Microsoft का नया AI सुरक्षा स्टैक: MAI-Cyber-1-Flash, MDASH और Project Perception

MAI-Cyber-1-Flash: एक कॉम्पैक्ट मॉडल जो कमजोरियां ढूंढने में माहिर है

MAI-Cyber-1-Flash 5 बिलियन पैरामीटर वाला एक छोटा मॉडल है । इसे MAI-Code-1-Flash लाइन से विकसित किया गया है, जो खुद माइक्रोसॉफ्ट के MAI-Thinking-1 रीजनिंग मॉडल फैमिली से लिया गया है। MAI-Thinking-1 को जून 2026 में लॉन्च किया गया था । इस मॉडल को खासतौर पर साइबर सिक्योरिटी वल्नरेबिलिटी वर्कफ्लो के लिए फाइन-ट्यून किया गया है। यह माइक्रोसॉफ्ट के इंटरनल स्कैनिंग हार्नेस MDASH के अंदर काम करता है ।

प्रदर्शन के दावे (एक अहम चेतावनी के साथ)

माइक्रोसॉफ्ट का कहना है कि MDASH के अंदर चलने वाला MAI-Cyber-1-Flash CyberGym बेंचमार्क पर 96% स्कोर करता है । यह एक कस्टम माइक्रोसॉफ्ट बेंचमार्क है जो वल्नरेबिलिटी डिटेक्शन, वैलिडेशन और पैचिंग को टेस्ट करता है। यह स्कोर Anthropic के Claude Mythos 5 से 12 अंक अधिक है, जिसने लगभग 84% स्कोर किया था । माइक्रोसॉफ्ट का यह भी दावा है कि यह कॉन्फ़िगरेशन लगभग 50% लागत बचत देता है। ऐसा इसलिए क्योंकि इन-हाउस मॉडल MDASH वर्कफ्लो के करीब 90% काम कर लेता है, और OpenAI के GPT-5.4 जैसे महंगे मॉडल सिर्फ सबसे जटिल एज केस के लिए रिजर्व रहते हैं ।

स्वतंत्र सत्यापन: ये सभी प्रदर्शन और लागत के आंकड़े माइक्रोसॉफ्ट के अपने दावे हैं। Digital Applied की रिपोर्ट के अनुसार, किसी तीसरे पक्ष ने 96% के CyberGym स्कोर की स्वतंत्र रूप से पुष्टि नहीं की है । द न्यूयॉर्क टाइम्स ने भी नोट किया कि माइक्रोसॉफ्ट ने रिलीज से पहले मॉडल को स्वतंत्र परीक्षकों को नहीं दिया ।

सुरक्षा-प्रथम कैलिब्रेशन

माइक्रोसॉफ्ट ने MAI-Cyber-1-Flash का एक मॉडल कार्ड प्रकाशित किया है, जिसमें इसकी सुरक्षा कैलिब्रेशन, फाइन-ट्यूनिंग डेटा और MDASH हार्नेस में इच्छित उपयोग का दस्तावेजीकरण किया गया है । सिस्टम किसी भी फाइंडिंग को ह्यूमन इंजीनियर तक पहुंचाने से पहले मल्टीपल मॉडल्स के बीच डिबेट मैकेनिज्म और एक समर्पित प्रूफ पाइपलाइन का उपयोग करके फाल्स पॉजिटिव को खत्म करता है ।

MDASH: वह इंजन जो पहले ही प्रोडक्शन में खुद को साबित कर चुका है

MDASH (मल्टी-मॉडल एजेंटिक स्कैनिंग हार्नेस) वह अंडरलाइंग सिस्टम है जिसके अंदर MAI-Cyber-1-Flash काम करता है। यह कई LLMs - जिनमें माइक्रोसॉफ्ट का मॉडल, OpenAI का GPT-5.4 और अन्य शामिल हैं - को एक कोऑर्डिनेटेड स्कैनिंग, वैलिडेशन और रेमेडिएशन वर्कफ्लो में ऑर्केस्ट्रेट करता है । मॉडल-रूटिंग लॉजिक रूटीन टास्क को सस्ते MAI-Cyber-1-Flash को असाइन करता है और सबसे कठिन रीजनिंग टास्क को बड़े मॉडलों के लिए एस्केलेट करता है ।

वास्तविक दुनिया में मिली कमजोरियां

MDASH ने औपचारिक घोषणा से पहले ही प्रोडक्शन में अपना मूल्य प्रदर्शित कर दिया है:

• मई 2026 पैच ट्यूजडे: MDASH ने स्वतंत्र रूप से विंडोज नेटवर्किंग और ऑथेंटिकेशन स्टैक में 16 पहले से अज्ञात कमजोरियां खोजीं। इनमें से चार क्रिटिकल रिमोट कोड एक्जीक्यूशन (RCE) फ्लॉ थे, जो विंडोज कर्नेल TCP/IP स्टैक और IKEv2 सर्विस जैसे कोर कंपोनेंट्स में थे । एक क्रिटिकल RCE CVE-2026-33824 (CVSS स्कोर 9.8) था, जो ikeext.dll में डबल-फ्री वल्नरेबिलिटी थी। इससे एक अनऑथेंटिकेटेड अटैकर IKEv2 इनेबल विंडोज मशीन पर स्पेशली क्राफ्टेड पैकेट भेजकर RCE को अंजाम दे सकता था । माइक्रोसॉफ्ट के मई 2026 पैच बैच ने कुल 118 CVEs को फिक्स किया, जिनमें 30 क्रिटिकल थे ।
• जून 2026 की खोजें: MDASH ने नेटवर्किंग स्टैक से परे अतिरिक्त कमजोरियां ढूंढना जारी रखा, जिनमें Hyper-V, एक्टिव डायरेक्ट्री और विंडोज कर्नेल में खोजें शामिल थीं । रिपोर्ट के अनुसार, MDASH की मदद से माइक्रोसॉफ्ट ने एक महीने में 622 फ्लॉ को पैच किया ।

कमजोरियां एक मल्टी-मॉडल डिबेट सिस्टम का उपयोग करके पाई गईं, जहां AI एजेंट इस बारे में बहस करते थे कि ह्यूमन इंजीनियर तक पहुंचाए जाने से पहले कोई फाइंडिंग एक्सप्लॉइटेबल है या नहीं ।

Project Perception: रेड, ब्लू और ग्रीन टीमों के साथ एजेंटिक सुरक्षा

Project Perception एक कमर्शियल प्लेटफॉर्म है जो MDASH और MAI-Cyber-1-Flash के ऊपर बनाया गया है। माइक्रोसॉफ्ट इसे एक "न्यू साइबर स्टैक" के रूप में पेश करता है, जो सिग्नल्स, सिक्योरिटी कॉन्टेक्स्ट, स्पेशलाइज्ड मॉडल और एजेंट्स को एक लगातार सीखने वाली डिफेंस सिस्टम में जोड़ता है ।

एजेंटिक कोऑर्डिनेशन मॉडल

Project Perception AI एजेंटों की टीमों को इस प्रकार संगठित करता है :

• रेड टीम: कमजोरियों की तलाश के लिए अटैकर के व्यवहार का अनुकरण करती है
• ब्लू टीम: खतरों का पता लगाती है और सिग्नल्स की जांच करती है
• ग्रीन टीम: रेमेडिएशन और पैचिंग के लिए एजेंट

सिस्टम दक्षता के आधार पर मॉडलों के बीच कार्यों को रूट करता है - यह विशिष्ट वर्कफ्लो स्टेप के लिए माइक्रोसॉफ्ट के MAI-Cyber-1-Flash, OpenAI के GPT-5.4 या Anthropic के मॉडल को तैनात कर सकता है ।

दायरा और उपलब्धता

शुरू में सॉफ्टवेयर वल्नरेबिलिटी मैनेजमेंट पर फोकस करते हुए, माइक्रोसॉफ्ट ने Project Perception को व्यापक सुरक्षा वर्कफ्लो - निरंतर मॉनिटरिंग, थ्रेट इन्वेस्टिगेशन और ऑटोमेटेड रेमेडिएशन - में विस्तारित करने का वर्णन किया ।

Project Perception 3 अगस्त 2026 से माइक्रोसॉफ्ट के बिजनेस कस्टमर्स के लिए पब्लिक प्रीव्यू में प्रवेश करेगा जो पहले से MDASH एजेंट हार्नेस का परीक्षण कर रहे हैं । यह शुरू में माइक्रोसॉफ्ट डिफेंडर के अंदर उपलब्ध होगा, और सभी माइक्रोसॉफ्ट सिक्योरिटी प्रोडक्ट्स में रोल आउट करने की योजना है ।

व्यापक परिदृश्य: AI साइबर सुरक्षा हथियारों की दौड़

यह लॉन्च AI साइबर सुरक्षा हथियारों की दौड़ के बीच आया है। Anthropic ने अपने Claude Mythos सिक्योरिटी मॉडल के साथ पहले ही गति निर्धारित कर दी थी । माइक्रोसॉफ्ट ने स्पष्ट रूप से इस घोषणा को AI-संचालित हमलावरों का AI-संचालित बचाव के साथ मुकाबला करने की आवश्यकता के इर्द-गिर्द तैयार किया है ।

मॉडल-रूटिंग आर्किटेक्चर - महंगे फ्रंटियर मॉडल के साथ एक छोटे, सस्ते स्पेशलिस्ट मॉडल का उपयोग करना - लागत पर एक प्रतिस्पर्धी अंतर है। AI सुरक्षा टूल पर बजट दबाव का सामना कर रहे उद्यम 50% लागत में कमी को एक प्रमुख विक्रय बिंदु के रूप में देख रहे हैं ।

Project Perception के 3 अगस्त को पब्लिक प्रीव्यू में प्रवेश करने और MDASH के एक ही पैच साइकिल में 16 वास्तविक दुनिया के CVEs ढूंढने के साथ, माइक्रोसॉफ्ट दांव लगा रहा है कि एंटरप्राइज खरीद निर्णयों में लाइव वल्नरेबिलिटी डिस्कवरी ट्रैक रिकॉर्ड बेंचमार्क स्कोर से अधिक मायने रखेगा । सवाल यह है कि क्या स्वतंत्र सत्यापन माइक्रोसॉफ्ट के दावों का समर्थन करेगा और उद्यम कितनी जल्दी अपने स्वयं के बुनियादी ढांचे की लगातार जांच करने के लिए एक AI सिस्टम पर भरोसा करेंगे।