Microsoft、自社製AIモデル「MAI-Cyber-1-Flash」を発表 ～安価なのに使い方次第で「Mythos」超え

「MAI-Cyber-1-Flash」を発表

　米Microsoftは7月27日（現地時間）、 「MAI-Cyber-1-Flash」 を発表した。脆弱性の発見に特化した自社製のAIモデルで、同社の 「MDASH」 （multi-agent vulnerability identification and remediation harness：マルチエージェント脆弱性検出・修復ハーネス）に統合されるという。

　「MAI-Cyber-1-Flash」は、同社のフラッグシップ推論モデル「MAI-Thinking-1」から派生したコンパクトなサイバーセキュリティ特化モデル。同社は世界中の自社クラウド、デバイス、サービスから脆弱性の悪用、異常な通信、マルウェアの動きなどをシグナルとして受信しており、その数は1日当たり100兆件を超えるという。「MAI-Cyber-1-Flash」のトレーニングにはそのセキュリティシグナルに加え、同社が数十年にわたりセキュリティシステムを構築してきた経験が生かされている。

　つまり、 Microsoftの“実戦データ”で鍛えられたモデル と言えるだろう。これは新興のAIプロバイダーには真似できない点だ。

　また、コスト効率を重視しているのも特徴。AIの進歩によりサイバー攻撃は高度化の一途をたどっており、膨大なコードの山から侵入口となる脆弱性を探し出すハードルとコストが劇的に下がっている。防御側も、ときどきコードをスキャンして問題を適宜修正するという従来のやり方では到底間に合わない。そこで、 低コストで複雑・膨大なコードベースを常時スキャンできるモデル が防御側にとって必須になりつつあるという。

　「MAI-Cyber-1-Flash」は脆弱性の発見においてはかなり優秀で、「MDASH」で「GPT-5.4」と組み合わせた場合（「MAI-Cyber-1-Flash」が90％、「GPT-5.4」が残り10％のタスクを担当）、大規模コードから脆弱性を検出する能力を測るベンチマーク「CyberGym」の結果は、セキュリティ面で突出した能力を誇る「Claude Mythos 5」、「GPT-5.6 Sol」、「GPT-5.5 Cyber」などを単体利用するケースを上回る。

「CyberGym」ベンチマークの結果

　しかも、「GPT-5.4」「GPT-5.4 mini」「GPT-5.3-Codex」で構成された従来の「MDASH」と比べ、50％ものコスト削減を実現しているという。

　同社初のサイバーモデルということもあって、安全性にも配慮されており、セキュリティ最優先のキャリブレーションのもとで開発され、社内の「AI Red Team」による厳格な評価、自動および専門家主導の敵対的テスト、第三者による独立した評価を経ているとのこと。「MDASH」を通じて、ロールベースの制御やテナント分離、暗号化、監査可能性、インターネットに接続しないサンドボックス実行環境といったエンタープライズ向けの管理機能も提供される。

　なお、今回のリリースにあわせ、エージェント型のセキュリティシステム「Perception」も発表された。「MDASH」上でさまざまなセキュリティワークフローに対応するエージェント群を提供し、新たな攻撃経路を継続的に監視し、修正・封鎖する。近く、ソフトウェアの脆弱性対応にとどまらない幅広いワークフローで「MAI-Cyber-1-Flash」を活用する予定だともいう。