Poche ore, non mesi: è il tempo che il team di Cloud Vulnerability Research di Google ha impiegato per trovare una vulnerabilità critica usando Gemini 3.8 Flash Cyber, il modello di cybersicurezza lanciato insieme al più noto Gemini 3.8 Flash il 2 settembre. Chi può usarlo lo decide però un’azienda privata attraverso un programma di candidatura proprio, il Fairwind Program, non un’autorità pubblica, non un consorzio internazionale, non uno standard aperto. Si ripropone lo stesso schema che si è visto con Anthropic Mythos 5, le stesse logiche; ora però confermate da Google appaiono come uno standard di fatto: la privatizzazione della sicurezza pubblica. Con la sola amministrazione Usa a detenere un ruolo di controllo pubblico su queste scelte di rilascio. Dal punto di vista europeo, il potere privato mediato da Trump è persino un’aggravante.
Il dettaglio sarebbe passato inosservato se non fosse per la scala del vantaggio che produce, e per il vuoto normativo che lascia scoperto. Vale la pena guardarlo da vicino prima che diventi un precedente su cui costruire, per abitudine, l’intera governance del dual-use nell’intelligenza artificiale.
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Fairwind Program e accesso alla cyberdifesa AI
Il modello, addestrato specificamente sulla scoperta di vulnerabilità e sul patching automatico, non si acquista. Si ottiene per candidatura, tramite il Fairwind Program lanciato da Google lo stesso giorno del modello generalista, aperto ad agenzie governative fidate, operatori di infrastrutture critiche e manutentori di software open source, con un processo di verifica che l’azienda gestisce internamente e di cui non pubblica i criteri. Sul benchmark CyberGym, lo standard di settore per la scoperta autonoma di vulnerabilità, il modello supera sia il proprio predecessore sia sistemi frontier molto più grandi.
Su un test interno che copre venti linguaggi di programmazione il tasso di successo supera il 70%. Su CWE-Bench, il benchmark esterno di patching gestito da Collinear, il modello si posiziona sulla frontiera di Pareto, con prestazioni quasi pari al miglior modello disponibile a un costo nettamente inferiore.
I numeri di utilizzo reale, quelli raccolti da Google al proprio interno, sono ancora più netti dei benchmark. Il team Chrome Security ha misurato 2,6 volte più patch corrette rispetto ai migliori modelli commerciali molto più grandi. Wiz ha registrato un recall superiore del 7,5-9,7% sul proprio benchmark di penetration testing, a un costo da 2,3 a 5,2 volte inferiore. Il team di Cloud Vulnerability Research ha usato il modello per trovare la vulnerabilità critica citata in apertura in meno di due ore, un lavoro che normalmente richiede mesi. Chi ha accesso al programma ottiene un vantaggio difensivo misurabile, non teorico.
Cyberdifesa AI a due velocità e mitigazioni riservate
C’è un dettaglio nella documentazione tecnica che merita più attenzione dei benchmark. Il modello standard di Gemini 3.8 ha protezioni specifiche contro l’uso offensivo in ambito informatico e contro rischi chimici, biologici, radiologici e nucleari, applicate a chiunque lo utilizzi. Gemini 3.8 Flash Cyber, invece, dichiara un insieme di mitigazioni «più permissivo» proprio sul fronte cyber, ed è per questo che resta disponibile solo a difensori vagliati che richiedono capacità più ampie. La logica è coerente sul piano tecnico: uno strumento più capace di trovare vulnerabilità è anche uno strumento più capace di sfruttarle, e la differenza tra chi difende e chi attacca sta nell’identità di chi lo usa, non nel codice del modello.
Questa logica sposta però un problema che finora restava fuori dal perimetro delle aziende tecnologiche, decidere chi è un difensore legittimo. È una domanda che i governi affrontano da decenni con i regimi di controllo delle esportazioni su tecnologie dual-use, dai materiali nucleari alla crittografia forte. Cambia, questa volta, il luogo dove la decisione si prende: il modulo di candidatura di un’azienda privata con sede in California, non un’autorità pubblica con un mandato legislativo alle spalle.
Fairwind Program: la governance privata del dual-use
Non è uno Stato a stabilire chi può usare uno strumento AI per la cyberdifesa critica, è Google, con criteri che l’azienda non ha reso pubblici e con una giurisdizione che resta californiana anche quando il richiedente è un’agenzia pubblica europea. Il Fairwind Program somiglia, nella forma, a un regime di export control: un elenco di categorie ammesse, un processo di verifica, un accesso condizionato. Non ne condivide la sostanza istituzionale: nessun parlamento ha votato i criteri di ammissione, nessuna corte può sindacarli, nessun trattato internazionale li vincola.
Un operatore di infrastrutture critiche europeo, dall’energia alla sanità, si trova davanti a un punto pratico semplice da formulare e scomodo da risolvere: la capacità di difesa cibernetica più avanzata disponibile oggi passa attraverso l’approvazione discrezionale di un’azienda extraeuropea. Succede lo stesso, del resto, con gran parte dell’infrastruttura cloud e con i modelli linguistici generalisti, ma qui la posta in gioco è la resilienza di sistemi che uno Stato ha l’obbligo di proteggere per legge.
AI Act e infrastrutture critiche: il vuoto sull’accesso
L’AI Act classifica come ad alto rischio i sistemi che incidono su infrastrutture critiche, e dal 2 agosto 2026 sono in vigore gli obblighi di trasparenza su chatbot e contenuti sintetici, mentre il pacchetto Digital Omnibus ha rinviato a fine 2027 gli obblighi più stringenti sui sistemi ad alto rischio. Nessuna delle due scadenze disciplina però il caso specifico di uno strumento di difesa che un ente pubblico non sviluppa né acquista, ma riceve in concessione da un fornitore privato secondo criteri che il fornitore stesso definisce e può modificare in qualsiasi momento.
Il regolamento europeo nasce per governare i rischi che un sistema AI genera verso l’esterno, non per stabilire chi ha diritto di accedere agli strumenti AI più efficaci per proteggersi. È una distinzione che la normativa non ha ancora messo a fuoco, e il caso Fairwind la rende visibile con chiarezza: la governance del dual-use nell’intelligenza artificiale non riguarda solo cosa un modello può fare, riguarda anche chi decide chi può farlo fare a un modello.
Sovranità europea e cyberdifesa AI: l’alternativa che manca
Il dibattito europeo sulla sovranità digitale si è concentrato finora sui modelli generalisti, sul cloud, sui chip. Mistral, il campione europeo dell’open weight, è la risposta più concreta a quella domanda, ma copre un terreno diverso da quello del Fairwind Program: nessuna iniziativa europea offre oggi uno strumento paragonabile per la scoperta autonoma di vulnerabilità su infrastrutture critiche, né un meccanismo pubblico che decida chi vi accede.
Dalla scelta immediata alla decisione politica europea
I decisori pubblici e i settori regolati affrontano qui uno spostamento di piano, da tattico a strategico: accreditarsi al programma di Google resta oggi la scelta più razionale quando la necessità è immediata, ma la domanda di fondo riguarda l’Europa nel suo insieme, se intenda continuare a delegare, caso per caso e senza reciprocità, la definizione di chi merita fiducia per difendere i propri sistemi critici. La capacità tecnica per costruire un’alternativa pubblica o consortile esiste già nei laboratori di ricerca del continente: manca, per ora, la decisione politica di finanziarla con la stessa urgenza con cui si finanzia la difesa convenzionale.
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