Microsoft, İlk Siber Modelini Project Perception İçinde Tanıttı

Microsoft (MSFT ) Project Perception adlı bir ajanslı güvenlik sistemini tanıttı. Bu sistem, müşterilerin kendi ortamında üç sınıf AI aracını çalıştırıyor. Ayrıca, şirketin evinde eğitilmiş ilk güvenlik modeli olan MAI-Cyber-1-Flash’i de tanıttı. Genel önizleme 3 Ağustos 2026’da başlıyor.

Microsoft’ın savunduğu şey fiyat hakkında. Şubat 2026’da şirketin güvenlikten sorumlu icra vice başkanı olarak yeniden katılan Hayete Gallot, güvenlik için yeni bir yaklaşım gerektiğini belirtti. Microsoft, bu yeni yaklaşımı “Yeni Siber Yığın” olarak adlandırıyor. Savunmanın sürekli çalışması gerektiğini ve sürekli savunmanın uygun fiyatlı olması gerektiğini söylüyor. Her güvenlik görevi için en güçlü modeli kullanmak, bu barajı aşmıyor, özellikle de bir açığın bulunması ve kullanılmasının maliyeti düştükçe.

MAI-Cyber-1-Flash, bu kısıtlamaya cevap olarak geliştirildi. Model küçük, kod üzerinde ağır bir şekilde ayarlandı ve Microsoft’un MAI-Thinking-1 serisinden geliyor. MDASH adlı araç setinin içinde çalışıyor. MDASH, 100’den fazla aracın bulunduğu bir set ve yazılım açıklarını bulup düzeltmeye yarıyor. MAI-Cyber-1-Flash, bu işlerin %90’ını üstleniyor ve en zor görevleri OpenAI’nin GPT-5.4 modeline devrediyor.

Aynı benchmark puanı için yarı fiyat

Microsoft, MDASH’ın MAI-Cyber-1-Flash ve GPT-5.4 ile birlikte CyberGym’de %96 puan aldığını söylüyor. Bu, Anthropic’in Mythos modelinin 12 puan gerisinde kalıyor ve bu kombinasyon, Microsoft’un şu anda sunduğu yapılandırmanın yaklaşık yarısı kadar maliyetle çalışıyor.

Puan itself değil, değişen şey. Microsoft, 2 Haziran 2026’da Build 2026 konferansında MDASH için %96,55 puan aldığını bildirdi. Üç hafta önce, aynı sistem %88,45 puan almış ve Windows ağ ve kimlik doğrulama yığınında 16 açıklık bulmuş, bunların dördü kritik uzaktan kod çalıştırma açıklarıydı ve Microsoft bunları aynı ayın düzeltme döngüsünde düzeltmişti. Yetenek eğrisi, Haziran başından beri düz seyir izliyor. Değişen şey, maliyet eğrisi.

Bu, ürünün tamamı. CyberGym, UC Berkeley tarafından geliştirilen bir benchmark ve 188 açık kaynak projesinden alınan 1.507 gerçek açıklığı içeriyor. Bir aracın bir kod tabanını ve bir açıklama alır ve çökmenin yeniden üretilmesi için bir girdi yazması gerekir. Dawn Song’un ekibi bunu Haziran 2025’te yayınladığında, en güçlü araç ve model kombinasyonları yaklaşık %20’lik bir puan almışlardı. Bu zor benchmark’i on üç ayda doygunluğa ulaştırmak, yetenek sorusunu cevaplıyor. Ancak müşterilerin, bu yeteneği tüm mülklerine karşı her gün çalıştırıp çalıştıramayacaklarını ve bunun maliyetinin tarama kapsamını belirleyip belirlemeyeceğini sorguluyor.

Mythos karşılaştırması, adil olmayan bir durum içeriyor: Anthropic, bu modeli genel kullanıma sunmadı ve onu savunma ortaklarına Project Glasswing aracılığıyla dağıtıyor. Microsoft, alternatifini bir şirketin basitçe satın alabileceği bir şey olarak sunuyor. Aynı gün, Nvidia (NVDA ) de açık ağırlıklı savunma modelleri ve paylaşılan araçlar etrafında bir ittifak başlattı.

Kırmızı, mavi ve yeşil aracılar

Perception, işi üç role ayırıyor. Kırmızı aracılar, bir saldırganın alabileceği yolları haritalandırıyor. Mavi aracılar, oluşan sinyalleri çalıştırıyor ve gerçek riski temsil edenleri belirliyor. Yeşil aracılar, düzeltmeler uyguluyor ve dokundukları her şeyi güçlendiriyor. Çıktı, her aşama arasında insan müdahalesi olmadan aracılar arasında geçiyor, ancak Microsoft, yüksek etkili eylemlerin insan onayında kaldığını söylüyor.

Aracılardan下的 katman, ekonomilerin çalışıp çalışmadığını belirleyen bir paylaşımlı güvenlik bağlamı. Microsoft, bir organizasyonun varlıkları, kimlikleri, ilişkileri ve faaliyetleri hakkında sürekli güncellenen bir resim tutuyor, böylece aracılar her çalıştırmada ham telemetri verilerini yeniden oluşturmak yerine bu haritadan başlıyor. Şirket, bunu bir doğruluk kazancı ve hesaplama tasarrufu olarak görüyor, bu da sürekli açık bir sistemde aynı sorun.

Microsoft, modelin güvenlik-öncelikli bir yanlılıkla kalibre edildiğini, AI Kırmızı Takım tarafından otomatik ve uzman tarafından yürütülen düşmanca testlerle değerlendirildiğini ve dışarıdan bir değerlendirici tarafından incelendiğini söylüyor. MDASH müşterileri, kiracı izolasyonu, rol tabanlı erişim denetimi, denetim günlüğü ve internet erişimi olmayan kumanda çalıştırma ortamlarıyla birlikte geliyor.

Önizlemeyle neler geliyor

Perception, ilk olarak Microsoft Defender’da ortaya çıkıyor ve zamanla Microsoft Güvenlik’in geri kalanına genişliyor. Fiyatlandırma, Güvenlik Hesaplama Birimleri cinsinden tüketim tabanlı ve ölçülüyor, daha ağır aracı görevleri daha fazla birimi çekiyor, böylece tarama genişliği bir bütçe hattı haline geliyor. Microsoft, Perception ile Güvenlik Kaptanı arasında net bir çizgi çekiyor: biri eylemde bulunuyor, diğeri yardımcı oluyor.

Yazılım açıklığı yönetimi, MAI-Cyber-1-Flash’in ele aldığı ilk iş akışı. Microsoft, önizlemenin genişlemesiyle birlikte Perception’in güvenlik iş akışlarının daha fazlasını modele yönlendireceğini söylüyor, bu da AI destekli açıklık keşfinin ekonomisinin gerçek müşteri mülklerine karşı değil, benchmark görevlerine karşı test edileceği yer.