MS、サイバー防御AI「MAI-Cyber-1」発表

Microsoftは、AIの発展に伴い高度化するサイバー攻撃に対抗するため、脆弱性の特定と修正に特化した新しい軽量セキュリティモデル「MAI-Cyber-1-Flash」を発表しました。あわせて、複数のAIエージェントが自律的にセキュリティ監視・対応を行う新システム「Project Perception」も公開され、AIを用いた自動防御の本格的な導入を推進します。

従来コストの半額で世界最高水準の性能

MAI-Cyber-1-Flashは、同社のマルチエージェント型脆弱性対応基盤である「MDASH」に組み込まれます。セキュリティ業務の約90%をこの軽量モデルが効率的に処理し、より複雑な推論を必要とする残り10%のタスクには上位モデル（GPT-5.4など）を動的に割り当てるマルチモデル構成を採用しています。

この結果、セキュリティ推論の指標である「CyberGym」ベンチマークにおいて96%のスコアを達成し、競合モデル（Mythosなど）を上回る精度を実現しました。また、常に最適・最小のモデルで処理を行うため、現行のMDASH構成（GPT-5.4とCodex等の組み合わせ）と比較して運用コストを50%削減できるとしています。

独自モデル・膨大な履歴データ・専門家によるチューニング

MAI-Cyber-1-Flashの基盤となっているのは以下の3つの優位性です。

• ​モデル​: ゼロから自社開発されたコード分析特化型モデル「MAI-Thinking-1」系統から派生したコンパクトなモデル。
• ​データ​: 世界最大級のセキュリティ運用から得られる1日100兆件以上のシグナルと、過去数十年にわたるエクスプロイト（攻撃手法）および修正の履歴データを学習に活用。
• ​ハーネス（運用基盤）​: 業界の専門家が調整を行った100以上の自律型エージェント基盤（MDASH）。

これらの強固な基盤により、単なる知識の蓄積にとどまらず、日々の脅威対応の成否（何が攻撃を防ぎ、何がブロックされたか）を学習し続ける強化学習ループを構築しています。

日本の企業や開発者への影響

国内の企業やセキュリティ組織にとって、常に増大し続ける脆弱性診断と対応コストは大きな課題となっています。MAI-Cyber-1-FlashとMDASHの組み合わせは、トークンコストを半減させながら24時間体制での監視と自律的な防御を可能にするため、セキュリティ人材不足に悩む日本の多くの組織で防衛力強化の助けとなることが期待されます。

また、Microsoftは本モデルの学習から展開に至る全層でAIレッドチーム等による厳格な安全性評価を実施しており、機密性の高いエンタープライズ環境でも安心して利用できる体制を整えています。

引用元：Microsoft AI