MicrosoftのAIシステム「MDASH」、100以上のエージェントでWindowsの重大脆弱性を発見

単一モデルではなく「AIエージェントのチーム」

多くのAIセキュリティツールは、大規模モデルがコードをスキャンして怪しいパターンを探す仕組みになっている。これに対してMDASHは、複数のAIエージェントが協力するマルチエージェント型のアプローチを採用している。

各エージェントは異なる役割を持ち、例えば次のような作業を分担する。

• 大規模コードベースのスキャン
• バグの可能性についての仮説生成
• 攻撃シナリオ（エクスプロイト）の構築
• 実際に悪用可能かどうかの検証

エージェント同士は結果を共有し、互いの分析を検証・反論する形で精度を高める。これにより、単なる疑いレベルではなく、実際に悪用可能な脆弱性だけを絞り込む仕組みになっている。

またMDASHは「モデル非依存型」の設計で、複数のAIモデルを組み合わせて運用できる点も特徴とされている。

Windowsで発見された16件の脆弱性

Microsoftと各メディアの報道によると、MDASHはWindowsのネットワークや認証関連のコンポーネントで16件の新しい脆弱性を発見した。

そのうち 4件は重大なRCE（Remote Code Execution） で、未修正のままなら攻撃者が遠隔から任意のコードを実行できる可能性があったとされる。

影響を受けたコンポーネントとしては、次のようなWindowsの基盤部分が報告されている。

• TCP/IPネットワークスタック
• IKEEXT IPsecサービス
• Netlogon
• Windows DNSクライアント

これらは 2026年5月のPatch Tuesday更新 に含まれており、広く悪用される前に修正された。

CyberGymベンチマークで高いスコア

MDASHはAIセキュリティ性能を評価するベンチマーク CyberGym でもテストされた。

報道によると、1,500以上のタスクで約88.45%のスコアを記録し、Anthropicの Mythos Preview などの競合モデルを上回ったとされている。

ただし、詳細な評価手法や完全なデータセットは広く公開されておらず、独立した第三者による完全な検証はまだ限定的と指摘されている。

サイバーセキュリティにとっての意味

MDASHは、ソフトウェアの脆弱性発見の方法が変わりつつあることを示している。

従来は、人間のセキュリティ研究者や静的解析ツールが中心だった。しかしマルチエージェントAIは、次のような作業を自律的に行える可能性がある。

• 巨大なコードベースの自動分析
• 攻撃者視点での挙動シミュレーション
• 概念実証（PoC）エクスプロイトの生成
• 実際の脆弱性の検証

こうした能力が向上すれば、Windowsのような巨大なソフトウェアプラットフォームでも、脆弱性の発見と修正の速度が大幅に加速する可能性がある。

企業向けプレビュー予定

報道によると、MicrosoftはMDASHを企業向けにプライベートプレビューとして提供する計画を進めている。

ただし、最終的にどのMicrosoftセキュリティ製品と統合されるのか、あるいは独立した製品として提供されるのかなど、商用化の詳細はまだ発表されていない。

セキュリティ研究に広がる「AIエージェント」

MDASHは、単一の巨大AIモデルから、複数エージェントが協力して問題を解くAIシステムへと移行する流れを象徴する例でもある。

脆弱性研究は探索・推論・テスト・検証といった複数の工程が必要になるため、役割分担したAIエージェントが協働するモデルは特に相性が良いと考えられている。

Microsoftの初期結果は、将来のソフトウェアセキュリティにおいて、マルチエージェントAIが重要な役割を担う可能性を示している。