Microsoft, siber güvenlik modeli MAI-Cyber-1-Flash ve Project Perception’ı tanıttı
Microsoft , ilk siber güvenlik odaklı yapay zeka modeli MAI-Cyber-1-Flash ile ajan tabanlı güvenlik sistemi Project Perception ’ı tanıttı. Şirketin yeni ürünleri, yazılımlardaki güvenlik açıklarının tespit edilmesi ve giderilmesinden kurumsal sistemlerin sürekli izlenmesine kadar uzanan siber güvenlik süreçlerini otomatikleştirmeyi hedefliyor.
MAI-Cyber-1-Flash, özellikle karmaşık kod tabanlarındaki güvenlik açıklarını bulmak üzere geliştirildi. Model, Microsoft’un güvenlik açıklarını tespit etmek, doğrulamak ve gidermek için kullandığı çok modelli ajan altyapısı MDASH içine entegre edildi. MDASH'in bünyesinde farklı yapay zeka modellerini kullanan 100’ün üzerinde güvenlik ajanı bulunduğunu belirtelim.
Microsoft, MAI-Cyber-1-Flash’ın şirket içinde geliştirilen MAI-Thinking-1 model ailesinden türetildiğini belirtiyor. Paylaşılan bilgilere göre; kompakt ve kod ağırlıklı bir yapıya sahip olan model, güvenlik işlerinin yüzde 90’ına kadarını daha düşük maliyetle gerçekleştirecek şekilde tasarlandı. Daha karmaşık olan kalan yüzde 10’luk görevlerde ise GPT-5.4 gibi daha büyük modeller devreye giriyor. İşin zorluğuna göre farklı modellerin seçilmesini sağlayan bu yaklaşım sayesinde yüksek maliyetli modeller yalnızca gerçekten ihtiyaç duyulan durumlarda kullanılıyor.
Microsoft’un paylaştığı verilere göre MAI-Cyber-1-Flash ile GPT-5.4’ü birlikte kullanan MDASH, büyük kod tabanlarındaki gerçek güvenlik açıklarını tespit etme yeteneğini ölçen CyberGym değerlendirmesinde yüzde 95,95 başarı oranına ulaştı.
Şirket, sistemin Mythos, Gemini ve GPT tabanlı rakip çözümleri geride bıraktığını belirtiyor. Ayrıca Microsoft, bu yapılandırmanın, GPT-5.4, GPT-5.4 mini ve GPT-5.3 Codex modellerini kullanan mevcut en güçlü MDASH yapılandırmasına kıyasla maliyetleri yaklaşık yüzde 50 azalttığını ifade ediyor. Ancak söz konusu performans ve maliyet karşılaştırmalarının Microsoft tarafından gerçekleştirilen testlere dayandığını belirtmekte fayda var.
Microsoft, kimlik, uç nokta, bulut ve ağ sistemlerinden her gün 100 trilyondan fazla güvenlik sinyali topladığını ve 1,6 milyon müşteriden elde edilen operasyonel verilerden yararlandığını belirtiyor.