolare attività offensive se capitano nelle mani sbagliate.
CodeMender, dal canto suo, può esaminare molti percorsi del codice, segnalare possibili falle di sicurezza, validare i risultati e assistere nelle attività di correzione.
C’è poi la parte di validazione, che è forse uno degli aspetti più interessanti: serve a ridurre le segnalazioni inutili e ad accompagnarti verso una correzione concreta, non solo verso una lista di problemi.
Quindi CodeMender non si ferma all’individuazione dei bug. Prova a rendere davvero più utile il lavoro del team tecnico.
Non è il classico scanner automatico. L’idea è più ampia e più strutturata: affrontare la verifica del software con un approccio completo.
Google dice che i primi test interni hanno dato segnali promettenti.
Secondo l’azienda, il team Cloud Vulnerability Research avrebbe usato il nuovo modello per individuare, in circa due ore, vulnerabilità di esecuzione di codice da remoto e anche un problema di corruzione della memoria in un servizio già in produzione.
È un dato che colpisce, almeno come dimostrazione. Se prestazioni di questo livello, sempre secondo i test interni di Google, dovessero reggere anche su larga scala, strumenti del genere potrebbero diventare un acceleratore serio per chi lavora su sviluppo sicuro, audit e verifica del software.
Le somiglianze con gli strumenti per la cybersicurezza già mostrati da Anthropic e OpenAI si vedono. Google, però, sembra voler spingere di più sull’integrazione tra analisi, validazione e supporto alla correzione.
E qui entra in gioco il mercato.
Il segmento della sicurezza informatica costruita attorno a modelli avanzati sta crescendo rapidamente e, secondo varie stime, potrebbe superare i 44 miliardi nel 2026.
Nel frattempo anche i criminali si stanno muovendo nella stessa direzione, usando strumenti generativi e automazione per accelerare phishing, ricognizione e tentativi di exploit.
Le riserve, comunque, non mancano.
Molti esperti del settore vedono un potenziale enorme nella scoperta automatizzata delle vulnerabilità, ma invitano a non trattarla come una risposta definitiva.
Le criticità citate più spesso sono sempre quelle: falsi positivi, poca trasparenza nei processi decisionali e il rischio di affidarsi troppo all’automazione.
C’è poi un dato che nel settore torna spesso, e dice parecchio: in un sondaggio richiamato più volte, il 78% dei professionisti della sicurezza ha dichiarato che gli strumenti automatizzati di testing non avevano rilevato vulnerabilità critiche.
Detta in modo semplice, velocità e scala possono cambiare molto. La supervisione umana, però, resta al centro.
