Все новости крипты
в одном месте!
Больше не нужно искать — необходимые
обучающие материалы и подсказки всегда под рукой
Больше не нужно искать — необходимые
обучающие материалы и подсказки всегда под рукой
Компания Microsoft представила свою первую специализированную модель для кибербезопасности под названием MAI-Cyber-1-Flash и встроила её в платформу MDASH, предназначенную для поиска уязвимостей.
Как заявили в компании, новая система превосходит такие модели, как Mythos 5 и GPT-5.5-Cyber, но при этом обходится на 50% дешевле, чем прежняя версия MDASH, построенная на GPT-5.4, 5.4-Mini и 5.3-Codex.
В тесте CyberGym связка показала результат 95,95%. В рамках этого бенчмарка ИИ-агенты должны воспроизвести 1507 известных уязвимостей в 188 проектах с открытым исходным кодом, после чего система оценивает их по доле успешно воспроизведённых ошибок в безопасной среде.
Этот результат вывел MDASH вперёд по сравнению с конкурентами: GPT-5.5 Cyber набрал 85,6%, Mythos 5 — 83,8%, а GPT-5.6 Sol — 83,6%. Впрочем, на момент публикации эти данные ещё не появились в открытых рейтингах.
В Microsoft пояснили, что MAI-Cyber-1-Flash использует гибридный подход: модель сама обрабатывает до 90% задач, а самые сложные 10% перенаправляет на GPT-5.4, что позволяет экономить токены.
Всего в системе MDASH задействовано более ста специализированных ИИ-агентов. Они занимаются аудитом кода, проверкой достоверности находок и созданием Proof-of-Concept — рабочего примера, который подтверждает существование уязвимости.
Глава Microsoft Сатья Наделла отметил, что это первый случай, когда оптимизированная языковая модель компании показывает столь высокую эффективность. По его словам, в сочетании с MDASH модель MAI-Cyber-1-Flash обеспечивает производительность мирового уровня при вдвое меньшей стоимости по сравнению с ведущими аналогами.
На начальном этапе MDASH доступна ограниченному кругу пользователей через службу Microsoft Security Exposure Management на портале Defender. Клиенты смогут сканировать репозитории на GitHub, анализировать уязвимости с ранжированием от «маловероятных» до «подтверждённых» и использовать Defender CLI для автоматической генерации вариантов исправлений, которые затем передаются разработчикам на проверку.
Напомним, что в июле этого года стало известно об инфраструктурных проблемах в OpenAI и Anthropic.
Популярные лонгриды:
