マイクロソフト、MDASHがClaude MythosとGPT-5.6 Solをサイバーセキュリティテストで上回ると発表
マイクロソフトは、MAI-Cyber-1-Flashという専用のサイバーセキュリティモデルを発表し、これをMDASHという脆弱性ハンティングシステムに組み込んだと述べています。このシステムは、AnthropicのMythos 5やOpenAIのGPT-5.6 Solを上回り、マイクロソフトの現在の最高MDASH構成の50%のコストで実現できるとしています。
マイクロソフトによると、この組み合わせはCyberGymで95.95%のスコアを獲得しました。CyberGymは、AIエージェントに対して188のオープンソースプロジェクトにおける1,507の既知の脆弱性を再現させ、その成功率を制御された環境での再現率としてスコアリングするベンチマークです。
これにより、MDASHはGPT-5.5 Cyberの85.6%、Mythos 5の83.8%、GPT-5.6 Solの83.6%、Gemini 3.5 Flash Cyberの83.2%を上回る結果を出しました。この結果はマイクロソフトによる自己報告であり、公開時点でCyberGymの公開リーダーボードには表示されていませんが、ベンチマークは公開テストセットと定義された成功メトリックを使用しています。
MAI-Cyber-1-Flashは単独では機能しません。マイクロソフトによれば、90%のタスクを処理し、MDASHが最も難しい10%をGPT-5.4にルーティングします。これは重要で、AIがコードを読み取ったり回答を生成したりするたびに、トークン---AIが処理するテキストの塊---がコストを伴うからです。
これは、効率性のために構築されたマイクロソフトのモデルが、一般的な機能を念頭に置いて構築された密な最先端モデルを上回ることができる初めてのケースです。「MDASHと組み合わせることで、(MAI-Cyber-1-Flash)は業界最高のモデルの50%のコストで世界クラスのパフォーマンスを提供します」とマイクロソフトのCEO、サティア・ナデラは述べています。
モデル(この場合はMAI-Cyber-1-Flash)は、コードに対して推論を行うAIです。ハーネス(この場合はMDASH)はその周囲の機械です:どこを調べるか、疑わしい発見に挑戦するか、重複を削除するか、バグがトリガーされることを証明するかを決定するエージェント、ツール、チェック、ワークフローです。
MDASHは、コードを監査し、発見が本物かどうかを議論し、欠陥が存在することを示す実証的なデモンストレーションを構築するために、100以上の専門エージェントを使用しています。
マイクロソフトは、AIがバグ発見を安価にするため、偶発的なスキャンや遅延パッチは時代遅れになりつつあると述べています。同社は、数十年にわたるセキュリティデータが優位性をもたらすと主張し、「誰もこの歴史を製造することはできません」と付け加えています。
Claude Mythosのリリース以来、サイバーセキュリティの専門家たちはその能力を上回るか、匹敵することを試みてきました。研究者たちは、30ドル未満で公的モデルを使用してMythosスタイルの脆弱性ハンティングを再現しました。関与した研究者の一人であるダウィド・モチャドロは、「堀はモデルアクセスから検証へと移行しています」と述べています。
希少な部分は、開発者を偽の警報で埋め尽くすことなく発見を証明するシステムになりつつあります。
Decryptはまた、GPT-5.5 Cyberが最近85.6%のスコアで公開CyberGymリーダーを獲得し、Mythosをわずかに上回ったと報じています。マイクロソフトのスコアはGPT-5.5 Cyberより約10ポイント高く、MDASHの以前の結果より7.5ポイント高いですが、MAI-Cyber-1-Flash単体ではなく、フルシステムを評価しています。
マイクロソフトは、DefenderポータルのMicrosoft Security Exposure Managementを通じてMDASHをプライベートプレビューに投入しています。顧客はGitリポジトリをスキャンし、発見を可能性の低いものから証明されたものまでランク付けし、Defender CLIを使用して開発者レビューのための提案されたコード修正を生成できます。
プレビューは現在、リポジトリを約256MBに制限し、テナントごとに1つの同時スキャンを許可しています。Project Perceptionは、コードスキャンを超えて、より広範な脅威監視と修復ワークフローに同様のマルチエージェントアプローチを拡張することが期待されています。
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