Google rafforza la propria infrastruttura di sicurezza AI introducendo nuovi strumenti per la difesa autonoma e ampliando la piattaforma Vertex Model Garden con modelli proprietari e opzioni di deploy privato in ambienti VPC. Questa strategia unisce protezione cibernetica, sovranità dei dati e innovazione enterprise, consolidando la leadership di Google nel settore dell’intelligenza artificiale industriale. Le novità includono il lancio del Secure AI Framework 2.0 (SAIF 2.0), del sistema autonomo CodeMender, e di un AI Vulnerability Reward Program unificato, mentre nuovi partner come Mistral AI e AI21 Labs arricchiscono l’offerta di modelli self-deploy. L’obiettivo è bilanciare potenza e sicurezza, creando un ecosistema dove la difesa informatica diventa parte integrante del ciclo di sviluppo AI.
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La strategia di sicurezza AI di Google
Google considera l’intelligenza artificiale un fattore determinante per la sicurezza informatica, capace di contrastare attacchi sempre più sofisticati. L’azienda introduce una strategia di difesa proattiva, dove agenti autonomi identificano e correggono vulnerabilità in tempo reale. I criminali informatici sfruttano tecniche di ingegneria sociale avanzata e modelli generativi per orchestrare attacchi su larga scala, ma Google ribalta la dinamica, offrendo ai difensori strumenti intelligenti e osservabili. Il framework SAIF 2.0 estende la precedente versione introducendo controlli granulari per agenti AI sicuri by design, garantendo tracciabilità e limitazione delle azioni automatiche. La collaborazione con DARPA, CoSAI (Coalition for Secure AI) e altre istituzioni scientifiche consolida una rete di ricerca condivisa per stabilire standard industriali di sicurezza AI. Questo approccio trasforma la cybersecurity da risposta reattiva a processo di difesa iterativo e scalabile, sostenuto da modelli Gemini e infrastrutture cloud di ultima generazione.
CodeMender e la difesa autonoma del codice
Tra le innovazioni più rilevanti, CodeMender rappresenta il primo agente AI di Google dedicato alla correzione autonoma del codice. Integrato nei flussi di sviluppo, questo strumento analizza i repository per individuare bug e vulnerabilità, applicando patch autovalidanti basate su analisi semantica e fuzzing intelligente. L’agente si interfaccia con i modelli Gemini per il reasoning logico e sfrutta theorem provers per individuare la root cause dei problemi. Una volta generata la patch, un secondo agente — il Critique Agent — verifica coerenza e aderenza agli standard di sicurezza prima della revisione umana finale. Questo ciclo chiuso tra detection e remediation riduce drasticamente i tempi di reazione a vulnerabilità, trasformando il patching open-source in un processo automatizzato e continuo. L’obiettivo è ridurre la dipendenza dai tempi umani e neutralizzare gli exploit prima che diventino minacce attive.
Programma AI Vulnerability Reward e sicurezza collaborativa
Google unifica i precedenti programmi di bug bounty in un unico AI Vulnerability Reward Program (AI VRP), dedicato alle vulnerabilità dei modelli e degli agenti AI. Il programma prevede ricompense fino a 430.000 euro per scoperte ad alto impatto, con regole armonizzate per le categorie di abuso, sicurezza e privacy. Le nuove tabelle unificate di reward spostano i casi borderline dal precedente Abuse VRP, garantendo maggiore chiarezza e coerenza. Il sistema di reporting è integrato direttamente nei prodotti, raccogliendo metadati e contesto tecnico per accelerare la validazione dei bug. Questa struttura incentiva la collaborazione globale tra ricercatori, stimolando un ciclo virtuoso di scoperta, segnalazione e mitigazione, in cui la community open-source contribuisce attivamente al miglioramento della sicurezza dei modelli AI.
Secure AI Framework 2.0 e gestione del rischio agentico
Il nuovo Secure AI Framework 2.0 definisce linee guida aggiornate per la gestione dei rischi associati ad agenti autonomi e modelli generativi. L’elemento cardine è la Agent Risk Map, una mappa che cataloga minacce e contromisure su tutta la catena tecnologica: dai dataset di training alla distribuzione operativa. SAIF 2.0 introduce principi di osservabilità continua, controllo umano e minimizzazione delle capacità operative degli agenti AI. Ogni azione automatica deve essere monitorabile, reversibile e coerente con policy di sicurezza definite. Google ha inoltre donato dati tecnici e risorse alla Coalition for Secure AI, per promuovere una visione condivisa e trasparente della sicurezza AI a livello industriale. Questo framework crea un ponte tra la ricerca accademica e la pratica operativa, consentendo alle organizzazioni di implementare modelli più sicuri senza sacrificare efficienza o autonomia.
Vertex Model Garden e modelli self-deploy
Parallelamente, Google espande la piattaforma Vertex Model Garden, trasformandola nel principale hub per il deploy privato di modelli AI. Le aziende possono ora eseguire modelli proprietari e di terze parti direttamente nei propri Virtual Private Cloud, mantenendo pieno controllo sui dati e sulla compliance regolatoria. Il catalogo include oltre 200 modelli base, tra cui Gemini, Jamba Large 1.6, MARS7 e Codestral 25.01, con opzioni di licenza pay-as-you-go e sconti committed-use per ottimizzare i costi. Il flusso one-click di Vertex consente di passare dalla scoperta alla produzione in pochi secondi, con infrastruttura di inferenza gestita e supporto per scaling automatico. Il self-deploy aderente a VPC-SC (Service Controls) garantisce isolamento totale e bassa latenza. Questa formula unisce la flessibilità dell’AI aperta con la sicurezza dei sistemi chiusi, favorendo l’adozione in settori sensibili come sanità, finanza e pubblica amministrazione.
Partner e modelli integrati nel catalogo Vertex
Tra i nuovi partner spiccano AI21 Labs, che introduce Jamba Large 1.6, un modello ottimizzato per velocità e qualità enterprise, e CAMB.AI, con MARS7, specializzato in sintesi vocale iperrealistica multilingue. Mistral AI partecipa con Codestral 25.01, modello orientato alla generazione e revisione del codice, mentre CSM Cube porta innovazione nel 3D generativo, trasformando immagini 2D in modelli tridimensionali accurati. Qodo Embed-1 migliora i sistemi RAG (Retrieval-Augmented Generation) con embedding ad alta precisione, e VirtueGuard di Virtue AI introduce moderazione automatica dei contenuti e enforcement delle policy aziendali. I modelli in arrivo includono Reranker di Contextual AI, progettato per ottimizzare la rilevanza dei risultati nei sistemi di retrieval, e Palmyra X4 di Writer, con finestra di contesto da 128K token e capacità di ragionamento multimodale avanzato.
Sicurezza e innovazione convergono
L’unione tra AI avanzata e difesa informatica diventa il fulcro della strategia Google per il 2025. L’azienda crea un ecosistema dove la sicurezza diventa un prerequisito tecnologico e non un vincolo. I tool come CodeMender, i framework come SAIF 2.0 e la piattaforma Vertex Model Garden convergono per formare un’architettura AI osservabile, governabile e resiliente. La partnership con enti pubblici e privati, unita all’apertura verso la ricerca indipendente, rafforza la fiducia negli agenti intelligenti e nei sistemi autonomi. Google consolida così il suo ruolo di guida nel percorso verso un’AI sicura, trasparente e sostenibile, capace di difendere tanto quanto di innovare.
