🔒Открыть пост
и посмотреть медиа
и посмотреть медиа
95,95% против одной модели: Microsoft и Wiz доказали, что связка нейросетей ищет уязвимости лучше
30 июля. / securitylab.ru /. Одна нейросеть лучше разбирает сложные цепочки эксплуатации, другая точнее сортирует находки, а более мощная модель подключается к самым трудным задачам. Microsoft и принадлежащая Google компания Wiz пришли к схожему выводу: при анализе программного кода связка нескольких моделей работает эффективнее одного универсального ИИ.
Wiz сообщила, что агент Project Atlas набрал 90,9% в тесте CyberGym и превзошел Anthropic Mythos Preview и OpenAI GPT-5.5 Cyber. Система также обнаружила более 200 ранее неизвестных уязвимостей нулевого дня в широко используемых проектах с открытым исходным кодом.
Microsoft представила еще более высокий результат для платформы MDASH. Многомодельная система набрала 95,95% в CyberGym и обошла решения Anthropic, Google и OpenAI. Тест проверяет, насколько успешно искусственный интеллект находит реальные уязвимости в программном коде и воспроизводит условия для эксплуатации.
Для сравнения, GPT-5.5 Cyber получила 85,6%, GPT-5.6 Sol набрала 83,6%, Mythos 5 воспроизвела целевую уязвимость в 83,8% заданий, а Gemini 3.5 Flash Cyber в составе CodeMender показала результат 83,2%.
Главное преимущество Atlas и MDASH разработчики связывают с распределением этапов анализа между моделями. Вместо попытки заставить одну нейросеть одинаково хорошо решать все задачи платформы выбирают наиболее подходящий инструмент для каждого этапа исследования.
Atlas сейчас использует Claude Opus 4.6 и GPT-5.5. Wiz также работает над добавлением Gemini после совместного проекта с Google DeepMind по созданию Gemini Flash Cyber. Компания рассчитывает, что расширение набора моделей позволит точнее подбирать нейросеть для конкретной операции.