O Google lançou o Sec-Gemini V1, um modelo experimental de inteligência artificial que visa ajudar os profissionais de segurança cibernética a detectar e analisar ameaças em tempo real. Anunciado em 4 de abril de 2025, o modelo marca a primeira expansão formal da empresa de sua marca de IA Gemini no domínio da segurança cibernética. De acordo com o Google, ele foi projetado para oferecer suporte a tarefas como malware de engenharia reversa, redes de detecção e produção de relatórios de análise de incidentes. Target=”_ Blank”> sec-gimini é treinado em dados do Google Ameak Intelligence (GTI), vulnerabilidades de código aberto (Osv) e e ameaçam relatórios de
Esses agentes são incorporados em produtos corporativos como o Microsoft Defender e o Intune. A Microsoft observou que seus modelos foram projetados para aprender com o feedback do administrador e refinar sua precisão. Ao focar no raciocínio, o modelo visa apoiar especialistas em segurança cibernética na descoberta da causa dos ataques, não apenas alertando-os sobre comportamentos suspeitos. Em 2023, a fraude habilitada para o Deepfake representou 7% da atividade global da fraude, com incidentes crescendo dez vezes em comparação com o ano anterior. Respondendo a essa tendência, o OpenAI investiu recentemente US $ 43 milhões em segurança adaptativa-uma startup focada em defender contra os scams de engenharia de DeepFakes e Social. A Microsoft, por exemplo, processou um grupo de hackers em janeiro por usar credenciais roubadas do Azure OpenAi para gerar conteúdo malicioso, incluindo vídeos falsos usados em tentativas de phishing.
demonstrou impacto e perspectivas futuras
Suas vezes, o seu valor ainda é considerado experimental, os sistemas similares, já que são considerados, os sistemas mais válidos. Em 2 de abril, a Microsoft revelou recentemente que seu modelo de copiloto de segurança ajudou seus engenheiros a descobrir falhas críticas em carregadores de botas de código aberto como Grub2, U-Boot e Barebox. Esses componentes são essenciais para o lançamento de sistemas operacionais com segurança, e as falhas nesse nível podem permitir que o código malicioso seja carregado antes mesmo de as defesas serem ativadas. “O Security Coupilot ajudou a agilizar a descoberta de vulnerabilidades nos carregadores de inicialização, refinando e iterando solicitações que eventualmente levaram à identificação de problemas exploráveis.”
Esse modelo proativo e assistido de descoberta sinaliza uma mudança na maneira como as defesas de segurança cibernética são construídas. Em vez de apenas reagir a ameaças, sistemas como Sec-Gemini e Security Copilot estão sendo usados para antecipar vulnerabilidades e fechá-los antes que os atacantes possam explorá-los.
Ainda assim, os modelos de IA enfrentam obstáculos. Os falsos positivos continuam sendo uma preocupação, especialmente quando implantados em ambientes que geram telemetria maciça. A abordagem do Google inclui loops de feedback para melhorar o desempenho, mas as condições do mundo real determinarão a eficácia da escala do sistema.
Preços e acessibilidade também provavelmente moldarão a adoção. O copiloto de segurança da Microsoft, por exemplo, custa US $ 2.920 por mês para os usuários da empresa. Embora nenhum preço tenha sido anunciado para o Sec-Gemini, atualmente é limitado a participantes precoces do acesso que podem se inscrever aqui. raciocínio e resposta em tempo real. Por outro lado, o recente apoio do OpenAI de segurança adaptativa e foco da Microsoft na automação corporativa mostram que o mercado está diversificando rapidamente. Cada empresa está enfrentando uma faceta diferente do quebra-cabeça da AI na segurança-da detecção de engano à análise do sistema fundamental. Se o SEC-Gemini pode cumprir essa promessa dependerá de quão bem ela se apresenta em ambientes vivos e de alta estacas, onde a velocidade, a precisão e a confiança são mais importantes. Do blog de segurança do Google .