微软推出首款网络安全AI模型MAI-Cyber-1-Flash，同步发布Perception智能体安全平台

7月28日，微软首席执行官萨蒂亚·纳德拉在X平台正式官宣其首个网络安全模型MAI-Cyber-1-Flash，并同步推出名为Project Perception的智能体AI安全系统。微软AI CEO穆斯塔法·苏莱曼表示，该组合已“立即投入生产”。

首款自研网络安全模型：紧凑、偏重代码、从零构建

MAI-Cyber-1-Flash是微软首个专门针对网络安全场景打造的AI模型，目标是在复杂代码库中发现高难度漏洞。微软将其描述为一款“紧凑且偏重代码的安全模型”，基于MAI-Thinking-1系列架构开发，“从零开始、内部自研、基于最高质量数据构建”。

该模型已深度集成到微软此前发布的多模型智能体安全系统MDASH中。MDASH于今年5月推出，是一个用于漏洞识别与修复的多模型智能体扫描平台，整合了100个安全训练智能体来发现应用程序中的可利用漏洞。

90/10架构：专精模型+前沿模型的分工协作

MAI-Cyber-1-Flash被设计为高效处理约90%的网络安全任务，而剩余10%需要深度推理的复杂任务则交由规模更大的前沿模型处理——目前官方示例中为OpenAI的GPT-5.4。

苏莱曼解释了这套分工机制：“MAI-Cyber-1-Flash处理约90%的查询——检测漏洞、修补漏洞、验证修复是否有效，然后将约10%的查询移交给GPT-5.4，后者规模大约大10倍，负责解决那些更困难的问题。”

纳德拉在X上表示，这正是“构建独立于单一模型家族的harness、上下文/信号和行动空间”的价值所在——通过结合专用模型与数据、合适的智能体、工具和安全上下文，以更低的成本推动更好的安全结果。

性能与成本：CyberGym得分96%，成本降低50%

在CyberGym基准测试中，MAI-Cyber-1-Flash与MDASH的组合取得了95.95%至96%的成功率。对比数据如下：

性能提升之外，成本优势同样显著。微软表示，MAI-Cyber-1-Flash加GPT-5.4的组合，相比此前采用GPT-5.4、GPT-5.4 Mini和GPT-5.3 Codex的MDASH配置，成本降低了近50%。

Project Perception：红蓝绿三色AI智能体协同作战

与MAI-Cyber-1-Flash同步推出的Project Perception，是一个多智能体协作的安全系统。该系统由红队、蓝队和绿队三类AI智能体组成：

• 红队智能体：模拟潜在攻击行为，识别攻击路径
• 蓝队智能体：检测和分类现有漏洞，评估风险优先级
• 绿队智能体：执行漏洞修复和安全加固

微软安全副总裁Hayete Gallot表示：“Perception是我们的智能体安全系统，旨在让防御者以攻击者拥有的速度和规模，用AI对抗AI。”首席工程师Dave Weston指出，过去安全团队需要多名专业人员耗费数小时完成漏洞排查和修复，而借助AI智能体协作，“几分钟内就能完成漏洞发现、优先级排序、安全检测以及代码修复”。

可用性与市场格局

Project Perception将于8月3日进入公开预览，内置于Microsoft Defender中。MAI-Cyber-1-Flash则通过Azure AI Foundry向客户提供-。定价采用基于安全计算单元（SCU）的按量计费模式。

此次发布正值AI网络安全赛道竞争升温之际。Anthropic今年早些时候推出了Mythos安全平台，OpenAI也在5月发布了Daybreak安全方案-13。微软的入场，让这个赛道从“三足鼎立”变成了“四方混战”。