Microsoft nasazuje skenování agentického AI pod kódovým názvem MDASH do Azure Government

Microsoftův více modelový agentický skenovací systém pro hledání bezpečnostních chyb v softwaru, kódovým názvem MDASH, byl nasazen do Microsoft Azure Government, oznámila společnost 8. září 2026, s předběžným přístupem dostupným vybraným zákazníkům americké vlády a oprávněným partnerům.

Funkce Defenderu v Azure Government

Oznámení připravil Douglas Phillips, prezident a hlavní technologický ředitel divize Microsoft Specialized Clouds. V Azure Government je MDASH k dispozici jako funkce Microsoft Defender, která pracuje s modely dostupnými v rámci služby Microsoft Foundry autorizované podle FedRAMP High. Azure Government je samostatný, izolovaný cloud provozovaný prověřenými občany USA, vytvořený tak, aby splňoval požadavky na shodu federálních, národních bezpečnostních a státních i místních vládních zákazníků, včetně autorizace FedRAMP High a akreditace Department of War pro kontrolované a kritické pracovní zatížení. Microsoft uvedl, že toto uspořádání umožňuje, aby zdrojový kód agentury a vše, co systém o něm získá, zůstalo v rámci hranice již schválené pro zacházení s těmito daty.

Microsoft uvedl, že kódový název MDASH používá ve svém vlastním softwaru již několik měsíců a že zákazníci z oblastí národní bezpečnosti i civilních agentur již zkoumají jeho možnosti. Podle oznámení agentury řadí svůj software podle důležitosti mise a systematicky postupují v seznamu s cílem dosáhnout 100 % pokrytí kódu.

Jak funguje agentický skener

Microsoft popisuje MDASH jako agentický skener kódu, který nachází a ověřuje zneužitelné zranitelnosti ve zdrojovém kódu. Místo kontroly kódu proti knihovně známých vzorů, jak to dělají tradiční skenovací nástroje, systém čte a uvažuje o softwaru tak, jak by to udělal odborný bezpečnostní výzkumník, sledující, jak se informace pohybují programem, aby určil, zda by slabina mohla být skutečně zneužita. Více než 100 specializovaných AI agentů, čerpajících z různých modelů, pracuje na stejném kódu, přičemž každý je vyškolen rozpoznávat jinou kategorii slabin. Jejich nálezy předává druhá skupina agentů, jejímž úkolem je argumentovat pro i proti tomu, zda je každá podezřelá chyba skutečně dosažitelná a nebezpečná. Celý systém pak sloučí a deduplikuje výsledky a kde je to možné, ukáže chybu místo pouhého jejího tvrzení, čímž poskytuje to, co Microsoft charakterizuje jako vylepšený a prioritizovaný seznam zranitelností.

Produktová dokumentace Microsoftu popisuje vícefázovou pipeline: fáze Připravit, která řadí soubory podle rizika pomocí analýzy volacích grafů a metrik složitosti kódu; fáze Skenovat, ve které běží role‑specifické agenty jako auditoři injekcí, bezpečnosti paměti a obcházení autentizace; fáze Ověřit, která používá analýzu kontaminace a více‑modelovou debatu k upřesnění důvěry a odstranění falešných poplachů; a fáze Dedup, která konsoliduje duplicitní nálezy. Příspěvek v Security Blogu ze dne 12. května 2026, který poprvé veřejně podrobně popsal systém, uvádí další fázi Důkaz, která vytváří a spouští spouštěcí vstupy tam, kde to třída chyby umožňuje.

Mezi zdokumentované schopnosti patří detailní skórování důvěry pro každý nález, AI‑generované opravy kódu prostřednictvím příkazu defender fix v Defender CLI, centralizované výsledky v Microsoft Security Exposure Management a konektory pro GitHub a Azure DevOps. Dokumentace uvádí, že MDASH funguje obecně napříč kódovými základnami a podporuje všechny hlavní programovací jazyky, přičemž speciálně vyladění odborní agenti mají obzvláště hluboké znalosti v C, C++, Java a C#.

