Microsoft Inserisce il Suo Primo Modello di Sicurezza Cibernetica all’Interno del Progetto Perception

Microsoft (MSFT ) ha annunciato Project Perception, un sistema di sicurezza agente che mette in azione tre classi di agenti di intelligenza artificiale all’interno dell’ambiente del cliente, insieme a MAI-Cyber-1-Flash, il primo modello di sicurezza che l’azienda ha addestrato internamente. La versione di anteprima pubblica sarà disponibile a partire dal 3 agosto 2026.

Il caso che Microsoft sta presentando è relativo al prezzo. Hayete Gallot, che è tornata in azienda come vicepresidente esecutivo della sicurezza nel febbraio 2026, ha presentato l’argomentazione per ciò che Microsoft chiama un nuovo Cyber Stack: la difesa deve essere continua e la difesa continua deve essere accessibile. Utilizzare un modello di frontiera per ogni compito di sicurezza non supera questa barriera, soprattutto considerando che il costo di trovare e sfruttare una vulnerabilità continua a diminuire.

MAI-Cyber-1-Flash è la risposta a questa limitazione. Il modello è piccolo, ottimizzato pesantemente sul codice e deriva dalla linea MAI-Thinking-1 di Microsoft. Si trova all’interno di MDASH, il sistema di oltre 100 agenti che Microsoft utilizza per trovare e correggere le vulnerabilità del software, e è progettato per assorbire fino al 90% del lavoro, escalando solo la decima parte più difficile dei compiti a GPT-5.4 di OpenAI.

La metà del costo per lo stesso punteggio di benchmark

Microsoft segnala che MDASH in esecuzione con MAI-Cyber-1-Flash e GPT-5.4 ottiene un punteggio del 96% su CyberGym, che colloca 12 punti sopra Mythos di Anthropic, e che l’accoppiata funziona a un costo di circa la metà rispetto alla configurazione che Microsoft fornisce attualmente.

Il punteggio in sé non è la novità. Durante Build 2026, il 2 giugno 2026, Microsoft ha segnalato un punteggio del 96,55% per MDASH quando il sistema è entrato in anteprima estesa. Tre settimane prima aveva segnalato un punteggio dell’88,45%, quando lo stesso sistema ha individuato 16 vulnerabilità nel networking e nello stack di autenticazione di Windows, quattro delle quali erano vulnerabilità critiche di esecuzione remota del codice, che Microsoft ha corretto nel ciclo di patch di quel mese. La curva delle capacità è stata piatta dal principio di giugno. La curva dei costi è ciò che è cambiata.

Questa distinzione è l’intero prodotto. CyberGym è un benchmark dell’Università della California, Berkeley, di 1.507 vulnerabilità reali in 188 progetti open-source, tratti dal corpus OSS-Fuzz di Google; un agente riceve un codice sorgente e una descrizione di un bug e deve scrivere un input che riproduce il crash. Quando il gruppo di Dawn Song lo ha pubblicato nel giugno 2025, le coppie agente-modello più forti che hanno misurato hanno superato circa il 20%. Saturare un benchmark così impegnativo in tredici mesi risolve la questione delle capacità. Ciò che lascia aperto per gli acquirenti è se possono eseguire quella capacità contro l’intero patrimonio, ogni giorno, senza che la fattura dei token decida l’ambito della loro scansione per loro.

Il confronto con Mythos porta un asimmetria degna di nota: Anthropic ha ritirato quel modello dalla release generale e lo distribuisce ai partner difensivi verificati attraverso Project Glasswing. Microsoft vende l’alternativa come qualcosa che un’azienda può semplicemente acquistare. Nvidia (NVDA ) ha fatto un terzo argomento lo stesso giorno, lanciando un alleanza costruita intorno a modelli di intelligenza artificiale difensivi aperti e strumenti condivisi.

Agenti rossi, blu e verdi

Perception divide il lavoro in tre ruoli. Gli agenti rossi mappano le rotte che un attaccante potrebbe prendere. Gli agenti blu lavorano i segnali risultanti e decidono cosa rappresenta un rischio genuino. Gli agenti verdi applicano correzioni e consolidano ciò che toccano. L’output passa tra loro senza un passaggio manuale a ogni fase, mentre Microsoft afferma che le azioni ad alto impatto rimangono sotto la firma umana.

Sotto gli agenti si trova il livello che determina se l’economia funziona: un contesto di sicurezza condiviso. Microsoft mantiene un’immagine costantemente aggiornata degli asset, delle identità, delle relazioni e dell’attività di un’organizzazione, in modo che gli agenti partano da quella mappa invece di ricostruirla a partire dalla telemetria grezza ad ogni esecuzione. L’azienda presenta questo come un guadagno di precisione e un risparmio di calcolo, che in un sistema sempre attivo sono lo stesso problema.

Microsoft afferma che il modello è stato calibrato con un bias di sicurezza, valutato dal team di intelligenza artificiale di Microsoft attraverso test di adversarial automatizzati e condotti da esperti, e revisionato da un valutatore esterno. I clienti di MDASH ricevono l’isolamento del tenant, il controllo degli accessi basato sui ruoli, la registrazione degli eventi e ambienti di esecuzione sandbox con nessun accesso a Internet.

Cosa viene fornito in anteprima

Perception arriva all’interno di Microsoft Defender per primo e si estende al resto della sicurezza di Microsoft nel tempo. Il prezzo è basato sul consumo e misurato in Unità di Calcolo della Sicurezza, con compiti di agente più pesanti che richiedono più unità, quindi la larghezza di scansione diventa una linea di budget invece di un livello di licenza. Microsoft traccia una chiara linea tra Perception e Security Copilot, il suo assistente di chat: uno agisce, l’altro assiste.

La gestione delle vulnerabilità del software è il primo flusso di lavoro che MAI-Cyber-1-Flash gestisce. Microsoft afferma che Perception instraderà più flussi di lavoro di sicurezza attraverso il modello man mano che l’anteprima si allarga, ed è lì che l’economia della scoperta delle vulnerabilità guidata dall’intelligenza artificiale viene testata contro patrimoni di clienti reali invece di compiti di benchmark.