重新思考AI时代的安全

导语：微软推出 Project Perception（感知项目），一个面向 AI 时代设计的全新代理化安全系统。该系统整合信号、上下文、模型与红蓝绿三类专用代理，以机器速度持续感知、推理并采取行动，将人类置于控制核心。项目将于 8 月 3 日进入公开预览。

2026年7月27日 | Hayete Gallot — 微软安全事业部执行副总裁

网络安全的底层逻辑正在发生变化。自主系统如今能够推理、适应并持续运行。与此同时，攻击成本不断降低，而需要保护的资产在规模、速度和复杂性上却持续增长。攻击者可以更快地生成漏洞利用程序，更远地扩展攻击活动，并以前所未有的效率运作。为人类行为者时代打造的安全方法，已经无法跟上由AI、代理和机器速度攻击主导的新世界。

安全领域需要一个新的网络技术栈。新的网络技术栈必须能够持续感知整个数字资产的风险，在海量上下文中进行推理，并以机器速度采取行动。它必须随着环境变化不断学习和适应，帮助组织走在威胁之前。因为安全归根结底是一项人类使命，它必须通过更好的洞察和更强大的行动方式来赋能防御者。下一代安全系统的决定性特征，不在于它们能够生成更多告警，而在于它们能够持续地感知、推理和行动。

正是这一愿景促使我们构建了 Project Perception（感知项目）——一个专为AI时代现实而设计的全新代理化安全系统。它利用AI将信号转化为实时防护，实现以AI防御AI。

Project Perception 将信号、上下文、模型和专用代理整合为一个持续学习的防御系统。它能够以机器速度进行推理、确定优先级并采取行动，同时将人类牢牢置于控制之中，并通过强大的新工作流赋能他们。

Project Perception 基于一个简单的理念：有效的防御需要持续理解攻击者如何看待世界，防御者如何评估风险，以及防护措施如何随时间推移得到改进。为此，Perception 协调三类专用代理：红队代理在攻击者利用之前识别潜在的入侵路径；蓝队代理进行调查、推理上下文并确定哪些构成有意义的风险；绿队代理采取纠正措施并加强整个环境的防御。这些代理协同工作，形成一个闭环系统，持续发现、评估和改进组织的安全态势。

像 Project Perception 这样的系统，其有效性取决于其可见性、其可采取的行动、构建团队的经验以及它能够使用的模型。微软将这四者整合在一起。

我们跨身份、终端、应用程序、数据、云和AI系统进行观察，提供跨整个数字资产的广泛可见性。同样重要的是，我们能够帮助客户在这些环境中采取行动。凭借数十年的安全研究、威胁情报以及现实世界中为组织提供防御的运营经验，这些能力塑造了 Project Perception 如何进行推理、确定优先级和响应。

安全是一项全天候（24/7）的使命。组织需要高效、持续可用且经济上可承受的大规模保护。这不仅需要访问最有能力的模型，还需要将合适的模型应用于合适的任务。Project Perception 采用多模型架构，结合前沿模型和专用安全模型，在质量和成本两方面进行优化。

作为这一多模型战略的一部分，我们致力于为客户提供适合每项安全任务的最佳模型，包括通过我们自研的专用模型进行创新。第一个应用场景是软件漏洞管理，将 MAI-Cyber-1-Flash 引入我们的软件漏洞多模型代理团队 MDASH。搭载 MAI-Cyber-1-Flash 的 MDASH 在行业领先基准 CyberGym 上达到 96%，比 Mythos 高出 12 分。同样的配置相比目前市场上 MDASH 的现有配置可节省近 50% 的成本。这就是经过良好调优、拥有独特丰富历史训练数据的多模型系统的力量。接下来，Project Perception 将在更多安全工作流中利用 MAI-Cyber-1-Flash，超越软件漏洞场景。

我们正通过 Project Perception 将这一愿景带给全球客户，该项目将于 8 月 3 日进入公开预览阶段。

为代理化安全而构建的网络技术栈

实现代理化安全不仅仅是将代理添加到现有工作流中，而是需要从零开始设计的全新网络技术栈。

该技术栈从提供跨数字资产感知的信号和传感器开始。安全上下文将这些信号转化为代理可以使用的、token 高效的表示。模型提供智能和推理能力。编排框架（Harness）协调安全工作流中的模型和代理。代理跨安全工作流应用这些智能，执行器（Actuators）将决策转化为防护。这些层共同创建了一个持续学习的系统，能够理解风险、适应变化的条件并随着时间推移改善安全结果。

虽然每一层都提供了重要能力，但 Project Perception 的力量来自它们协同工作的方式。

有效的推理不仅需要原始信号。代理需要上下文。

微软将其广泛的可见性、威胁情报和安全专业知识转化为安全上下文，连接跨数字资产的安全数据、知识和语义。其结果是对组织资产、身份、关系、风险和活动的持续更新的表示，为代理提供对其所帮助防御的环境的共享、近乎实时的理解。

这种共享理解是 Project Perception 运作的基础。它不是强制代理持续从原始信号中收集、关联和重建上下文，而是为它们提供即时且 token 高效地访问推理风险、确定行动优先级和做出决策所需信息的能力。通过将每次交互都建立在这一丰富的安全上下文之上，Project Perception 提高了推理的准确性和一致性，同时降低了大规模运营所需的时间、计算和成本。

没有任何单一模型能够对每项安全任务都是最优的。有效的网络防御需要在正确的时间将正确的模型应用于正确的问题。