A Google DeepMind anunciou a 21 de julho de 2026 o Gemini 3.5 Flash Cyber, um modelo de inteligência artificial especializado em cibersegurança, concebido para descobrir, validar e corrigir vulnerabilidades de software de forma rápida e económica. O modelo será disponibilizado exclusivamente a governos e parceiros de confiança através da plataforma CodeMender, no âmbito de um programa piloto de acesso limitado. A decisão de restringir o acesso reflete a natureza dual — defensiva e potencialmente ofensiva — desta tecnologia, numa altura em que a corrida à automatização da segurança de código se intensifica entre os maiores laboratórios de IA do mundo.
Em resumo: a Google DeepMind apresentou, a 21 de julho de 2026, o Gemini 3.5 Flash Cyber, um modelo de IA especializado em descobrir, validar e corrigir vulnerabilidades de software. A aposta não é num modelo maior, mas num mais rápido e barato: integrado na plataforma CodeMender, é invocado várias vezes em paralelo para analisar muito mais código. Nos testes da Google sobre o motor V8 do Chrome, identificou 55 vulnerabilidades únicas — mais do que os modelos de maior dimensão comparados. Dada a natureza dual da tecnologia (serve para defender, mas também poderia ajudar a atacar), o acesso fica restrito a governos e parceiros de confiança, num programa piloto.
Um modelo especializado, não um modelo maior
O novo lançamento integra uma linha de três modelos Gemini Flash apresentados no mesmo dia: o Gemini 3.6 Flash, o Gemini 3.5 Flash-Lite e o Gemini 3.5 Flash Cyber, sendo este último uma variante inédita criada especificamente para aplicações de cibersegurança. A estratégia da Google não passa por criar um modelo maior, mas por tornar a deteção de vulnerabilidades mais acessível e escalável.
Construído sobre a base do Gemini 3.5 Flash, o modelo Cyber troca a escala bruta pela velocidade e eficiência de custos, tornando-o prático para implantação em larga escala. Um dos grandes desafios em cibersegurança é a exploração de vastos espaços de execução em bases de código complexas. Em vez de depender de uma única chamada a um modelo de linguagem de grande dimensão, o CodeMender invoca o Flash Cyber várias vezes, permitindo que subagentes inspecionem muito mais percursos de código antes de gerar um relatório consolidado.
O CodeMender é um agente de IA para descoberta e correção de vulnerabilidades apresentado pela Google em outubro de 2025. A Google afirma que a velocidade do modelo e o custo operacional reduzido o tornam adequado para a análise contínua de código, processos de lançamento de software e pipelines de análise de commits à escala.
Resultados que superam modelos de maior dimensão
Ao testar o 3.5 Flash Cyber no benchmark CyberGym, o modelo demonstrou uma melhoria significativa na deteção de vulnerabilidades em comparação com os modelos principais, como o 3.5 Flash e o 3.6 Flash. Configurando o CodeMender para invocar o 3.5 Flash Cyber até cinco vezes para produzir um único relatório final, o agente no seu conjunto alcançou desempenho competitivo face a modelos significativamente maiores no CyberGym.
Os resultados sobre o motor JavaScript V8 são particularmente expressivos: quando testado no motor JavaScript V8, o Gemini 3.5 Flash Cyber identificou 55 vulnerabilidades confirmadas únicas, face a 47 do Gemini 3.5 Flash e 36 do Claude Opus 4.6 da Anthropic, incluindo 10 problemas que nenhum outro modelo identificou.
A equipa Big Sleep da Google construiu de forma independente uma avaliação que testa software complexo e crítico para a segurança, como o Chrome e o Safari, sendo que o 3.5 Flash Cyber supera significativamente outros modelos de tamanho comparável. O 3.5 Flash Cyber integrado no CodeMender já está a encontrar e a corrigir vulnerabilidades nas bases de código internas da Google, incluindo o Chrome, o Android, o Cloud, o Ads e o YouTube.
Acesso controlado pela natureza dual da tecnologia
A disponibilização restrita do modelo é justificada publicamente pela Google com base nos riscos inerentes a uma ferramenta desta natureza. Raluca Ada Popa, responsável de segurança do Gemini na DeepMind, e Four Flynn, vice-presidente de segurança e privacidade da DeepMind, afirmaram num blogue que, “dada a natureza dual desta tecnologia”, adotaram “uma abordagem intencional” quanto à forma de implantar o 3.5 Flash Cyber. Como parte de um programa piloto de acesso limitado, o 3.5 Flash Cyber estará disponível exclusivamente a governos e parceiros de confiança através do CodeMender, expandindo ao longo do tempo, com o objetivo de dar aos defensores de primeira linha uma vantagem na deteção e correção de vulnerabilidades críticas antes de poderem ser exploradas, mitigando simultaneamente um uso indevido mais amplo.
Um porta-voz da Google DeepMind confirmou que existem planos para alargar as capacidades do modelo, incluindo funcionalidades de red-teaming e defesa empresarial de ponta a ponta. A Google anunciou ainda que irá disponibilizar as capacidades fundamentais do CodeMender diretamente a clientes com modelos Gemini de disponibilidade geral, através da Gemini Enterprise Agent Platform.
