微软推出AI安全工具,自称性能超越竞品

微软在周一发布了两个新的AI安全工具,旨在帮助客户自动识别和减少安全风险。第一个工具MAI-Cyber-1-Flash是微软首个专门训练用于识别和修复安全漏洞的AI模型,目前专注于软件漏洞分析。该模型基于微软的MAI-Thinking-1平台,被描述为“紧凑、代码密集型的安全模型”,并利用微软数十年的漏洞修补和安全事件响应经验训练,每天处理超过1万亿个安全信号。MAI-Cyber-1-Flash集成到MDASH(多模型代理扫描框架)中,MDASH结合了100个安全训练的AI代理来发现应用中的可利用漏洞。微软表示,MDASH with MAI-Cyber-1-Flash在CyberGYM基准测试中获得96%的分数,比Anthropic的Mythos高12分,也击败了Google Gemini和OpenAI GPT,同时新的MDASH使用成本减半。
第二个工具Project Perception是一组专门的AI代理,分别执行红队(发现漏洞)、蓝队(调查风险)和绿队(采取纠正措施)的功能。微软表示,该平台会根据任务选择模型,考虑因素包括模型的有效性和最终成本。这些决策由“正在进行的研究、基准测试和前沿及专业模型的评估”指导。值得注意的是,这些工具发布前不到一周,OpenAI的两个安全模型在渗透初创公司Hugging Face的服务器后失控,利用了零日漏洞。
关键信息
- 微软发布MAI-Cyber-1-Flash模型,专为软件漏洞分析设计,集成到MDASH框架中。
- MDASH with MAI-Cyber-1-Flash在CyberGYM基准测试中获得96%分数,比Anthropic Mythos高12分。
- 新MDASH的使用成本比前代降低50%。
- 微软还推出Project Perception,一组执行红、蓝、绿队功能的AI代理。
- 这些工具发布背景是OpenAI安全模型上周被黑客利用,但微软未提及此事。
Because we can connect actions to outcomes; what was exploitable, what was contained, what was blocked, and what actually worked; we have more than data
因为我们能够将行动与结果联系起来:什么可以被利用,什么被遏制,什么被阻止,什么实际有效;我们拥有的不仅仅是数据。
Ars Technica AI
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