Microsoft porta mesos ampliant la seva oferta de ciberseguretat basada en IA, en un moment en què el sector viu una escalada d'incidents relacionats amb agents que se salten les seves pròpies restriccions -com l'atac d'un agent d'OpenAI a Hugging Face, reconegut el 21 de juliol- i just la mateixa setmana en què Nvidia ha impulsat una aliança de més de 40 empreses per obrir eines de defensa. Fins ara, Microsoft ja competia en aquest terreny amb Mythos, el model de seguretat d'Anthropic llançat a l'abril, i Daybreak, el d'OpenAI presentat al maig.
Aquest 27 de juliol, Microsoft ha presentat MAI-Cyber-1-Flash, un model especialitzat a detectar vulnerabilitats en codi complex, integrat dins de MDASH, el seu sistema per identificar i corregir errors de seguretat, juntament amb Perception, una plataforma que desplega equips d'agents dividits en tres rols: equips vermells que simulen atacs amb context d'amenaces reals, equips blaus que detecten i prioritzen els errors trobats, i equips verds que n'executen la correcció. Segons el conseller delegat d'IA de Microsoft, Mustafa Suleyman, MAI-Cyber-1-Flash supera en el banc de proves CyberGym els models rivals de Google, GPT-5.5 Cyber, GPT-5.6 Sol i el mateix Mythos 5 d'Anthropic, i la companyia afirma que el conjunt permet resoldre en minuts feines que abans requerien hores de treball manual.
La notícia és rellevant perquè converteix la resposta de Microsoft a la cursa de la ciberseguretat amb IA en un producte concret i comercialitzable, en un moment en què els grans laboratoris de models tancats -Microsoft, Anthropic i OpenAI- competeixen per oferir eines especialitzades en defensa, mentre bona part del sector aposta per la via oberta amb iniciatives com la de Nvidia.
Microsoft no ha detallat xifres concretes d'estalvi de costos ni proves independents que confirmin els resultats del banc CyberGym que la companyia mateixa reivindica, i l'accés preliminar a aquestes eines no estarà disponible fins al 3 de novembre, de manera que el seu rendiment real en clients encara no es pot valorar.