Microsoft, yapay zekâ tarafındaki çalışmalarını bu kez doğrudan siber güvenlik alanına taşıdı. Şirketin kendi bünyesinde geliştirdiği MAI-Cyber-1-Flash, güvenlik ekiplerinin her gün uğraştığı rutin görevleri üstlenmek ve daha karmaşık vakalarda uzman modellere destek olmak üzere hazırlandı. Yeni sistem, tek başına çalışan bir sohbet botundan çok daha kapsamlı bir güvenlik altyapısının parçası olacak.
MAI-Cyber-1-Flash Güvenlik İşlerinin Büyük Bölümünü Üstlenecek
Microsoft’un açıklamasına göre MAI-Cyber-1-Flash, günlük siber güvenlik görevlerinin yaklaşık yüzde 90’ını yerine getirebilecek. Daha zor ve ayrıntılı inceleme gerektiren kalan işlemler ise GPT-5.4 modeline aktarılacak. Şirket, iki modelin MDASH adlı güvenlik açığı yönetim sistemi içinde birlikte kullanıldığında CyberGym testinde yüzde 96 başarıya ulaştığını ve mevcut yapılandırmanın yarı maliyetine çalıştığını belirtiyor.
Model, daha önce tanıtılan MAI-Thinking-1 ailesi temel alınarak tamamen Microsoft bünyesinde geliştirildi. Kimlik, uç nokta, bulut ve ağ hizmetlerinden gelen günlük 100 trilyondan fazla güvenlik sinyalinden yararlandığı söyleniyor. Bu dev veri akışı sayesinde rutin tehditleri hızlıca ayıklaması, güvenlik uzmanlarının ise gerçekten dikkat gerektiren olaylara odaklanması hedefleniyor.
Microsoft ayrıca Project Perception adlı yeni aracılı güvenlik platformunu da duyurdu. Sistem; saldırganların nasıl hareket edebileceğini analiz eden kırmızı takım, aktif tehditleri belirleyen mavi takım ve tespit edilen açıkları kapatan yeşil takım ajanlarını birlikte çalıştırıyor. Şirkete göre daha önce farklı uzmanların saatler boyunca uğraştığı bazı süreçler, bu yapı sayesinde birkaç dakika içinde çözüme ulaştırılabilecek.
Project Perception, 3 Ağustos’ta genel ön izlemeye açılacak. Microsoft, yeni araçların yapay zekâ destekli saldırılara yine yapay zekâ ile karşılık verilmesini sağlayacağını düşünüyor. MAI-Cyber-1-Flash, şirketin dış model sağlayıcılarına bağımlılığını azaltma planında da önemli bir adım. Yine de gerçek dünyadaki başarısı, farklı şirket ağlarında ne kadar isabetli çalışacağı ve yanlış alarm oranını ne ölçüde düşük tutabileceğiyle belli olacak.