ไมโครซอฟท์นำโมเดลไซเบอร์แรกเข้าสู่โครงการ Perception

ไมโครซอฟท์ (MSFT ) ได้ประกาศ โครงการ Perception ระบบความปลอดภัยแบบแอจนติกที่ปล่อยให้เอเย่นต์ AI สามประเภททำงานในระบบลูกค้า พร้อมด้วย MAI-Cyber-1-Flash โมเดลความปลอดภัยที่บริษัทได้ฝึกฝนภายในองค์กรเป็นครั้งแรก การทดลองใช้สาธารณะจะเปิดให้บริการในวันที่ 3 สิงหาคม 2026

กรณีที่ไมโครซอฟท์นำเสนอคือเรื่องของต้นทุน Hayete Gallot ซึ่ง กลับมาร่วมงานกับบริษัทในตำแหน่งผู้บริหารระดับสูงฝ่ายความปลอดภัย ในเดือนกุมภาพันธ์ 2026 ได้ นำเสนอข้อโต้แย้ง สำหรับสิ่งที่ไมโครซอฟท์เรียกว่า Cyber Stack ใหม่: การป้องกันจะต้องทำงานอย่างต่อเนื่อง และการป้องกันที่ต่อเนื่องจะต้องมีราคาไม่แพง การใช้โมเดลแนวหน้ากับงานความปลอดภัยทุกอย่างไม่ได้ทำให้การป้องกันราคาไม่แพง โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อ ต้นทุนในการค้นหาและใช้ประโยชน์จากช่องโหว่ลดลง

MAI-Cyber-1-Flash คือคำตอบสำหรับการจำกัดดังกล่าว โมเดลนี้มีขนาดเล็ก มีการปรับให้เหมาะสมกับรหัสเป็นอย่างมาก และพัฒนามาจากโมเดล MAI-Thinking-1 ของไมโครซอฟท์ โมเดลนี้ทำงานภายใน MDASH ซึ่งเป็นชุดของเอเย่นต์มากกว่า 100 ตัวที่ไมโครซอฟท์ใช้ในการค้นหาและแก้ไขช่องโหว่ของซอฟต์แวร์ และได้รับการออกแบบมาเพื่อจัดการกับงานได้ถึง 90% โดยจะส่งต่อเฉพาะงานที่ยากที่สุด 10% ให้กับ GPT-5.4 ของ OpenAI

ครึ่งหนึ่งของต้นทุนสำหรับคะแนนมาตรฐานเดียวกัน

ไมโครซอฟท์รายงานว่า MDASH ที่ทำงานด้วย MAI-Cyber-1-Flash และ GPT-5.4 ได้คะแนน 96% ใน CyberGym ซึ่ง họจัดให้อยู่เหนือ Mythos ของ Anthropic 12 คะแนน และคู่นี้มีต้นทุนประมาณครึ่งหนึ่งของการกำหนดค่าที่ไมโครซอฟท์กำลังจัดส่งในปัจจุบัน

คะแนนเองไม่ใช่สิ่งที่เปลี่ยนแปลง ในการประชุม Build 2026 เมื่อวันที่ 2 มิถุนายน 2026 ไมโครซอฟท์ รายงานคะแนน 96.55% สำหรับ MDASH เมื่อระบบเข้าสู่การ预览ที่ขยายใหญ่ขึ้น สามสัปดาห์ก่อนหน้านั้นพวกเขาก็ รายงานคะแนน 88.45% เมื่อระบบค้นพบช่องโหว่ 16 ช่องโหว่ใน Windows Networking และ Authentication Stack สี่ในนั้นเป็นช่องโหว่การดำเนินการโค้ดระยะไกลที่สำคัญ ซึ่งไมโครซอฟท์ได้แก้ไขในรอบแพตช์ของเดือนนั้น ความสามารถของระบบยังคงเท่าเดิมตั้งแต่เดือนมิถุนายน แต่ต้นทุนได้เปลี่ยนแปลงไป

สิ่งนี้คือผลิตภัณฑ์ทั้งหมด CyberGym เป็นมาตรฐานของ UC Berkeley ที่ประกอบด้วยช่องโหว่จริง 1,507 ช่องโหว่ใน 188 โครงการโอเพ่นซอร์สที่ดึงมาจากคอร์ปัส OSS-Fuzz ของ Google เอเย่นต์จะได้รับโค้ดเบสและคำอธิบายของบั๊ก และต้องเขียนอินพุตที่ทำให้เกิดการクラช เมื่อ Dawn Song และทีมของเธอเผยแพร่สิ่งนี้ในเดือนมิถุนายน 2025 คู่เอเย่นต์และโมเดลที่แข็งแกร่งที่สุดที่พวกเขาได้วัดค่าสามารถเคลียร์ได้ประมาณ 20% การเติมมาตรฐานที่ยากลำบากนี้ในเวลาเพียง 13 เดือนได้สร้างความมั่นใจในเรื่องความสามารถ แต่สิ่งที่เหลือให้กับผู้ซื้อคือว่าพวกเขาจะสามารถใช้ความสามารถนี้กับทรัพย์สินของตนเองทุกวันโดยไม่ต้องให้ต้นทุนเป็นตัวตัดสิน

