Microsoft розгортає сканування агентного ШІ під кодовою назвою MDASH у Azure Government

Багатомодельна агентна система сканування Microsoft для виявлення вразливостей у програмному забезпеченні, під кодовою назвою MDASH, розгорнута в Microsoft Azure Government, про що компанія оголосила 8 вересня 2026 року, надаючи попередній доступ окремим замовникам уряду США та уповноваженим партнерам.

Функція Defender у Azure Government

Оголошення було підготовлено Дугласом Філліпсом, президентом і головним технічним директором Microsoft Specialized Clouds. У Azure Government MDASH доступний як функція Microsoft Defender, яка працює з моделями, доступними у сервісі Microsoft Foundry, схваленому за FedRAMP High. Azure Government — це окремий, ізольований хмарний сервіс, яким керують перевірені особи зі США, створений для виконання вимог щодо відповідності федеральних, національних безпекових та державних і місцевих урядових клієнтів, включаючи авторизацію FedRAMP High та акредитацію Department of War для контрольованих і критично важливих навантажень. Microsoft заявила, що така схема дозволяє коду агентства та всій інформації, яку система про нього збирає, залишатися в межах, вже схвалених для обробки цих даних.

Microsoft повідомила, що вже кілька місяців використовує кодову назву MDASH у власному програмному забезпеченні, і що клієнти з національної безпеки та цивільних агентств вже досліджують її можливості. За даними оголошення, агентства ранжують своє програмне забезпечення за важливістю місії та поступово працюють за списком, поставивши за мету 100 % охоплення коду.

Як працює агентний сканер

Microsoft описує MDASH як агентний сканер коду, який виявляє та підтверджує експлуатовані вразливості у вихідному коді. На відміну від традиційних сканерів, які порівнюють код із бібліотекою відомих шаблонів, система читає та аналізує програмне забезпечення так, як це робив би досвідчений дослідник безпеки, слідкуючи за переміщенням інформації в програмі, щоб визначити, чи може вразливість бути використана. Понад 100 спеціалізованих AI‑агентів, що використовують різноманітні моделі, працюють над одним і тим же кодом, кожен навчені розпізнавати окрему категорію вразливості. Їхні результати передаються другій групі агентів, чия задача – аргументовано довести, за чи проти, чи кожна підозрювана вразливість дійсно доступна та небезпечна. Потім система об’єднує та усуває дублікати результатів і, коли це можливо, демонструє вразливість, а не лише заявляє про неї, надаючи, за словами Microsoft, уточнений і пріоритетний список вразливостей.

Документація продукту Microsoft документація продукту описує багатоступеневий конвеєр: етап Prepare, який ранжує файли за ризиком за допомогою аналізу графу викликів та метрик складності коду; етап Scan, що запускає ролеві агенти, такі як аудитори ін’єкцій, безпеки пам’яті та обходу автентифікації; етап Validate, що застосовує аналіз забруднення та багатомодельну дискусію для підвищення впевненості та усунення хибнопозитивних результатів; та етап Dedup, який консолідує дублікати знахідок. Пост у блозі безпеки від 12 травня 2026 року, який вперше публічно деталізував систему, описав додатковий етап Prove, що створює та виконує тригерні входи, коли клас помилки це дозволяє.

Задокументовані можливості включають детальне оцінювання впевненості для кожної знахідки, автоматичне генерування виправлень коду за допомогою команди defender fix у Defender CLI, централізовані результати в Microsoft Security Exposure Management та коннектори для GitHub і Azure DevOps. У документації зазначено, що MDASH працює з будь‑якими кодовими базами та підтримує всі основні мови програмування, при цьому спеціально налаштовані експертні агенти мають особливо глибокі знання у C, C++, Java та C#.

Повідомлені результати та попередня розробка

Microsoft повідомила, що MDASH отримав 96,55 балу у публічному бенчмарку CyberGym реальних вразливостей і продемонстрував подібні результати на власному коді, перевіреному за історичними випадками вразливостей компанії.

У пості від 12 травня повідомлялося, що система виявила всі 21 навмисно впроваджену вразливість без жодного хибнопозитивного результату у StorageDrive — приватному зразковому драйвері, який Microsoft використовує під час інтерв’ю з дослідниками атакуючої безпеки. Відзначено 96 % відновлення за 28 підтвердженими випадками Microsoft Security Response Center у компоненті clfs.sys Windows та 100 % за сім випадків у tcpip.sys, кожен охоплює п’ять років, а також 88,45 % балу за корпусом CyberGym, що містить 1 507 завдань з відтворення реальних вразливостей; Microsoft зазначила, що це найвищий результат у публічному рейтингу бенчмарку на той момент. Той самий пост зазначив, що система допомогла дослідникам знайти 16 нових вразливостей у стеку мережевих та автентифікаційних компонентів Windows для Patch Tuesday від 12 травня 2026 року, включаючи чотири критичні вразливості віддаленого виконання коду в таких компонентах, як ядро TCP/IP стек Windows та сервіс IKEv2. На той час система перебувала у обмеженому приватному попередньому перегляді з невеликою кількістю клієнтів.

MDASH був створений командою Autonomous Code Security Microsoft, до складу якої входять інженери з Team Atlanta — команди, яка виграла DARPA AI Cyber Challenge завдяки автономній системі кіберазуму, що знаходила та виправляла реальні помилки у проєктах з відкритим кодом.

13 серпня 2026 року Microsoft представила MAI‑Cyber‑1‑Flash у MDASH, компактну модель безпеки, похідну від лінійки MAI‑Thinking‑1 компанії, у пості, написаному Мустафою Сулейманом та Хаєте Ґалло. Microsoft зазначила, що модель розрахована на виконання до 90 % сканувальних завдань, залишаючи GPT‑5.4 для 10 % надзвичайно складних задач, і що таке поєднання забезпечує 50 % економії витрат порівняно з найкращою комбінацією моделей, яку раніше пропонувала MDASH. Компанія повідомила про 96 % балу any‑crash у CyberGym для комбінованої системи, уточнивши, що цільовий any‑of бал становив 90,4 %, а фінальний бал за подання — 86,3 %. Microsoft зазначила, що модель була оцінена її AI Red Team, протестована в автоматизованих та експертних атакувальних вправах і незалежно оцінена сторонньою організацією.

Багатомодельний дизайн і формування загроз

Microsoft зазначила, що дизайн системи‑обгортки є ключовим відмінником: це система, яка спрямовує та координує найкращі моделі для конкретного завдання, дозволяючи впроваджувати нові моделі без потреби у перебудові, так що всі інвестиції агентства у подальші процеси залишаються актуальними. У урядовому оголошенні зазначено, що нове доповнення до сімейства моделей MAI має скоротити вартість окремого сканування приблизно вдвічі.

Оголошення позиціонувало випуск у контексті загроз, які інвестують у можливості ШІ, стверджуючи, що єдиною стійкою перевагою захисників є час, тобто інтервал між виявленням та виправленням вразливості і моментом, коли її знайде інша сторона. Організації, які бажають отримати доступ, направляються звернутися до своєї команди облікових записів Microsoft щодо MDASH у Azure Government.