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解決方案

Microsoft 發表 MAI-Cyber-1-Flash 資安 AI 模型

2026 / 07 / 31
編輯部
Microsoft 發表 MAI-Cyber-1-Flash 資安 AI 模型
Microsoft 發布首款資安專屬 AI 模型 MAI-Cyber-1-Flash,並將其整合至多模型漏洞識別與修補系統 MDASH(Multi-model Agentic Security Harness)。Microsoft 表示,搭載 MAI-Cyber-1-Flash 與 GPT-5.4 的 MDASH 在 CyberGym 基準測試中取得 95.95% 成績,成本則較目前表現最佳的 MDASH 模型組合(GPT-5.4、GPT-5.4 mini 及 GPT-5.3 Codex)低約 50%。

模型定位與技術規格

MAI-Cyber-1-Flash 旨在承擔 MDASH 約 90% 的任務,剩餘最困難的 10% 則由 GPT-5.4 處理。該模型目前僅供 MDASH 內部使用,並透過 Azure AI Foundry 私人預覽向核准的 MDASH 客戶開放,不會以獨立公開模型或通用 API 形式提供。

根據 Microsoft 的模型說明文件,MAI-Cyber-1-Flash 採稀疏混合專家(Sparse Mixture-of-Experts)Transformer 架構,總參數量 1,370 億、活躍參數量 50 億,情境視窗長度為 256,000 個 token。其訓練基於 MAI-Thinking-1 的中間檢查點,並以 MAI-Code-1-Flash 為前身進行資安領域微調。文件指出,新配置取代了 MDASH 中 80% 的既有模型,使 CyberGym 成績由 88.4% 提升至 95.95%。

Microsoft 也表示,該模型已完成 AI Red Team 審查、對抗性測試與外部第三方評估。

基準測試成績說明

需要釐清的是,95.95% 的成績反映的是 MDASH 整合系統的整體表現,並非 MAI-Cyber-1-Flash 單一模型的獨立成績。CyberGym Level 1 屬於已知漏洞重現測試:在提供漏洞描述與未修補原始碼的情況下,檢驗代理程式是否能產生可運作的概念驗證(PoC)程式碼;該測試不評估盲目漏洞發現能力,也不評估修補程式的正確性。

截至 7 月 28 日,CyberGym 公開排行榜仍未列出 Microsoft 的 95.95% 成績;榜首為 Wiz 的 Atlas 代理程式(90.9%,7 月 27 日),而 Microsoft 於 5 月 12 日提交的 MDASH 成績仍顯示為 88.4%。Microsoft 的公開資料亦未說明此 95.95% 是否已提交至排行榜。

此外,MAI-Cyber-1-Flash 在 ExploitGym 的核心、使用者空間與瀏覽器類別均為 0 分。ExploitGym 要求代理程式將既有漏洞與崩潰輸入轉化為可運作的程式碼執行漏洞利用程式,任務與評分維度皆不同於 CyberGym。

Project Perception:更廣泛的代理式資安系統

Microsoft 同步宣布 Project Perception:一套建立於 MDASH 之上的代理式資安系統,整合訊號、情境、模型與專業代理程式,形成可持續學習的防禦系統,能在機器速度下完成推理、優先排序與行動,同時保留人為監督。

Microsoft 安全部門執行副總裁 Hayete Gallot 表示,Project Perception 預計於 2026 年 8 月 3 日進入公開預覽;Microsoft 也計畫逐步擴充資安專屬代理程式,將應用範圍由軟體漏洞管理延伸至更多資安工作流程。

Microsoft 執行長 Satya Nadella 表示,隨著 AI 大幅降低在大型程式碼庫中搜尋漏洞的成本,過去「偶爾掃描、事後修補」的資安模式已不合時宜;因此必須打造更出色的資安專屬 AI 模型,以協助強化全球賴以運行的軟體。

本文轉載自 TheHackerNews、HelpNetSecurity。