Microsoft: MAI-Cyber-1-Flash vượt trội Mythos 5 khi kết hợp với GPT-5.4

Theo Microsoft, khi kết hợp với mô hình GPT-5.4 của OpenAI, MAI-Cyber-1-Flash đạt kết quả vượt trội Claude Mythos 5 của Anthropic, Google Gemini 3.5 Flash Cyber và GPT-5.5 Cyber trên bộ tiêu chuẩn đánh giá CyberGym.

Microsoft cho biết hệ thống MDASH (MAI-Cyber-1-Flash kết hợp GPT-5.4) đạt 96% trên CyberGym, cao hơn 12 điểm so với Claude Mythos 5 và giảm khoảng 50% chi phí so với phiên bản MDASH trước đó.

"Chúng tôi đạt hiệu suất hàng đầu thế giới nhưng chỉ với khoảng 50% chi phí", ông Mustafa Suleyman - Giám đốc điều hành Microsoft AI - nói tại một sự kiện hôm 27/7 ở thành phố San Francisco (Mỹ).

MAI-Cyber-1-Flash được tích hợp vào Project Perception

MAI-Cyber-1-Flash là mô hình AI tạo sinh đầu tiên của Microsoft được phát triển riêng cho lĩnh vực an ninh mạng.

MAI-Cyber-1-Flash sẽ được tích hợp vào Project Perception, hệ thống gồm nhiều tác tử AI có nhiệm vụ tự động tìm kiếm và khắc phục các điểm yếu bảo mật. Theo bài đăng của bà Hayete Gallot - Phó chủ tịch điều hành phụ trách bảo mật tại Microsoft, Project Perception sẽ được phát hành dưới dạng bản xem trước công khai từ ngày 3/8.

Hayete Gallot trở lại Microsoft vào tháng 2 từ Google. Trước đó, bà là Chủ tịch phụ trách Trải nghiệm khách hàng tại Google Cloud.

Người từng đứng đầu mảng này trước đó là Charlie Bell (cựu lãnh đạo Amazon Web Services) chuyển sang vai trò chuyên gia kỹ thuật.

AI đang thay đổi cuộc chiến an ninh mạng

Sự phát triển của AI tạo sinh khiến hacker có thể nhanh chóng khai thác các lỗ hổng mới được công bố. Để đối phó, các công ty AI hàng đầu như Anthropic và OpenAI cũng đã phát triển những mô hình hỗ trợ các chuyên gia phòng thủ an ninh mạng phát hiện và ngăn chặn các cuộc tấn công hiệu quả hơn.

Từ đầu năm 2026 đến nay, cổ phiếu Microsoft đã giảm khoảng 19%. Theo nhóm phân tích tại ngân hàng UBS (Thụy Sĩ), nguyên nhân là giới đầu tư ngày càng lo ngại các mô hình AI trọng số mở, đặc biệt từ Trung Quốc, sẽ giành thị phần từ các phòng thí nghiệm AI Mỹ hàng đầu. Điều này khiến việc Microsoft phụ thuộc nhiều vào OpenAI bị xem là một rủi ro.

Microsoft đẩy mạnh phát triển AI "cây nhà lá vườn"

Trong năm 2026, Microsoft đã lần lượt giới thiệu mô hình AI tự phát triển có khả năng tạo mã trong GitHub Copilot và gần đây cũng bắt đầu sử dụng mô hình nội bộ trong Excel.

Dù Giám đốc điều hành Satya Nadella vẫn duy trì quan hệ hợp tác chiến lược với OpenAI, Microsoft đang dành thêm năng lực tính toán để huấn luyện mô hình AI nội bộ nhằm giảm chi phí và bớt phụ thuộc vào đối tác.

Satya Nadella viết trên X: "Bằng cách kết hợp các mô hình chuyên biệt với dữ liệu phù hợp, cùng các tác tử AI, công cụ, bối cảnh bảo mật và hệ thống điều phối thích hợp, chúng tôi có thể nâng cao hiệu quả, đồng thời giảm đáng kể chi phí để đạt được cùng một kết quả".

Microsoft chưa tiết lộ quy mô mảng kinh doanh an ninh mạng của mình kể từ năm 2023 - thời điểm công ty cho biết doanh thu hàng năm vượt quá 20 tỉ USD.

