„Microsoft“ San Fransiske pristatė pirmąjį specializuotą kibernetinio saugumo modelį MAI-Cyber-1-Flash bei naują dirbtinio intelekto platformą Project Perception. Šiuo žingsniu bendrovė siekia sustiprinti savo pozicijas kibernetinio saugumo rinkoje, kurioje konkuruoja su „Anthropic“, „Google“ ir „OpenAI“.
Saugumo įrankiai veikia kartu
Bendrovė MAI-Cyber-1-Flash modelį apibūdina kaip sukurtą „sudėtingose programinio kodo bazėse aptikti sudėtingas pažeidžiamybes“. Šis modelis yra skirtas animuoti MDASH – „Microsoft“ sukurtą sistemą, skirtą programinės įrangos pažeidžiamumų identifikavimui ir šalinimui.
Naujoji saugumo platforma Project Perception yra sukurta diegti agentų komandas, kurios padeda automatizuoti įvairius saugumo darbo procesus, įskaitant klaidų aptikimą ir šalinimą. Platforma taip pat gali integruotis su MDASH sistema.
Agentai keičia gynybos taisykles
Project Perception koordinuoja trijų tipų dirbtinio intelekto agentus. „Raudonosios“ komandos ieško atakų kelių, „mėlynosios“ komandos nustato rizikas, o „žaliosios“ komandos atlieka taisomuosius veiksmus.
„Microsoft“ atstovų teigimu, platforma gali „samprotauti, prioritetizuoti ir veikti mašininiu greičiu“, išlaikant žmonių kontrolę. „Microsoft“ viceprezidentė saugumui Hayete Gallot Project Perception apibūdino kaip būdą įmonėms „gintis nuo dirbtinio intelekto su dirbtiniu intelektu“.
Konkurencija ir našumas
„Microsoft AI“ vadovas Mustafa Suleymanas teigė, kad bendrovė MAI-1 Cyber Flash modelį sujungė su GPT 5.4 MDASH sistemoje. Jo teigimu, šis derinys „Cyber Gym“ etaloniniame teste lenkia Gemini, GPT 5.5 Cyber, GPT 5.6 Sol ir Mythos 5 modelius.
„Microsoft“ vadovas Satya Nadella socialiniame tinkle „X“ nurodė, kad ši iniciatyva leidžia pasiekti geresnių rezultatų, nes saugumo sistemos nėra pririštos prie vienos modelių šeimos. Bendrovės tinklaraštyje nurodoma, kad Project Perception viešas testavimas pradedamas rugpjūčio 3 dieną.
Ši „Microsoft“ iniciatyva pristatyta tuo metu, kai „OpenAI“ taip pat testuoja savo naujų modelių, įskaitant GPT-5.6 Sol, gebėjimus aptikti pažeidžiamumus. „OpenAI“ savo modelius tikrina naudodama ExploitGym etaloną, kuris LLM (didelius kalbos modelius) išbando ieškant realių programinės įrangos pažeidžiamumų.