I nuovi modelli di IA di Microsoft per la cybersicurezza: un nuovo approccio che stimola riflessioni

"Mentre il costo per trovare una falla precipita, il vecchio modello della sicurezza in cui si fanno scansioni occasionali e prima o poi s'installa una patch è diventato obsoleto. Se vogliamo sbloccare i veri benefici dell'IA, dobbiamo prima costruire modelli eccezionali per la cybersicurezza che aiutano tutti noi a rendere il software che fa funzionare il mondo sicuro." È così che Microsoft annuncia il lancio di MAI-Cyber-1-Flash, un nuovo modello specializzato nell'individuare vulnerabilità nel codice. L'azienda ha anche annunciato Project Perception, un sistema che sfrutta l'IA agentica per simulare attacchi, trovare i punti deboli e offrire soluzioni. Le novità stimolano, però, delle riflessioni più ampie sul ruolo dell'IA nella cybersicurezza.

Microsoft annuncia MAI-Cyber-1-Flash

MAI-Cyber-Flash-1 è un modello costruito per andare alla ricerca di vulnerabilità all'interno del codice sorgente. È pensato specificamente per questo compito ed è pertanto un modello di piccole dimensioni, addestrato da zero da Microsoft sfruttando i dati dell'azienda.

Proprio quest'ultimo aspetto è quello più interessante e significativo. Microsoft infatti punta l'attenzione sul fatto che gestisce oltre 100.000 miliardi di segnali di sicurezza ogni giorno, e gestisce la cybersicurezza di 1,6 milioni di clienti. "Poiché possiamo collegare le azioni ai risultati, ciò che era sfruttabile, ciò che è stato contenuto, ciò che è stato bloccato, e ciò che ha effettivamente funzionato, abbiamo più che dati." L'azienda ha usato i suoi dati interni, con tutta l'esperienza derivante da decenni di gestione del suo ecosistema software, per addestrare il modello.

Secondo Microsoft, MAI-Cyber-1-Flash ha ottenuto un punteggio del 96% in CyberGym, un benchmark pensato per valutare le prestazioni dei modelli nella ricerca delle vulnerabilità, posizionandosi di fronte a tutti i concorrenti e con ben 12 punti di vantaggio rispetto a Claude 5 Mythos e 10 punti rispetto a GPT-5.5 Cyber di OpenAI.

MAI-Cyber-Flash-1 è una componente di MDASH, il sistema multi-modello per la scansione delle vulnerabilità che Microsoft aveva presentato a maggio; si tratta di un "guinzaglio" (harness in inglese) che tiene sotto controllo ciò che i modelli fanno, così da impedire, almeno a livello teorico, il ripetersi di episodi come quello avvenuto al modello di OpenAI che ha hackerato Hugging Face.

Project Perception: red, blue e green team tutti in uno

Nel mondo della sicurezza si parla di "red team", "blue team" e "green team" per indicare attività in cui una squadra di esperti si dedica ad attaccare il software e l'infrastruttura per scovare eventuali vulnerabilità (red team), oppure a difendersi dagli attacchi simulati ed effettuarne l'analisi (blue team), o ancora a trovare rimedi e soluzioni alle vulnerabilità (green team). Si tratta di attività ben consolidate e ampiamente usate.

Normalmente queste attività sono svolte da persone in carne e ossa. Ma cosa succederebbe se si potesse accelerarle usando l'IA? Project Perception è la risposta di Microsoft a questa domanda. L'azienda afferma che "gli attaccanti possono sfruttare le falle più velocemente, ingrandire ulteriormente la scala delle campagne e operare con un'efficienza senza precedenti. Gli approcci costruiti per un mondo di attori umani non possono tenere il passo di un mondo di IA, agenti e attacchi alla velocità delle macchine."

Project Perception è uno strumento che mette insieme modelli autonomi specializzati che fanno red teaming, altri che fanno blue teaming e altri ancora che si occupano di trovare i rimedi facendo green teaming. L'idea è di avere un circolo chiuso in cui il sistema va costantemente alla ricerca di vulnerabilità, capisce come difendersi e trova rimedi.

MAI-Cyber-1-Flash è uno dei modelli che Microsoft propone come parte di questo approccio; se il modello è ora impiegato per la ricerca delle vulnerabilità, "Project Perception sfrutterà MAI-Cyber-1-Flash per molti altri flussi di lavoro di sicurezza, oltre lo scenario delle vulnerabilità software." L'azienda afferma anche, però, che "nessun modello da solo sarà ottimale per ciascun compito di sicurezza. Una difesa cyber efficace richiede l'applicazione del giusto modello al giusto problema al giusto momento." Secondo Microsoft, questo approccio consente di effettuare il 90% dei compiti offerti da soluzioni concorrenti a un costo inferiore.

Val la pena commentare questi annunci su due piani: quello dell'apertura e quello del controllo. Riguardo il primo punto, anche Cisco aveva annunciato un suo modello dedicato alla ricerca delle vulnerabilità, Antares, ma l'ha reso aperto e disponibile a tutti gratuitamente. Non solo: l'ha progettato apposta affinché possa essere eseguito anche su un PC, così da rendere possibile a chiunque usarlo senza costi aggiuntivi e mantenendo il pieno controllo su tutto il ciclo. Microsoft, al contrario, mette a disposizione MAI-Cyber-1-Flash solo sulla sua infrastruttura, mantenendone strettamente il controllo. Se l'obiettivo è davvero migliorare la sicurezza delle aziende e del software, un approccio aperto è quello indubbiamente migliore, come dimostrano decenni di sviluppo di software open source. La possibilità di controllare direttamente i modelli aiuta anche a rassicurare le aziende circa eventuali ripetizioni dell'incidente di OpenAI.

Proprio ciò ci porta all'aspetto del controllo su questi modelli. Microsoft afferma che "abbiamo integrato la fiducia in ogni livello del sistema, dall'addestramento del modello alla messa in opera per il cliente. [...] La fiducia si estende al di là del modello in sé. Tramite MDASH, i clienti ottengono controlli di livello enterprise che includono controlli basati sui ruoli, isolamento del proprio ambiente, cifratura, audit, ed ambienti di esecuzione in sandbox senza accesso a Internet. Il risultato è un modello per la cybersicurezza che fornisce capacità potenti ai difensori mantenendo governance, sicurezza e controllo che le aziende si aspettano da Microsoft." Tuttavia, inevitabilmente l'incidente di OpenAI solleva importanti questioni proprio sul controllo e sulla sicurezza dei modelli cui viene data autonomia, e su quanto sia necessario (nonché possibile) effettuare test e limitare eventuali effetti collaterali.

Non usare i modelli di IA per l'analisi delle vulnerabilità resta, però, un rischio tanto quanto usarli, se non maggiore. Trovare il giusto equilibrio è un esercizio che richiederà del tempo e che, a oggi, ancora non ha una soluzione. L'approccio di Microsoft sembra andare nella giusta direzione e l'azienda ha sicuramente una marcia in più rispetto a molte altre per via della sua esperienza di oltre mezzo secolo nello sviluppo di software. Solo il futuro ci dirà se sarà l'approccio vincente.