MDASH中的MAI-Cyber-1-Flash

# 在 MDASH 中引入 MAI-Cyber-1-Flash | Microsoft AI 来源：https://microsoft.ai/news/introducing-mai-cyber-1-flash-inside-mdash/ **为任务选择合适的模型** 安全是一场永不停歇的使命，面对海量的入站攻击，令牌成本已成为防御者面临的真正约束。MAI-Cyber-1-Flash 专为高效处理高达 90% 的任务而设计，使 MDASH 能够将我们舰队中更大、更昂贵的模型（本场景下为 GPT-5.4）用于那 10% 真正需要的极其困难的任务。 结果是，MDASH 与 MAI-Cyber-1-Flash 统一系统在 CyberGym 上达到了**96% 的准确率（比 Mythos 高出 12 个百分点）**。 相比于我们当前 MDASH 中的最佳产品（GPT 5.4 + 5.4 mini + 5.3 codex），这一组合实现了**50% 的成本节省**。这就是一个经过精心调校、拥有独特丰富历史训练数据的多模型系统的强大之处。它确保你始终能以最优价格为每个任务获得最佳模型。 在这个新环境中，能够从发现新漏洞到实时解决它变得至关重要。虽然利用 AI 修复软件漏洞现已成为关键的安全工作流，但安全从业者自身仍需完成许多工作。 正因如此，我们今天还推出了 Perception（http://aka.ms/agenticsecurityblog），我们的智能体安全系统。它在 MDASH 中为各种安全工作流提供智能体团队，以持续监控、修补并关闭新的威胁向量。Perception 也将很快在更多安全工作流中使用 MAI-Cyber-1-Flash，不仅限于软件漏洞工作。 **当下最重要的三件事：模型、数据、Harness** 我们共同优化了世界一流的模型、无与伦比的历史数据以及专家精调的 Harness，以确保为客户提供独一无二的强大安全产品。 **模型。** MAI-Cyber-1-Flash 是一款紧凑型、以代码为核心的安全模型，源自 MAI-Thinking-1 系列。该系列基于最高质量数据，由内部从零开始构建。详情请参阅我们的技术报告（https://microsoft.ai/pdf/mai-thinking-1.pdf）。 **数据。** 我们最深层的优势。数十年构建世界级安全系统的经验，让我们如今每天获得跨身份、端点、云和网络的数万亿信号，以及无与伦比的真实攻击与修复记录。没有人能复制这段历史。 **数据。** 我们最深层的优势。数十年构建世界级安全系统的经验，如今使我们每天获得跨身份、端点、云和网络的数万亿信号，以及无与伦比的真实攻击与修复记录。无人能复制这段历史。 **Harness。** MDASH（https://www.microsoft.com/en-us/security/blog/2026/05/12/defense-at-ai-speed-microsofts-new-multi-model-agentic-security-system-tops-leading-industry-benchmark/?msockid=07e1b320223d63fa1e34a47d23db623b）是我们的多智能体漏洞识别与修复 Harness。它由行业最优秀的安全专家调校，创建了 100 多个智能体，利用多个领先模型来发现、验证和修复漏洞。智能体代码扫描是安全运营中心的关键功能，并为我们的新智能体安全系统 Project Perception 提供支持。 **以安全为先构建** 由于 MAI-Cyber-1-Flash 是微软的首个网络模型，我们从模型训练到客户部署，在系统的每一层都建立了信任。该模型采用安全优先的校准方式开发，经过微软 AI 红队的严格评估，通过自动化和专家主导的对抗测试，并接受第三方独立评估。 信任不仅限于模型本身。通过 MDASH，客户可获得企业级控制，包括基于角色的控制、租户隔离、加密、可审计性以及无互联网访问的沙箱执行环境。结果是一款为防御者提供强大能力，同时保持企业期望的治理、安全性和控制的网络模型。 **我们的爬山机** 网络安全不仅是一个数据丰富的领域，更是一个实时强化学习循环。每天，防御者调查威胁、处理警报、追踪攻击者、修复漏洞、部署防护措施，并从结果中学习。 微软端到端地看到这一循环：通过微软安全响应中心（https://www.microsoft.com/en-us/msrc）管理漏洞；在身份、端点、云、数据、浏览器和应用中监控攻击与防御；**每天处理超过 100 万亿个安全信号**；并从 160 万客户处获得运营洞察。因为我们能够将行动与结果联系起来——哪些被利用了，哪些被遏制了，哪些被阻止了，以及哪些真正有效——所以我们拥有的不仅仅是数据。 我们的 MAI 强化学习循环为我们构建持续改进并成为专业网络防御者的网络模型奠定了基础。这将是我们在未来许多年对客户不变的承诺。