Microsoft afirma que MDASH supera Claude Mythos e GPT-5.6 Sol em teste de cibersegurança

A Microsoft lançou seu primeiro modelo dedicado à cibersegurança chamado MAI-Cyber-1-Flash e o integrou ao MDASH, um sistema de busca de vulnerabilidades que, segundo a empresa, supera o Mythos 5 da Anthropic e o GPT-5.6 Sol da OpenAI, custando 50% menos do que a configuração atual do MDASH, que é a melhor da Microsoft.

A configuração combinada obteve uma pontuação de 95,95% no CyberGym, de acordo com a Microsoft. O CyberGym é um benchmark que pede a agentes de IA que reproduzam 1.507 vulnerabilidades conhecidas em 188 projetos de código aberto, e depois os pontua pela porcentagem de reproduções bem-sucedidas em um ambiente controlado.

Isso colocou o MDASH à frente do GPT-5.5 Cyber, que obteve 85,6%, do Mythos 5 com 83,8%, do GPT-5.6 Sol com 83,6% e do Gemini 3.5 Flash Cyber com 83,2%. O resultado é auto-relatado pela Microsoft e não havia aparecido na tabela de classificação pública do CyberGym no momento da publicação, embora o benchmark utilize um conjunto de testes público e uma métrica de sucesso definida.

O MAI-Cyber-1-Flash não funciona sozinho. A Microsoft afirma que ele lida com até 90% das tarefas, enquanto o MDASH direciona os 10% mais difíceis para o GPT-5.4. Isso é importante porque os tokens—os pedaços de texto que uma IA processa—custam dinheiro toda vez que um modelo lê código ou produz uma resposta.

Esta é a primeira vez que um modelo da Microsoft, projetado para eficiência, é capaz de superar um modelo denso de última geração construído com capacidades gerais em mente. "Quando combinado com o MDASH, (MAI-Cyber-1-Flash) oferece desempenho de classe mundial a 50% do custo dos modelos líderes", escreveu o CEO da Microsoft, Satya Nadella.

Um modelo (neste caso, MAI-Cyber-1-Flash) é a IA que raciocina sobre o código. Um suporte (MDASH, neste caso) é a maquinaria ao seu redor: os agentes, ferramentas, verificações e fluxo de trabalho que decidem onde olhar, desafiar descobertas suspeitas, remover duplicatas e provar que um bug pode ser acionado.

O MDASH utiliza mais de 100 agentes especializados designados para auditar código, debater se uma descoberta é genuína e construir uma prova de conceito—uma demonstração funcional de que a falha existe.

A Microsoft afirmou que escaneamentos ocasionais e patches atrasados estão se tornando obsoletos à medida que a IA torna a descoberta de bugs mais barata. A empresa argumenta que décadas de dados de segurança lhe dão uma vantagem, acrescentando: "Ninguém pode fabricar essa história."

Desde o lançamento do Claude Mythos, especialistas em cibersegurança têm tentado superar ou igualar suas capacidades. Pesquisadores reproduziram a caça de vulnerabilidades no estilo Mythos com modelos públicos por menos de $30 por escaneamento. Dawid Moczadło, um dos pesquisadores envolvidos, disse: "o fosso está se movendo do acesso ao modelo para a validação."

A parte escassa está se tornando o sistema que prova descobertas sem sobrecarregar os desenvolvedores com alarmes falsos.

O Decrypt também relatou que o GPT-5.5 Cyber havia recentemente assumido a liderança pública no CyberGym com uma pontuação de 85,6%, superando o Mythos por pouco. A pontuação da Microsoft está cerca de 10 pontos acima do GPT-5.5 Cyber e 7,5 pontos acima do resultado anterior do MDASH, mas avalia o sistema completo em vez do MAI-Cyber-1-Flash isoladamente.

A Microsoft está colocando o MDASH em pré-visualização privada por meio do Microsoft Security Exposure Management no portal do Defender. Os clientes podem escanear repositórios Git, ver descobertas classificadas de improváveis a comprovadas e usar o Defender CLI para gerar correções de código propostas para revisão dos desenvolvedores.

A pré-visualização atualmente limita os repositórios a aproximadamente 256MB e permite um escaneamento simultâneo por inquilino. O Projeto Perception deve estender a mesma abordagem de múltiplos agentes além da varredura de código para monitoramento de ameaças mais amplo e fluxos de trabalho de remediação.

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