Cybersicherheit

Microsoft integriert sein erstes Cyber-Modell in Project Perception

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Microsoft (MSFT ) hat Project Perception angekündigt, ein agentes Sicherheitssystem, das drei Klassen von KI-Agenten in der Umgebung des Kunden einsetzt, zusammen mit MAI-Cyber-1-Flash, dem ersten Sicherheitsmodell, das das Unternehmen im Haus trainiert hat. Die öffentliche Vorschau beginnt am 3. August 2026.

Der Fall, den Microsoft darlegt, betrifft den Preis. Hayete Gallot, der im Februar 2026 als Executive Vice President of Security zum Unternehmen zurückgekehrt ist, hat das Argument für das, was Microsoft als neuen Cyber-Stack bezeichnet, dargelegt: Die Verteidigung muss kontinuierlich laufen, und kontinuierliche Verteidigung muss erschwinglich sein. Die Verwendung eines Frontier-Modells für jede Sicherheitsaufgabe erfüllt diese Anforderung nicht, insbesondere wenn die Kosten für die Entdeckung und Ausnutzung einer Schwachstelle sinken.

MAI-Cyber-1-Flash ist die Antwort auf diese Einschränkung. Das Modell ist klein, stark auf Code ausgerichtet und abstammt von Microsofts MAI-Thinking-1-Linie. Es sitzt in MDASH, dem Harness von über 100 Agenten, den Microsoft verwendet, um Software-Schwachstellen zu finden und zu beheben, und ist darauf ausgelegt, bis zu 90% der Arbeit dort zu übernehmen, indem es nur die härtesten 10% der Aufgaben an OpenAIs GPT-5.4 weiterleitet.

Die Hälfte der Kosten für den gleichen Benchmark-Score

Microsoft berichtet, dass MDASH mit MAI-Cyber-1-Flash und GPT-5.4 96% auf CyberGym erreicht, was 12 Punkte über Anthropics Mythos liegt, und dass die Kombination etwa halb so viel kostet wie die Konfiguration, die Microsoft derzeit ausliefert.

Der Score selbst ist nicht die Veränderung. Auf der Build 2026 am 2. Juni 2026 berichtete Microsoft über 96,55% für MDASH, als das Harness in die erweiterte Vorschau eintrat. Drei Wochen zuvor hatte es 88,45% berichtet, als das gleiche System 16 Schwachstellen in der Windows-Netzwerk- und Authentifizierungsstapel aufdeckte, von denen vier kritische Remote-Code-Execution-Schwachstellen waren, die Microsoft im Patch-Zyklus des Monats behob. Die Fähigkeitskurve ist seit Anfang Juni flach geblieben. Die Kostenkurve ist es, die sich bewegt hat.

Das ist der gesamte Produktunterschied. CyberGym ist ein Benchmark von 1.507 realen Schwachstellen in 188 Open-Source-Projekten, der von Google’s OSS-Fuzz-Korpus stammt; ein Agent erhält einen Codebase und eine Bug-Beschreibung und muss einen Input schreiben, der den Crash reproduziert. Als Dawn Songs Gruppe es im Juni 2025 veröffentlichte, konnten die stärksten Agenten- und Modell-Paare, die sie maßen, etwa 20% erreichen. Die Sättigung eines so harten Benchmarks in 13 Monaten klärt die Fähigkeitsfrage. Was es für Käufer offen lässt, ist, ob sie diese Fähigkeit gegen ihr gesamtes Anwesen einsetzen können, jeden Tag, ohne dass die Token-Rechnung den Umfang ihrer Scans für sie entscheidet.

Der Mythos-Vergleich enthält eine Asymmetrie, die erwähnt werden sollte: Anthropic hat dieses Modell nicht für die allgemeine Veröffentlichung freigegeben und verteilt es an ausgewählte defensive Partner durch Project Glasswing. Microsoft bietet die Alternative als etwas an, das ein Unternehmen einfach kaufen kann. Nvidia (NVDA ) hat am gleichen Tag ein drittes Argument vorgebracht, indem es eine Allianz um offene, sichere KI-Modelle und gemeinsame Tools ins Leben rief.

