Моделът Gemini 3.5 Flash Cyber на Google открива, валидира и отстранява уязвимости, преди те да могат да бъдат експлоатирани, като същевременно помага за смекчаване на по-широки злоупотреби. Той е част от пилотна програма с ограничен достъп, която скоро ще бъде достъпна за правителства и доверени партньори чрез CodeMender – AI кодиращия агент на Google DeepMind, като с времето се планира по-широк достъп.
„CodeMender е нашият управляван агент за сигурност на кода и от днес предоставяме неговите възможности за сканиране на код и коригиране директно на вас в режим на предварителен преглед. CodeMender предлага достъп до нашите общодостъпни модели чрез платформата Gemini Enterprise Agent Platform или може да бъде внедрен като основен компонент на AI Threat Defense“, обясниха Майкъл Герстенхабер, вицепрезидент по продуктовия мениджмънт в Gemini Enterprise, и Клеменс Вирникел, директор по продуктовия мениджмънт в Cloud AI.
Олекотени модели за сигурност на кода
Намирането на сложни софтуерни уязвимости изисква анализиране на много възможни пътища на изпълнение в дадена програма. Използването на един голям езиков модел за тази задача може да забави анализа и да ограничи мащабируемостта.
Gemini 3.5 Flash Cyber е проектиран да идентифицира уязвимости в големи кодови бази, които изискват анализ на множество пътища на кода. CodeMender извиква модела многократно, за да анализира пътищата на изпълнение, да открива и валидира уязвимости и да позволява на подотделите (субагентите) да генерират комбиниран отчет.
Моделът може да бъде интегриран в чести сканирания за сигурност, критични по отношение на времето процеси на издаване на софтуер и тръбопроводи за сканиране на кометирания (commits) в голям мащаб.
Google оцени Gemini 3.5 Flash Cyber в CyberGym – оценка, разработена от неговия екип Big Sleep, както и чрез производствения тръбопровод за сканиране на Chrome. Моделът постигна конкурентна производителност спрямо по-големите модели в CyberGym и превъзхожда Gemini 3.5 Flash в оценките, проведени от екипа Big Sleep и производствения тръбопровод на Chrome.
Оценка на CyberGym (Източник: Google)
По време на тестване на JavaScript енджина V8 той откри 55 уникални потвърдени проблема, включително 10, които Gemini 3.5 Flash и Claude Opus 4.6 не откриха.
Google използва модела за идентифициране и коригиране на уязвимости във вътрешни кодови бази, включително Chrome, Android, Cloud, Ads и YouTube.
Ралука Ада Попа, ръководител на изследванията за сигурност и поверителност и водещ по сигурността на Gemini в Google DeepMind, и Фор Флин, вицепрезидент по сигурността и поверителността в Google DeepMind, заявиха, че моделът е разкрил уязвимости за отдалечено изпълнение на код (RCE) в публични API и уязвимост от тип повреждане на паметта в чувствителна производствена услуга в рамките на два часа. Той също така е генерирал 100% надежден експлойт за отдалечено изпълнение на код, който заобикаля защитите Address Space Layout Randomization (ASLR) и Write XOR Execute.
Надграждайки Gemini 3.5 Flash, Google представи два допълнителни модела: Gemini 3.5 Flash-Lite и Gemini 3.6 Flash.
Gemini 3.5 Flash-Lite е предназначен за работни натоварвания с ниска латентност и висока производителност, като например агентско търсене и обработка на документи. Той поддържа конфигуруеми нива на разсъждение и включва вградени възможности за използване на компютър за агентски работни процеси.
Gemini 3.6 Flash е нов модел за кодиране, интелектуална работа, мултимодални задачи и агентски работни процеси. Той използва по-малко изходни токени, стъпки на разсъждение и извиквания на инструменти в сравнение с Gemini 3.5 Flash, намалявайки цената на задачите от няколко стъпки, като същевременно подобрява производителността при кодиране, използване на компютър и бенчмаркове, базирани на знания.
„3.6 Flash се доставя с подобрени предпазни мерки Frontier Safety в областите на химически, биологични, радиологични и ядрени (CBRN) заплахи и злоупотреби с цел кибератака. Тези предпазни мерки правят модела значително по-устойчив на опити за заобикаляне на правилата (jailbreaks). В същото време моделът е обучен да минимизира отказите при безопасни и полезни случаи на употреба“, обясни Тулси Доши, старши директор по продуктовия мениджмънт, от името на екипа на Gemini.