การเปรียบเทียบ Mythos มีความไม่สมมาตรที่ควรกล่าวถึง: Anthropic ถือโมเดลนี้ไว้ไม่ให้เผยแพร่สู่สาธารณะและ แจกจ่ายให้กับพันธมิตรด้านการป้องกันที่ได้รับการตรวจสอบ ผ่านโครงการ Glasswing ไมโครซอฟท์ขายทางเลือกนี้เป็นสิ่งที่องค์กรสามารถซื้อได้โดยตรง Nvidia (NVDA ) ได้ให้ข้อโต้แย้งอีกประการหนึ่งในวันเดียวกัน โดยเปิดตัว การเป็นพันธมิตรที่สร้างขึ้นรอบโมเดลและเครื่องมือรักษาความปลอดภัยแบบเปิด

เอเย่นต์สีแดง สีน้ำเงิน และสีเขียว

Perception แบ่งงานออกเป็นสามบทบาท เอเย่นต์สีแดงจะทำการแมปกับเส้นทางที่ผู้โจมตีสามารถใช้ได้ เอเย่นต์สีน้ำเงินจะทำงานกับสัญญาณที่ได้รับและตัดสินว่าสิ่งใดเป็นความเสี่ยงที่แท้จริง เอเย่นต์สีเขียวจะใช้การแก้ไขและทำให้ระบบมีความแข็งแกร่งยิ่งขึ้น ผลลัพธ์จะถูกส่งผ่านระหว่างพวกมันโดยไม่ต้องมีการส่งมอบด้วยมือคนในแต่ละขั้นตอน ในขณะที่ไมโครซอฟท์ระบุว่าการดำเนินการที่มีผลกระทบสูงยังคงอยู่ภายใต้การอนุมัติของมนุษย์

ภายใต้เอเย่นต์เหล่านี้มีระดับที่กำหนดว่าเศรษฐศาสตร์ทำงานหรือไม่: บริบทความปลอดภัยที่ใช้ร่วมกัน ไมโครซอฟท์จะรักษาภาพที่อัปเดตอย่างต่อเนื่องของทรัพย์สิน องค์กร อัตลักษณ์ ความสัมพันธ์ และกิจกรรมขององค์กร ดังนั้นเอเย่นต์จึงเริ่มต้นจากแผนที่นี้แทนการสร้างใหม่จากข้อมูลที่ไม่ได้ประมวลผลในแต่ละครั้ง บริษัทอธิบายสิ่งนี้ว่าเป็นการเพิ่มความแม่นยำและประหยัดการคำนวณ ซึ่งในระบบที่ทำงานตลอดเวลานั้นเป็นปัญหาเดียวกัน

ไมโครซอฟท์ระบุว่าโมเดลนี้ได้รับการปรับให้เหมาะสมด้วยความลำเอียงด้านความปลอดภัยเป็นอันดับแรก โดยได้รับการประเมินจากทีม AI Red ของพวกเขาทางการตรวจสอบและทดสอบโดยผู้เชี่ยวชาญ และได้รับการตรวจสอบโดยผู้ประเมินจากภายนอก ลูกค้า MDASH จะได้รับการแยกการเข้าถึงตามที่นั่ง การควบคุมการเข้าถึงตามบทบาท การบันทึกการตรวจสอบ และสภาพแวดล้อมการทำงานแบบแยกที่ไม่มีการเข้าถึงอินเทอร์เน็ต

สิ่งที่จัดส่งในระหว่างการทดลอง

Perception จะมาถึงใน Microsoft Defender ก่อนและขยายไปทั่ว Microsoft Security ในเวลาต่อมา ระบบการเรียกเก็บเงินจะขึ้นอยู่กับการใช้งานและวัดใน Security Compute Units โดยงานของเอเย่นต์ที่หนักกว่าจะใช้หน่วยเหล่านี้มากขึ้น ดังนั้นการ扫描จึงกลายเป็นงบประมาณแทนที่จะเป็นระดับใบอนุญาต ไมโครซอฟท์สร้างเส้นแบ่งที่ชัดเจนระหว่าง Perception และ Security Copilot ผู้ช่วยสนทนาของพวกเขา: หนึ่งดำเนินการ อีกอันช่วยเหลือ

การบริหารจัดการช่องโหว่ของซอฟต์แวร์คือการทำงานแรกที่ MAI-Cyber-1-Flash จัดการ ไมโครซอฟท์ระบุว่า Perception จะส่งการทำงานด้านความปลอดภัยอื่นๆ ผ่านโมเดลนี้เมื่อการทดลองใช้ขยายออกไป ซึ่งเป็นจุดที่ เศรษฐศาสตร์ของการค้นพบช่องโหว่ด้วย AI จะถูกทดสอบกับทรัพย์สินของลูกค้าจริงแทนที่จะเป็นงานมาตรฐาน