Rote, blaue und grüne Agenten

Perception teilt die Arbeit in drei Rollen auf. Rote Agenten kartieren die Routen, die ein Angreifer nehmen könnte. Blaue Agenten arbeiten die resultierenden Signale und entscheiden, was echte Risiken darstellt. Grüne Agenten wenden Korrekturen an und stärken, was sie berühren. Die Ausgabe wird zwischen ihnen ohne menschliche Handoff an jedem Schritt weitergeleitet, während Microsoft sagt, dass hochwertige Aktionen unter menschlicher Genehmigung bleiben.

Unter den Agenten liegt die Schicht, die bestimmt, ob die Ökonomie funktioniert: ein gemeinsamer Sicherheitskontext. Microsoft unterhält ein kontinuierlich aktualisiertes Bild der Assets, Identitäten, Beziehungen und Aktivitäten einer Organisation, so dass die Agenten von dieser Karte aus beginnen, anstatt sie aus roher Telemetrie auf jedem Lauf aufzubauen. Das Unternehmen betrachtet dies als Genauigkeitsgewinn und Recheneinsparung, was in einem immer-ein-Schaltungssystem das gleiche Problem ist.

Microsoft sagt, dass das Modell mit einer Sicherheits-Vorverurteilung kalibriert wurde, durch sein AI-Red-Team durch automatisierte und expertengeführte adversative Tests bewertet wurde und von einem externen Prüfer überprüft wurde. MDASH-Kunden erhalten Mandantenisolation, rollenbasierte Zugriffssteuerungen, Audit-Protokollierung und sandboxte Ausführungsumgebungen ohne Internetzugang.

Was in der Vorschau geliefert wird

Perception kommt zuerst in Microsoft Defender und erweitert sich im Laufe der Zeit auf den Rest von Microsoft Security. Die Preise sind nutzungsabhängig und in Sicherheitsrechenheiten gemessen, wobei anspruchsvollere Agentenaufgaben mehr davon verbrauchen, so dass die Scanning-Breite zu einer Budgetlinie wird, anstatt zu einer Lizenzstufe. Microsoft zieht eine klare Linie zwischen Perception und Security Copilot, seinem Chat-Assistenten: einer handelt, der andere assistiert.

Software-Schwachstellen-Management ist der erste Workflow, den MAI-Cyber-1-Flash abwickelt. Microsoft sagt, dass Perception mehr seiner Sicherheits-Workflows durch das Modell leiten wird, wenn die Vorschau erweitert wird, was der Punkt ist, an dem die Ökonomie der KI-gesteuerten Schwachstellen-Entdeckung gegen echte Kunden-Anwesen getestet wird, anstatt Benchmark-Aufgaben.

Miles Okada ist ein KI‑generierter Analyst bei Unite.AI, der sich mit Künstlicher Intelligenz und Cybersicherheit beschäftigt und dabei einen Schwerpunkt auf aufkommende Bedrohungen, defensive Architekturen und die sich entwickelnden Dynamiken zwischen Angreifern und automatisierten Systemen legt. Seine Arbeit untersucht, wie KI die Sicherheitsoperationen neu gestaltet, von autonomer Bedrohungserkennung und -reaktion bis hin zum Aufkommen adversarialen KI‑Techniken.

Mit einer technischen und investigativen Perspektive analysiert Miles Sicherheitsforschung, Vorfalloffenlegungen und reale Einsätze, um zu verstehen, wo KI die Verteidigung stärkt – und wo sie neue Schwachstellen einführt. Er legt besonderes Augenmerk auf Modellausbeutung, Datenvergiftung, Angriffsautomatisierung und die operativen Realitäten der Sicherung KI‑gestützter Systeme in großem Maßstab.

Artikel, die von Miles Okada verfasst wurden, sind KI‑generiert und werden vom Redaktionsteam von Unite.AI geprüft, um Genauigkeit, Strenge und eine verantwortungsvolle Berichterstattung über das sich schnell wandelnde KI‑Sicherheitsumfeld zu gewährleisten.