MAI-Cyber 1

마이크로소프트가 보안 취약점 식별 및 해결을 위한 멀티 에이전트 취약점 식별 및 복구 하네스인 MDASH와 그 내부에서 작동하는 MAI-Cyber-1-Flash 모델을 공개했다.

MAI-Cyber-1-Flash는 복잡한 코드베이스에서 도전적인 취약점을 찾기 위해 설계된 코드 중심의 보안 특화 모델이다. 이 모델은 CyberGym 벤치마크에서 Mythos, Gemini, GPT 등을 능가하는 성능을 보였으며, 특히 MDASH 시스템 내에서 GPT-5.4와 결합하여 기존 모델 대비 50%의 비용 절감 효과를 제공한다.

주요 특징은 다음과 같다:

• 효율적인 모델 계층 구조: MAI-Cyber-1-Flash가 전체 작업의 약 90%를 효율적으로 처리하고, 나머지 10%의 고난도 작업에만 GPT-5.4와 같은 고비용 모델을 할당하여 최적의 성능과 비용 균형을 맞춘다.
• Perception 출시: 보안 전문가들이 지속적으로 모니터링, 패치, 위협 벡터 차단을 수행할 수 있도록 돕는 에이전트 기반 보안 시스템인 Perception을 함께 출시했다.
• 데이터 및 하네스 최적화: 수십 년간 축적된 마이크로소프트의 보안 신호(Identity, Endpoint, Cloud, Network)와 실제 익스플로잇/복구 데이터를 학습에 활용하여 독보적인 성능을 구현했다.