微软宣布推出 Project Perception，这是该公司设计的一套代理式安全系统，用于应对人工智能推动攻击速度、规模和经济模式发生变化的环境。该系统将于 8 月 3 日进入公开预览阶段，旨在将安全信号转化为实时保护手段，同时让人类防御人员始终掌握控制权。
微软表示，为依赖人类参与者的世界构建的安全方法，已经无法跟上能够持续推理、适应和运行的系统，以及以机器速度实施的攻击。因此，Project Perception 依靠一套持续监测数字环境中风险的系统，理解广泛的上下文，随后确定适当的行动，并从环境变化中学习。
持续防御闭环中的三类代理
Project Perception 将信号、上下文、模型和专业代理整合到一个持续学习的系统中。该平台协调三类代理：
- 红队代理：在攻击者利用环境之前，确定可能的入侵路径。
- 蓝队代理：调查信号、分析上下文，并确定重要风险。
- 绿队代理：执行修复行动，并在环境中强化保护措施。
这些代理共同构成一个闭环，持续发现、评估并改善企业的安全状况，而不是只生成更多警报。
多层次、多模型的安全架构
该系统从信号和传感器开始，通过数字资产提供可见性；随后，安全上下文将这些信号转化为代理能够高效使用的理解。模型提供推理能力，控制组件则在安全工作流中协调模型和代理，而执行组件将决策转化为保护行动。
微软表示，Project Perception 提供持续更新的安全上下文，将与资产、身份、关系、风险和活动相关的数据、知识及语义联系起来。这使代理能够直接访问分析风险和确定行动优先级所需的信息，而不必每次都从原始信号中重新收集并关联上下文。
该平台还采用多模型架构，根据质量、可靠性、响应时间和成本，为每项任务选择最合适的模型。在这一方法下，微软将 MAI-Cyber-1-Flash 模型引入 MDASH。MDASH 是一个用于管理软件漏洞的多模型代理团队。
据该公司称，采用 MAI-Cyber-1-Flash 的 MDASH 配置在 CyberGym 基准测试中取得了 96% 的成绩，比 Mythos 高出 12 个百分点；与当前市场上可用的 MDASH 配置相比，其成本还节省了约 50%。微软计划在 Project Perception 的其他安全工作流中继续使用该模型，同时持续开发专业化模型。
广泛可见性与可执行行动
该平台依托微软在身份、终端、应用、数据、云和人工智能系统方面的可见性，同时结合其在安全研究、威胁情报和实际运营方面的经验。它还与 Microsoft Security 产品集成，使代理能够将推断与行动联系起来并降低风险，而不仅仅是发现风险。
微软强调，Project Perception 按照其负责任人工智能原则构建，并继承客户所依赖的安全、合规、治理和运营控制。自 8 月 3 日起，全球客户可通过公开预览使用该系统。