Project Perception có thể tự sửa mã nguồn

Năm 2023, Microsoft ra mắt trợ lý Security Copilot dành cho các chuyên gia an ninh mạng, tích hợp GPT-4. Hiện Security Copilot đã được tích hợp vào hai gói phần mềm năng suất cao cấp nhất của Microsoft.

Project Perception tiến xa hơn Security Copilot khi không chỉ phát hiện lỗ hổng mà còn có thể đề xuất, thậm chí tự động thực hiện các thay đổi trong mã nguồn nếu được người dùng cấp quyền. Project Perception cũng có thể kết nối với các sản phẩm bảo mật không thuộc Microsoft.

Theo Hayete Gallot, các giám đốc an ninh mạng kì vọng AI sẽ giúp giảm áp lực thiếu nhân lực trong các trung tâm điều hành an ninh (SOC).

"Nhiều lãnh đạo xem đây là cách hạ thấp rào cản tuyển dụng, giúp nhiều người hơn có thể làm việc tại các SOC, bởi ngành này đang thiếu nhân lực nghiêm trọng", bà chia sẻ.

SOC là các trung tâm chuyên giám sát hệ thống CNTT của doanh nghiệp để phát hiện, phân tích và ứng phó với các mối đe dọa an ninh mạng.

Vụ hack Hugging Face cho thấy AI phải chống lại AI

Hôm 11/7, Hugging Face thông báo đã gặp sự cố an ninh mạng, trong đó tác tử AI tự truy cập được vào một số bộ dữ liệu nội bộ của công ty. Song khi đó, Hugging Face chưa xác định được mô hình AI nào đứng sau vụ việc.

Đến ngày 21/7, OpenAI xác nhận GPT-5.6 Sol và một mô hình AI mạnh hơn chưa được công ty phát hành đã gây ra sự cố này.

OpenAI tiết lộ đã giao cho các mô hình AI một bài kiểm tra an ninh mạng ExploitGym. Để tìm ra lời giải, các mô hình AI đã tự thoát khỏi sandbox (môi trường cách li dùng để thử nghiệm), truy cập Internet và xâm nhập vào hệ thống của Hugging Face nhằm tìm lời giải để hoàn thành bài kiểm tra.

Trong tuyên bố chính thức, OpenAI cho biết: "Chúng tôi coi đây là một sự cố an ninh mạng chưa từng có tiền lệ, liên quan đến năng lực tấn công mạng ở mức tiên tiến nhất hiện nay, và đang xử lí theo mức độ nghiêm trọng tương ứng".

Công ty đứng sau ChatGPT nhấn mạnh rằng đây không phải là một cuộc tấn công do con người điều khiển từ xa, cũng không phải AI có ý thức hay "nổi loạn" theo nghĩa khoa học viễn tưởng. Thay vào đó, hai mô hình AI đã tối ưu hóa mục tiêu được giao đến mức lựa chọn những phương án mà các nhà nghiên cứu không lường trước, gồm cả việc vượt ra ngoài phạm vi môi trường thử nghiệm.

Điều khiến cộng đồng bảo mật đặc biệt quan tâm là hai mô hình AI của OpenAI không chỉ khai thác một lỗ hổng duy nhất. Theo OpenAI, AI đã sử dụng nhiều kỹ thuật khác nhau một cách tự chủ, gồm cả khai thác lỗ hổng zero-day (chưa biết đến hoặc chưa kịp phát hành bản vá) và sử dụng thông tin xác thực bị đánh cắp để mở rộng quyền truy cập.

Theo các nguồn tin của Reuters, tác tử AI của OpenAI đã đột nhập vào Hugging Face và tiến hành hàng loạt hoạt động tấn công kéo dài nhiều ngày. Tuy nhiên, OpenAI phải mất một tuần mới phát hiện ra sự việc sau khi mối đe dọa đã bị kiểm soát và FBI (Cục Điều tra Liên bang Mỹ) được thông báo.

Tuần trước, Hugging Face đã sử dụng mô hình trọng số mở GLM-5.2 của Zhipu AI (Trung Quốc) để phân tích vụ xâm nhập mạng do tác tử AI từ OpenAI gây ra. Toàn bộ quá trình phân tích được thực hiện ngay trong hệ thống của Hugging Face mà không cần chuyển dữ liệu ra bên ngoài. Hugging Face không thể sử dụng các mô hình AI nguồn đóng của Mỹ trong tình huống đó do các điều khoản hạn chế đi kèm.

