The Trump administration is recruiting private security firms to conduct federal government-authorized operations, including cyberattacks, against overseas-based criminal organizations that commit hacks on US persons, organizations, or government entities.

In a National Security Presidential Memorandum issued Thursday, US President Donald Trump directed the National Coordination Center (NCC), which operates under the Homeland Security Task Force, to develop a program for conducting specific cyber operations that combat foreign transnational criminal organizations (TCOs). The Departments of Justice and Homeland Security will provide oversight. The lynchpin of that program is bringing in private sector companies to participate.

Devil will be in the still-undefined details

A fact sheet that accompanied Thursday’s memo listed ransomware, sextortion schemes, phishing campaigns, financial fraud, and impersonation scams as activities eligible for private-sector security firms to target. The memo said such firms could “conduct Cyber Surveillance Operations and Cyber Effects Operations” against “cyber-enabled” TCOs. Such groups are defined as “any foreign group that conducts cyber-enabled crime against the United States Government, a United States person, or United States interests, and that is not an institutional part of a foreign government or wholly operated under a foreign government’s direction.”

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© Getty Images | cokada

O Google apresentou hoje novas variantes para a geração 3.0 dos modelos de inteligência artificial generativa do Gemini. Mais especificamente, foram lançados o Gemini 3.6 Flash, o 3.5 Flash-Lite e o 3.5 Flash Cyber.

A maior novidade é justamente o 3.6 Flash, que agora é o principal modelo “rápido” da empresa. Ele foi projetado com base em feedbacks dos usuários do 3.5 Flash e visa oferecer um equilíbrio ideal entre eficiência e qualidade.

Today we’re expanding the Gemini family with three new models built to be faster, more token efficient, and reliable at scale.

Meet the new Gemini models ↓ pic.twitter.com/hVYNQqxgjd

— Google (@Google) July 21, 2026

Na prática, o 3.6 Flash gasta 17% menos tokens de saída para tarefas semelhantes, bem como precisa de menos etapas de raciocínio e menos chamadas de ferramentas para concluir fluxos de trabalho compostos por várias etapas.

Essa eficiência também vem acompanhada de um preço menor. Custando US$1,50 por milhão de tokens de entrada e US$7,50 por milhão de tokens de saída, o 3.6 Flash reduz o custo total por tarefa executada por agentes, tornando-os mais baratos para desenvolver e operar.

Ele também é mais preciso em programação, avança significativamente em ML ¹Machine learning, ou aprendizado de máquina., apresenta maior capacidade de interação com computadores e um melhor desempenho em tarefas envolvendo conhecimento.

Além disso, o novo modelo tem proteções reforçadas contra usos indevidos relacionados a materiais químicos, biológicos, radiológicos e nucleares (CBRN) e ataques cibernéticos.

3.5 Flash-Lite e 3.5 Flash Cyber

Continuando os investimentos na família de modelos 3.5, o Google apresentou hoje o 3.5 Flash-Lite como o “modelo mais rápido da família”, desenvolvido para tarefas de baixa latência e alto volume de processamento.

Altamente superior ao Gemini 3.1 Flash-Lite, seu antecessor direto, ele gera 350 tokens de saída por segundo e custa apenas US$0,30 por milhão de tokens de entrada e US$2,50 por milhão de tokens de saída.

O 3.5 Flash Cyber, por sua vez, é o 3.5 Flash rodando no sistema de IA do Google voltado à segurança (o CodeMender) e ajustado para encontrar e corrigir falhas de cibersegurança com um baixo custo por token.

Ele será disponibilizado inicialmente apenas para governos e parceiros confiáveis por meio de um programa piloto de acesso limitado para que eles encontrem e corrijam possíveis vulnerabilidades críticas.

Além disso, o Google também afirmou que sua equipe de desenvolvedores já está focada na construção do Gemini 4 — o pré-treinamento mais ambicioso para essa nova geração, inclusive, já começou.

Notas de rodapé

• 1
  Machine learning, ou aprendizado de máquina.