微软AI安全新方案：用更多AI和更多缩写来对抗AI威胁

AI代理可以突破安全防线，但它们同样也是抵御日益危险威胁生态的解决方案。微软本周一发布了一款新安全模型，声称在漏洞基准测试中超越了多款竞品AI系统，同时将成本降低了约一半。

在雷德蒙德的安全发布会上，高管们展示了这家科技巨头的AI安全实力，推出了名为Project Perception的代理安全系统，并发布了首款专为软件漏洞分析设计的安全专用模型——MAI-Cyber-1-Flash。

MAI-Cyber-1-Flash：95.95%的成功率

微软将MAI-Cyber-1-Flash（基于微软AI内部开发的MAI-Thinking-1推理模型）部署在其MDASH漏洞挖掘框架中。高管们声称，两者配合GPT-5.4的表现超越了Anthropic的漏洞挖掘工具Mythos和OpenAI的强大独立模型，成本仅为其他领先商业模型的一半左右。

CyberGym的基准测试显示，MAI-Cyber-1-Flash与GPT-5.4组合在MDASH框架中实现了95.95%的成功率。相比之下，OpenAI的GPT-5.5 Cyber为85.6%，GPT-5.6 Sol为83.6%，Anthropic的Mythos 5在真实世界漏洞处理上为83.8%，谷歌的Gemini 3.5 Flash Cyber在CodeMender中为83.2%。

"这确实是一个相当了不起的结果，"微软AI CEO Mustafa Suleyman在发布会上表示。

Suleyman解释说，在MDASH内部，MAI-Cyber-1-Flash处理多达90%的查询，负责检测和修补漏洞并确认修复有效，其余10%的任务则交给更大的GPT-5.4。两者之间互相协作，不仅性能超越所有其他模型的组合，而且成本降低50%。

Project Perception：三色团队协同

除多模型漏洞挖掘系统外，微软还发布了Project Perception，协调三类代理协同工作：红队代理负责发现和模拟攻击路径，蓝队代理负责调查和评估风险，绿队代理负责修复问题。

微软安全执行副总裁Hayete Gallot表示："我们需要确保防御者能够以攻击者的规模和速度进行防御。你需要一套新的网络安全技术栈，所以我们构建了它——这就是Perception。"

安全研究新布局

微软还推出了名为Microsoft Security FORGE Labs（前沿攻击性研究与生成式探索实验室）的AI安全研究部门，由微软安全研究副总裁Taesoo Kim领导，同时宣布成立AI红队联盟。

该联盟被称为外部红队联盟（EXTRA），通过两部分计划扩展AI安全研究。首先，微软自己的AI红队向六大洲18所大学实验室提供了"无限制赠款"支持AI安全研究。微软AI红队负责人Ram Shankar Siva Kumar表示，资金之所以无限制，是因为目标不是将研究成果导向产品需求或预设交付物——部分大学研究AI系统本身的网络安全影响，另一些实验室则探索AI系统如何辅助防御者和改进网络运营。

EXTRA的第二个组成部分将构建一个分布式专家网络，覆盖特定领域的红队测试，包括理解特定攻击类别、语言、文化背景或技术领域的研究人员、从业者和区域专家。