미토스5급 성능을 저비용에…보안용 AI 발표한 마이크로소프트

마이크로소프트가 AI 보안 시스템 MDASH에 보안용 AI 모델 MAI-Cyber-1-Flash를 탑재했다고 발표했다. 이를 통해 주요 모델 대비 절반의 비용으로 세계 최고 수준 퍼포먼스를 발휘할 수 있다고 한다.

MDASH는 마이크로소프트가 지난 5월 발표한 에이전트형 취약점 발견·수정 시스템이다. 복수 AI 모델을 활용해 악용될 가능성이 있는 버그를 스캔하는 구조라고 설명됐다.

마이크로소프트는 눈부신 AI 발전에 따라 사이버 위협도 강화되고 있으며 이제 때때로 스캔을 실시하고 언젠가 패치를 적용하는 보안 모델은 시대에 뒤떨어졌다고 지적했다. 진정한 AI 혜택을 끌어내기 위해 전 세계에서 가동되는 소프트웨어 견고성을 높이는 데 도움이 되는 탁월한 모델 구축이 필요하다고 판단해 MAI-Cyber-1-Flash를 개발했다고 설명했다.

MAI-Cyber-1-Flash는 복잡한 코드베이스 내에서 발견이 어려운 취약점을 식별하기 위해 제작됐으며 MDASH에 깊이 통합되어 세계 최대 규모 보안 환경에서 견고성이 실증됐다고 한다.

대규모 코드베이스를 분석해 코드 내 취약점을 발견하는 시스템 추론 능력을 평가하는 업계 표준 벤치마크 사이버짐(CyberGym) 결과에 따르면 MAI-Cyber-1-Flash와 GPT-5.4를 조합해 제미나이 3.5 플래시 사이버, GPT-5.5 사이버, GPT-5.6 솔, 클로드 미토스 5를 상회했다.

마이크로소프트에 따르면 보안은 상시 가동이 요구되는 미션이며 막대한 공격이 밀려오기 때문에 방어 측에게는 토큰 비용이 최대 장벽이 되고 있다고 한다.

MAI-Cyber-1-Flash는 전체 태스크 최대 90%를 효율적으로 처리하도록 설계되어 있어 정말로 필요한 극히 어려운 10% 태스크에 대해 MDASH가 모델군 중 가장 크고 비용이 많이 드는 모델(이 경우 GPT-5.4)을 활용할 수 있게 된다.

MAI-Cyber-1-Flash를 탑재한 MDASH 통합 시스템은 사이버짐에서 96%의 점수를 달성한 데다 비용은 기존 MDASH 최선 구성(GPT-5.4+5.4mini+5.3codex)과 비교했을 때 50%로 절감할 수 있다고 한다.

한편 소프트웨어 취약점에 대한 AI 기반 수정은 이미 워크플로 중요 요소가 된 반면 담당자가 맡아야 할 업무는 아직 많이 남아 있어 MDASH 내 다양한 보안 워크플로에 대응하는 에이전트 팀을 제공하고 새로운 위협 벡터의 지속 감시·패치 적용·봉쇄를 수행하는 에이전트형 보안 시스템인 퍼셉션(Perception)도 출시됐다.

퍼셉션은 앞으로 소프트웨어 취약점 대응뿐 아니라 더 많은 보안 워크플로에서 MAI-Cyber-1-Flash를 활용할 예정이라고 한다. 관련 내용은 이곳에서 확인할 수 있다.