W obliczu gwałtownego rozwoju sztucznej inteligencji, krajobraz zagrożeń cyfrowych uległ drastycznej zmianie. Cyberprzestępcy dysponują dziś narzędziami, które pozwalają im na błyskawiczne przeszukiwanie ogromnych zbiorów kodu w poszukiwaniu pojedynczych luk. W tym nowym środowisku tradycyjne podejście do bezpieczeństwa, opierające się na okresowym skanowaniu i powolnym wdrażaniu poprawek, stało się niewystarczające. Odpowiedzią na te wyzwania jest wprowadzenie modelu MAI-Cyber-1-Flash, zintegrowanego z systemem MDASH (Multi-agent Vulnerability Identification and Remediation Harness).
Nowe rozwiązanie oferuje wydajność klasy światowej przy kosztach operacyjnych obniżonych o połowę w porównaniu do dotychczasowych wiodących modeli. Kluczem do sukcesu jest optymalizacja kosztów tokenów, które stanowią obecnie główne ograniczenie dla zespołów ds. bezpieczeństwa.
Efektywność dzięki architekturze wielomodelowej
System MDASH został zaprojektowany tak, aby inteligentnie zarządzać zasobami obliczeniowymi. MAI-Cyber-1-Flash przejmuje obsługę około 90% standardowych zadań, co pozwala na wykorzystanie znacznie potężniejszych i kosztowniejszych modeli (takich jak GPT-5.4) wyłącznie do 10% najbardziej złożonych operacji. Takie podejście pozwala na uzyskanie znaczących oszczędności finansowych przy jednoczesnym podniesieniu skuteczności wykrywania zagrożeń.
Wyniki testów przeprowadzonych na CyberGym – branżowym standardzie oceny zdolności systemów do analizy kodu – potwierdzają skuteczność tego podejścia:
Wprowadzenie systemu Perception
Oprócz identyfikacji luk, kluczowe znaczenie ma ich natychmiastowe usuwanie. W tym celu uruchomiono Perception – system agentowy, który wspiera specjalistów ds. bezpieczeństwa w ciągłym monitorowaniu, łataniu i zamykaniu nowych wektorów ataku. W przyszłości Perception będzie w coraz większym stopniu wykorzystywać model MAI-Cyber-1-Flash do automatyzacji szerokiego spektrum zadań ochronnych.
Fundamenty bezpieczeństwa: Model, Dane i Harness
Skuteczność nowego rozwiązania opiera się na trzech filarach:
Bezpieczeństwo wbudowane w projekt
Jako pierwszy model cybernetyczny tej klasy, MAI-Cyber-1-Flash został poddany rygorystycznym testom już na etapie szkolenia. Proces ten obejmował ewaluację przez wewnętrzny zespół AI Red Team, testy kontradyktoryjne oraz niezależną ocenę zewnętrzną.
Użytkownicy korzystający z MDASH otrzymują dostęp do pełnego pakietu zabezpieczeń klasy korporacyjnej, w tym kontroli dostępu opartej na rolach, izolacji dzierżawców, szyfrowania oraz środowisk typu sandbox, które działają w pełnej izolacji od sieci internetowej. Dzięki temu organizacje mogą korzystać z zaawansowanych możliwości AI, zachowując pełną kontrolę i zgodność z wymogami bezpieczeństwa.
Dzięki ciągłemu uczeniu się na podstawie rzeczywistych incydentów – od wykrycia podatności, przez blokowanie ataków, aż po skuteczną naprawę – systemy te stają się coraz bardziej precyzyjne, tworząc pętlę zwrotną, która stale podnosi poziom ochrony dla 1,6 miliona klientów korzystających z rozwiązań firmy.