微軟推出名為 MDASH 的新型多模型人工智慧（AI）驅動系統，旨在大規模地協助漏洞發現與修復，並表示目前正透過有限的私人預覽版由部分客戶進行測試。

MDASH，全稱為 m ulti-mo d el a gentic s canning h arness，被設計為一個模型無關的系統，它使用針對不同漏洞類型的專用 AI 代理程式，來自主發現、驗證並證明複雜程式碼（如 Windows）中的可利用缺陷。

微軟代理安全副總裁 Taesoo Kim 表示：「與單一模型方法不同，該系統協調超過 100 個專門的 AI 代理程式，橫跨一系列前沿和精簡模型，以端對端地發現、辯論並證明可利用的錯誤。」

MDASH 被設想為一個「結構化管道」，它接收程式碼庫，並透過一系列動作產生經過驗證、已證明的發現。

它首先分析原始程式碼以建立威脅模型和攻擊面，在候選程式碼路徑上運行專門的「稽核員」代理程式以標記潛在問題，然後運行第二組「辯論者」代理程式來驗證發現，對語義上等同的發現進行分組，最後證明漏洞的存在。

該系統由一個可配置的模型面板提供支援，其中使用最先進（SOTA）的模型進行推理，使用精簡模型進行高流量的驗證，並使用第二個獨立的 SOTA 模型進行獨立的反駁。

微軟解釋說：「模型之間的差異本身就是一個信號：當稽核員標記某個東西為可疑，而辯論者無法反駁它時，該發現的後驗可信度就會提高。」「稽核員的推理方式與辯論者不同，辯論者的推理方式又與證明者不同。每個管道階段都有自己的角色、提示規則、工具和停止標準。」

Redmond 指出，這些專門的代理程式是基於過去常見漏洞與暴露（CVEs）及其修補程式構建的。它還表示，該架構允許跨模型世代的可移植性。

MDASH 已被投入測試，發現了本月 Patch Tuesday 發布中修補的 16 個漏洞。這些缺陷遍及 Windows 網路和驗證堆疊，包括兩個可能導致遠端程式碼執行的嚴重漏洞。

MDASH 的消息緊隨 Anthropic 的 Project Glasswing 和 OpenAI Daybreak 的發布之後，這兩者都是由 AI 驅動的網路安全計畫，旨在加速漏洞的發現、驗證和修復，防止它們被惡意行為者發現。

Kim 表示：「戰略意義是明確的：AI 漏洞發現已從研究的興趣轉變為企業規模的生產級防禦，而持久的優勢在於模型周圍的代理系統，而不是任何單一模型本身。」