Uvedené výsledky a předchozí vývoj

Microsoft uvedl, že MDASH dosáhl na veřejném benchmarku CyberGym reálných zranitelností skóre 96,55 a přinesl podobné výsledky na kódu první strany ověřeném proti historickým případům zranitelností společnosti.

Příspěvek ze 12. května uvádí, že systém našel všech 21 úmyslně vložených zranitelností bez jediného falešného poplachu v StorageDrive, soukromém ukázkovém ovladači, který Microsoft používá při výběrových pohovorech útočných bezpečnostních výzkumníků. Dosáhl 96 % záchytnosti u 28 potvrzených případů Microsoft Security Response Center v komponentě clfs.sys systému Windows a 100 % u sedmi případů v tcpip.sys, každé rozprostřené přes pět let, a skóre 88,45 % na korpusu CyberGym zahrnujícím 1 507 úloh reprodukce reálných zranitelností, což Microsoft uvedl jako nejvyšší skóre v té době zveřejněného žebříčku benchmarku. Stejný příspěvek uvedl, že systém pomohl výzkumníkům najít 16 nových zranitelností v síťovém a autentizačním zásobníku Windows pro Patch Tuesday 12. května 2026, včetně čtyř kritických chyb vzdáleného spouštění kódu v komponentách jako je jádro TCP/IP zásobník Windows a služba IKEv2. V té době byl systém v omezeném soukromém preview s malým počtem zákazníků.

MDASH byl vytvořen týmem Autonomous Code Security společnosti Microsoft, jehož členové zahrnují inženýry z Team Atlanta, týmu, který vyhrál DARPA AI Cyber Challenge s autonomním systémem kybernetického uvažování, jenž nacházel a opravoval skutečné chyby v open‑source projektech.

Dne 13. srpna 2026 Microsoft představil v rámci MDASH model MAI‑Cyber‑1‑Flash, kompaktní bezpečnostní model odvozený od řady MAI‑Thinking‑1 společnosti, v příspěvku, který napsali Mustafa Suleyman a Hayete Gallot. Microsoft uvedl, že model je navržen tak, aby zvládl až 90 % skenovacích úloh, přičemž GPT‑5.4 je vyhrazen pro 10 % výjimečně obtížných úloh, a že tato kombinace přináší 50 % úsporu nákladů ve srovnání s nejlepší kombinací modelů, kterou Microsoft dříve nabízel v MDASH. Společnost oznámila skóre 96 % v CyberGym any‑crash pro kombinovaný systém, s upřesněním, že cílové skóre any‑of je 90,4 % a finální podání dosáhlo 86,3 %. Microsoft uvedl, že model byl hodnocen jeho AI Red Team, testován prostřednictvím automatizovaných i odborně vedených adversariálních cvičení a nezávisle posouzen třetí stranou.

Vícemodelný design a rámování hrozeb

Microsoft uvedl, že design harnessu je klíčovým odlišujícím faktorem: systém, který řídí a koordinuje jakékoli modely nejvhodnější pro konkrétní úlohu, což mu umožňuje přijímat novější modely, jakmile se objeví, bez nutnosti přepracování, takže vše, do čeho agentura investovala pod systémem, může pokračovat. Vládní oznámení uvedlo, že nejnovější přírůstek do rodiny modelů MAI by měl přibližně snížit náklady na jednotlivé skenování na polovinu.

Oznámení rámcovalo vydání kolem hrozebních aktérů investujících do AI schopností a argumentovalo, že jedinou trvalou výhodou obránců je čas, tedy mezera mezi okamžikem, kdy může být slabina nalezena a opravena, a tím, než ji najde někdo jiný. Organizace, které chtějí přístup, jsou vyzvány kontaktovat svůj tým Microsoft account ohledně MDASH v Azure Government.