Gemini 4 Carbon néven új csúcsmodellt jelentett be a Google, amelyet különösen összetett programozási és kiberbiztonsági feladatokra fejlesztett. A generatív mesterséges intelligencia a SEC-bench Pro sérülékenységkeresési tesztben 88,2 százalékos eredményt ért el, az Artificial Analysis Intelligence Index legújabb változatában pedig az első helyre került. A technológia egyelőre csak kiválasztott kiberbiztonsági partnerek számára válik hozzáférhetővé.
A Google október 28-án mutatta be a Gemini 4 Carbon modellt, amely a két héttel korábban megjelent Gemini 4 Argon továbbfejlesztésére épül. A vállalat szerint az új rendszer egyik fő célja, hogy hosszabb időn át, több egymásra épülő művelettel tudjon dolgozni olyan problémákon, amelyeknek a megoldásához önálló kutatásra, programkódelemzésre és folyamatos ellenőrzésre van szükség. A fejlesztők már olyan belső teszteket is végeztek, amelyekben a modell napokon keresztül vizsgált összetett szoftverhibákat, miközben új megoldási lehetőségeket keresett.
A Carbon különlegessége, hogy a kiberbiztonsági munkafolyamat több szakaszában is használható. Először sérülékenységeket kereshet egy programkódban, majd megvizsgálhatja, hogy a feltárt hibák valóban kihasználhatók-e, végül javítási javaslatot készíthet. Ez lényeges különbség a hagyományos kódellenőrzéshez képest, ahol a biztonsági figyelmeztetések egy részét külön szakértőnek kell megvizsgálnia. A Google célja egy olyan digitális segítőtárs létrehozása, amely az ismétlődő ellenőrzési feladatokat gyorsítja, miközben a kritikus döntések emberi felügyelet mellett maradnak.
A Google által közölt eredmények szerint a Gemini 4 Carbon a SEC-bench Pro teszten 88,2 százalékot, az ExploitGym kihasználhatósági értékelésében 54,8 százalékot, a CWE-bench javítási tesztben pedig 71 százalékot ért el. Az Artificial Analysis Intelligence Index 5.0-s értékelésében 59 ponttal az első helyre került. A vállalat belső mérései szerint az új modell több mint kétszeres javulást mutatott a biztonságos programkód előállításában az Argonhoz képest. Ezek különböző feladatokat mérő eredmények, ezért a százalékokat nem szabad általános sérülékenység-felismerési vagy javítási pontosságként értelmezni.
Olvasd el: Nem kívánt webes műveleteket végeztek a Tencentnél tesztelt mesterséges intelligencia ügynökök
Megváltozhat a kiberbiztonsági verseny, ha a mesterséges intelligencia már nemcsak felismeri a veszélyes programhibákat, hanem önállóan ellenőrzi a kihasználhatóságukat és javítást is készít hozzájuk?
A fejlesztés jelentőségét tovább növeli, hogy a mesterséges intelligencia egyre fontosabb szerepet játszik a korábban rejtve maradó szoftverhibák feltárásában. A nagy rendszerek kódja gyakran többmillió sorból áll, és a sérülékenységek felismerése összetett szakértői munkát igényel. Ha a Carbonhoz hasonló modellek megfelelő jogosultságok mellett képesek felgyorsítani a kódellenőrzést és a javítások előkészítését, a biztonsági csapatok több időt fordíthatnak a legfontosabb kockázatok kezelésére. A Google ezért kezdetben kifejezetten a védekezéssel foglalkozó szakembereket vonja be a modell tesztelésébe.
A kiemelkedő teljesítmény ugyanakkor kettős felhasználási kockázatot hordoz. Egy sérülékenységeket felismerő és azok kihasználhatóságát ellenőrző rendszer a támadók számára is értékes lehet. A Google ezért a Fairwind Program keretében, fokozatosan biztosít hozzáférést kiválasztott partnereknek, és további biztonsági teszteket végez a szélesebb bevezetés előtt. A vállalat bevezető API-árként egymillió bemeneti tokenenként 2 dollárt, egymillió kimeneti tokenenként 10 dollárt jelölt meg, de ez nem jelenti azt, hogy a modell már most bárki számára használható. A széles körű hozzáférés időpontját még nem közölték.
A Gemini 4 Carbon megjelenése a generatív mesterséges intelligencia fejlődésének új szakaszát mutatja. A legnagyobb modellek versenye egyre kevésbé korlátozódik az általános kérdés-válasz feladatokra, és egyre inkább a hosszabb, önálló munkafolyamatok felé mozdul. A kiberbiztonság különösen érzékeny próbatere ennek a változásnak, mert a nagyobb képesség egyszerre jelenthet hatékonyabb védekezést és új visszaélési lehetőségeket. A következő időszak egyik legfontosabb kérdése ezért az lesz, hogyan lehet a legerősebb mesterséges intelligencia modelleket széles körben hasznosítani anélkül, hogy közben a támadók képességeit is aránytalanul növelnék.
Olvasd el ezt is: Rejtett illegális linkek felismerésére vet be új mesterséges intelligenciát a Meta
Források: Google DeepMind, Google, Reuters, Artificial Analysis
CS.SZ.