A corrida à automatização da segurança de código
Esta corrida tem dois lados. Se a IA está agora a ser posta ao serviço da defesa, também já vimos como pode ser usada para atacar: desde a campanha FakeGit, que engana assistentes de IA para distribuir malware, até ao JadePuffer, o ransomware operado de forma autónoma por um agente de IA. A mesma tecnologia que ajuda a fechar falhas mais depressa também acelera quem as procura explorar.
Os modelos de IA tornaram-se capazes de encontrar vulnerabilidades de segurança mais rapidamente do que os sistemas atuais conseguem corrigi-las. Enfrentar esta ameaça crescente exige uma abordagem à proteção de software que seja altamente capaz e eficiente. Este cenário está a acelerar a disputa entre os principais laboratórios de IA, cada um a posicionar-se como o principal aliado das equipas de segurança.
O novo modelo é a resposta mais direta da Google à vantagem que a Anthropic tem conquistado na defesa automatizada de código, nomeadamente com o seu modelo Mythos. O anúncio surge num contexto de crescente concorrência entre as maiores empresas de inteligência artificial na oferta de soluções mais especializadas para empresas e governos.
O modelo Cyber foi construído sobre a base do Gemini 3.5 Flash, lançado a 19 de maio de 2026, e representa mais um passo na trajetória da Google rumo à automatização total do ciclo de vida da segurança de software — da deteção à correção.
Contexto e relevância para Portugal e a Europa
O lançamento do Gemini 3.5 Flash Cyber ocorre num momento em que o quadro regulatório europeu exige precisamente o reforço das capacidades de gestão de vulnerabilidades. Em Portugal, o Decreto-Lei n.º 125/2025, que transpõe a Diretiva NIS2 para o ordenamento jurídico nacional, impõe às entidades essenciais e importantes obrigações acrescidas em matéria de identificação e tratamento de vulnerabilidades nos sistemas de informação. A adoção de ferramentas de IA para automatizar este processo pode revelar-se um aliado significativo na conformidade com estas exigências — desde que implementada com critérios de governação adequados.
O Centro Nacional de Cibersegurança (CNCS) tem reforçado, nos seus relatórios e orientações, a importância da gestão proativa de vulnerabilidades como medida essencial para a resiliência das organizações. Ferramentas como o Gemini 3.5 Flash Cyber, ao automatizarem a deteção e remediação de falhas em código, podem complementar as práticas de segurança recomendadas — mas não substituem a supervisão humana nem a cultura de segurança organizacional.
Do ponto de vista do RGPD, a utilização de modelos de IA para analisar bases de código que eventualmente processem dados pessoais implica uma avaliação cuidadosa quanto às garantias de confidencialidade e aos fluxos de dados envolvidos, em particular quando se recorre a plataformas externas. A CNPD tem sublinhado a necessidade de as organizações realizarem avaliações de impacto sobre a proteção de dados (AIPD) sempre que novas tecnologias possam comportar riscos elevados para os direitos dos titulares.
A restrição de acesso ao Gemini 3.5 Flash Cyber a governos e parceiros de confiança, pelo menos na fase inicial, é um sinal de maturidade por parte da Google em relação às implicações de segurança desta classe de ferramentas — um equilíbrio que a regulamentação europeia, nomeadamente o AI Act, também procura garantir para sistemas de IA de elevado risco.
Perguntas frequentes
O que é o Gemini 3.5 Flash Cyber?
É um modelo de inteligência artificial da Google DeepMind, especializado em cibersegurança e construído sobre o Gemini 3.5 Flash. Foi otimizado para descobrir, validar e corrigir vulnerabilidades de software de forma rápida e económica, sendo pensado para ser executado repetidamente sobre grandes bases de código.
O que é o CodeMender?
É a plataforma de segurança de código da Google, apresentada em outubro de 2025, que automatiza a descoberta e correção de vulnerabilidades. O CodeMender invoca o Gemini 3.5 Flash Cyber várias vezes em paralelo, com subagentes a analisar diferentes percursos de código, para depois produzir um relatório único e consolidado.
Porque é que o acesso é restrito?
Por causa da natureza dual da tecnologia: a mesma capacidade que encontra vulnerabilidades para as corrigir poderia, em mãos erradas, ser usada para as explorar. Por isso, a Google disponibiliza o modelo apenas a governos e parceiros de confiança, num programa piloto de acesso limitado, com expansão gradual ao longo do tempo.
Como se compara com outros modelos?
Segundo os testes divulgados pela Google sobre o motor JavaScript V8 do Chrome, o Gemini 3.5 Flash Cyber identificou 55 vulnerabilidades únicas confirmadas, contra 47 do Gemini 3.5 Flash e 36 do Claude Opus 4.6 da Anthropic. A Google destaca que o modelo consegue estes resultados sendo mais leve e barato do que modelos de maior dimensão.
Esta informação tem caráter noticioso e baseia-se em dados divulgados publicamente pelo Google DeepMind, incluindo a publicação oficial no blogue deepmind.google, e em cobertura jornalística especializada verificada em múltiplas fontes.