Google ra mắt Gemini 3.5 Flash Cyber: AI chuyên dụng để phát hiện và vá lỗ hổng phần mềm
Google DeepMind vừa giới thiệu Gemini 3.5 Flash Cyber, một mô hình AI được tối ưu hóa để tự động tìm kiếm, xác thực và vá các lỗ hổng bảo mật với tốc độ và hiệu suất...
Google DeepMind vừa chính thức công bố Gemini 3.5 Flash Cyber, một mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) chuyên biệt được phát triển dựa trên nền tảng 3.5 Flash. Mục tiêu chính của mô hình này là hỗ trợ các chuyên gia bảo mật trong việc phát hiện, xác thực và triển khai các bản vá cho lỗ hổng phần mềm một cách nhanh chóng và hiệu quả.
Hiện tại, Gemini 3.5 Flash Cyber đang được triển khai trong một chương trình thí điểm với quyền truy cập hạn chế, dành riêng cho các cơ quan chính phủ và đối tác tin cậy thông qua CodeMender – một tác nhân AI chuyên về tìm kiếm và vá lỗi đã được Google giới thiệu từ tháng 10/2025.
Theo Google, mô hình này được thiết kế với cấu trúc gọn nhẹ, giúp tối ưu hóa chi phí vận hành nhưng vẫn đảm bảo khả năng xử lý mạnh mẽ. Khả năng này cho phép CodeMender thực hiện quét các đường dẫn mã nguồn (code paths) với tần suất cao, giúp nhận diện các lỗ hổng tiềm ẩn mà các mô hình lớn và đắt đỏ khác có thể bỏ sót.
Đại diện của DeepMind cho biết, do tính chất “lưỡng dụng” (dual-use) của công nghệ này, việc triển khai được thực hiện rất thận trọng. Mục tiêu là cung cấp cho các đội ngũ phòng thủ một công cụ đắc lực để khắc phục các lỗ hổng nghiêm trọng trước khi chúng bị kẻ tấn công khai thác, đồng thời giảm thiểu rủi ro bị lạm dụng vào mục đích xấu.
Trong các bài kiểm tra hiệu năng, Gemini 3.5 Flash Cyber đã thể hiện sự vượt trội so với các mô hình như Gemini 3.5 Flash, 3.6 Flash và Anthropic Claude Opus 4.6. Cụ thể, khi thử nghiệm trên công cụ JavaScript V8, mô hình này đã tìm thấy 55 lỗ hổng duy nhất, bao gồm 10 lỗi mà các mô hình khác không phát hiện được.
Đáng chú ý, Google đã thử nghiệm khả năng của mô hình trong việc tìm kiếm các lỗ hổng remote code execution (thực thi mã từ xa) trong các API công cộng và lỗi hỏng bộ nhớ trong các dịch vụ sản xuất nhạy cảm. Mô hình này thậm chí đã tạo ra được một exploit có độ tin cậy 100%, có khả năng bypass các cơ chế giảm thiểu rủi ro tiêu chuẩn như ASLR và W^X.
Song song với chương trình thí điểm, Google cũng đang tích hợp các khả năng cốt lõi của CodeMender vào các mô hình Gemini phổ thông thông qua nền tảng Gemini Enterprise Agent, nhằm giúp cộng đồng bảo mật rộng rãi hơn có thể tiếp cận công nghệ này để bảo vệ phần mềm hiệu quả hơn.
Nguồn tham khảo: The Hacker News



No Comment! Be the first one.