Microsoft 推出 Project Perception：96% 資安基準分數能否縮短修補時間
重點摘要
Microsoft 於 2026 年 7 月 27 日發布 Project Perception 與 MAI-Cyber-1-Flash，主張 MDASH 組合在 CyberGym 達 96%，並把現行組合成本降低近 50%。
Project Perception 在公開預覽後能否把企業弱點的平均修補時間壓低，同時不增加誤修與人工覆核，才是 Microsoft 這次發布可被推翻或證實的主張。接下來三到六個月若客戶只看到 CyberGym 分數，實際的誤報率、修補完成時間與人工介入次數沒有改善，96% 就仍是受控測試結果，不能代表生產環境的防禦成效。
Microsoft 在 2026-07-27 發布 Project Perception 與首個資安專用模型 MAI-Cyber-1-Flash。Project Perception 把紅隊、藍隊與綠隊代理放進同一套閉環：紅隊尋找可能的入侵路徑，藍隊判讀風險，綠隊執行修正。系統串接端點、身分、應用程式、資料、雲端與 AI 工作負載的訊號，預定於 8 月 3 日進入公開預覽；Microsoft 表示人員仍保有控制權。
MAI-Cyber-1-Flash 先處理軟體弱點
第一個部署場景是 MDASH。這套多模型代理框架用 MAI-Cyber-1-Flash 尋找複雜程式庫的弱點，再把判讀與修補工作交給合適的模型和代理。Microsoft 公布的結果顯示，這個組合在 CyberGym 得到 96%，比 Mythos 高 12 個百分點，成本則比目前市售的 MDASH 組合低近 50%。TechCrunch 在舊金山發布活動後報導，Microsoft AI 執行長 Mustafa Suleyman 表示，測試中的 MDASH 還結合 GPT 5.4，並將立即投入生產。
這些比較由 Microsoft 提供，官方沒有列出各模型的完整推理設定、每項弱點的 token 用量、失敗樣本或人工覆核成本。CyberGym 衡量模型在指定環境中的漏洞能力；企業程式碼還有權限、相依套件、內部規範與變更窗口。模型找到弱點後若提出不可合併的修補，或讓工程師花更多時間排除誤報，單次推理費用降低不會自動變成事件成本下降。
六層架構把判讀接到修正動作
Project Perception 由訊號與感測器、資安脈絡、模型、協調框架、代理與執行器六層組成。Microsoft 的設計先把攻擊圖、身分關係與程序樹整理成代理可讀的脈絡，再依品質、可靠度、延遲與成本選擇模型，最後由執行器把判斷送回既有資安產品。這種整合可減少代理每次重新蒐集資料的 token，但部署範圍也受限於企業是否已採用 Microsoft 的端點、身分與雲端工具，以及公司願意授予代理多少修正權限。
閉環也會讓前一階段的錯誤傳到下一階段。紅隊代理若把正常行為列為攻擊路徑，藍隊可能提高風險評級，綠隊接著修改原本正常的設定；相反地，早期漏掉一段身分關係，後續代理就不會處理那條路徑。企業需要保留每次判讀的來源、模型版本、核准者與回復紀錄，才能在誤修發生後追查責任，並比較自動執行和只提供建議兩種模式的損失。
目前沒有第三方生產資料可證明閉環代理比既有資安自動化更快或更安全。公開預覽後應核對每百個有效弱點的誤報數、從發現到合併修補的中位時間、代理建議被人員撤回的比例，以及每次完成修補的模型成本；這四項數字若沒有同時改善，Project Perception 仍只證明 Microsoft 能把模型、代理與自家資安產品接在一起。
來源：