选择正确的模型处理任务安全是一项持续进行的任务，考虑到大量的入侵攻击，令牌费用现在已成为防御者真正的限制。MAI-Cyber-1-Flash被设计为能高效处理高达90%的所有任务，使得MDASH能够使用我们舰队中更大且成本更高的模型（在这种情况下是GPT-5.4），来应对那些真正需要它们的10%特别困难的任务。结果是，联合系统MDASH与MAI-Cyber-1-Flash在CyberGym上达到了96%的成绩（比Mythos高出12分）。与我们今天在MDASH中最好的产品（GPT 5.4 + 5.4 mini + 5.3 codex）相比，这种组合提供了50%的成本节省。这就是一个经过良好调整的多模型系统的力量，它可以访问独特丰富的历史训练数据。它确保您在每个任务上始终以最佳价格拥有最佳模型。在这个新环境中，从识别一个新漏洞到实时解决它的能力至关重要。虽然AI修复软件漏洞现在是一个关键的安全工作流程，但还有许多工作需要安全从业人员自己完成。因此，今天我们还推出了Perception，我们的代理安全系统，它为MDASH中的各种安全工作流程提供代理团队，以持续监测、修补和关闭新的威胁向量。Perception很快还将利用MAI-Cyber-1-Flash来处理更多的安全工作流程，超越软件漏洞的工作。今天有三件事情很重要：模型、数据、工具。我们联合优化了我们的世界级模型、无与伦比的历史数据和专家调优的工具，以确保我们的客户拥有独特强大的安全产品。模型。MAI-Cyber-1-Flash是一个紧凑的、代码密集的安全模型，来源于MAI-Thinking-1血统，完全从零开始在内部构建，使用最高质量的数据。详细信息请参见我们的技术报告。数据。我们的深厚优势。数十年构建世界级安全系统的经验使我们现在在身份、端点、云和网络中每天获取千兆的信号，并且拥有无与伦比的真实攻击和修复记录。没有人能制造出这样的历史。工具。MDASH，我们的多代理漏洞识别和修复工具，由行业内最优秀的安全专家调优，他们创建了100多个代理，使用多个领先模型来查找、验证和修复漏洞。代理代码扫描是安全操作中心的关键功能，并为我们的新代理安全系统Project Perception提供信息。安全至上因为MAI-Cyber-1-Flash是微软的首个网络模型，我们在系统的每一层都内置了信任，从模型训练到客户部署。该模型是在安全优先的校准下开发的，经过微软的AI红队严格评估，通过自动和专家主导的对抗演习进行测试，并接受第三方的独立评估。信任的范围超出了模型本身。通过MDASH，客户获得包括基于角色的控制、租户隔离、加密、可审计性和无互联网访问的沙箱执行环境等企业级控制。因此，这个网络模型为防御者提供了强大的能力，同时维持了企业对微软所期望的治理、安全和控制。我们的爬升机器网络安全不仅仅是一个数据丰富的领域；它是一个实时强化学习循环。每天，防御者调查威胁，处理警报，追击对手，修复漏洞，部署保护措施，并从结果中学习。微软看到这个循环的始终：通过微软安全响应中心处理漏洞；跨越身份、端点、云、数据、浏览器和应用程序的攻击和防御；每天超过100万亿个安全信号；以及来自160万客户的操作洞察。因为我们能够将行动与结果联系起来；什么是可利用的，什么是被遏制的，什么是被阻止的，什么实际上起作用；我们不仅仅拥有数据。我们的MAI强化学习循环为我们提供了构建不断改进的网络模型并成为专家网络防御者的基础。这将是我们对客户的承诺，持续多年。