Về vụ việc này, bà Hayete Gallot nhận định: "Đó là minh họa rất rõ cho việc chúng ta cần dùng AI để phòng thủ trước những kẻ tấn công cũng đang sử dụng AI".

Dù vậy, Microsoft cho rằng MAI-Cyber-1-Flash vẫn còn nhiều dư địa để cải thiện.

Ông Mustafa Suleyman cho biết: "Microsoft sở hữu một tập dữ liệu an ninh mạng rất đặc biệt và có giá trị. Đến nay, chúng tôi mới chỉ sử dụng chưa tới 1% lượng dữ liệu đó để huấn luyện mô hình AI".

Cách xây dựng hệ thống phòng thủ an ninh mạng trong kỷ nguyên AI

Bên cạnh việc giới thiệu MAI-Cyber-1-Flash, Microsoft cũng phác thảo một tầm nhìn mới về cách xây dựng hệ thống phòng thủ an ninh mạng trong kỷ nguyên AI.

Theo gã khổng lồ phần mềm Mỹ, việc chỉ sử dụng một mô hình AI mạnh là chưa đủ, bởi các cuộc tấn công mạng ngày càng phức tạp và đòi hỏi nhiều bước xử lý khác nhau.

Thay vào đó, Microsoft phát triển một kiến trúc nhiều tầng (Cyber Stack), khi các mô hình AI chuyên biệt được kết hợp với dữ liệu bảo mật, các công cụ chuyên dụng và mạng lưới tác tử AI để tạo thành hệ thống có khả năng tự quan sát, suy luận và hành động.

Một thành phần quan trọng trong kiến trúc này là Security Context - lớp ngữ cảnh bảo mật tập hợp thông tin về danh tính người dùng, thiết bị, quyền truy cập, tài sản CNTT và dữ liệu tình báo về các mối đe dọa.

Thay vì để mỗi mô hình AI tự phân tích từng mảnh dữ liệu riêng lẻ, tất cả tác tử AI sẽ cùng khai thác lớp ngữ cảnh chung này để hiểu đầy đủ tình trạng của hệ thống trước khi đưa ra quyết định.

Theo Microsoft, cách tiếp cận đó không chỉ nâng cao độ chính xác mà còn giảm lượng dữ liệu phải xử lí, từ đó tiết kiệm chi phí tính toán.

Công ty cũng cho biết Project Perception được thiết kế theo mô hình phối hợp giữa nhiều nhóm tác tử AI với vai trò khác nhau.

Các tác tử Red Team liên tục mô phỏng hành vi của hacker để tìm lỗ hổng, Blue Team đánh giá mức độ rủi ro và xác định cách ứng phó, còn Green Team thực hiện các biện pháp khắc phục như vá lỗi hoặc điều chỉnh cấu hình hệ thống sau khi được cấp quyền.

Ba nhóm tác tử này hoạt động theo vòng lặp khép kín, giúp hệ thống liên tục kiểm tra, sửa lỗi và giám sát thay vì chỉ phản ứng sau khi sự cố xảy ra.

Microsoft cho rằng đây sẽ là hướng phát triển của các nền tảng an ninh mạng trong tương lai, khi AI không chỉ hỗ trợ chuyên gia bảo mật mà còn có thể phối hợp với con người để chủ động ngăn chặn các cuộc tấn công trước khi chúng gây thiệt hại.

Đây cũng là lý do Microsoft theo đuổi chiến lược kết hợp nhiều mô hình AI khác nhau, thay vì phụ thuộc vào một sản phẩm duy nhất, nhằm tối ưu đồng thời hiệu năng, độ trễ và chi phí vận hành.

Theo Microsoft, chiến lược lâu dài của hãng không phải là xây dựng một mô hình AI có thể làm mọi việc, mà là kết hợp nhiều mô hình chuyên biệt để xử lý từng nhiệm vụ khác nhau.

Trong lĩnh vực an ninh mạng, các tác vụ như phát hiện lỗ hổng, đánh giá rủi ro, đề xuất bản vá hay tự động triển khai biện pháp khắc phục đều có yêu cầu riêng về độ chính xác, tốc độ và chi phí. Vì vậy, Microsoft lựa chọn kiến trúc đa mô hình, trong đó các mô hình AI nội bộ như MAI-Cyber-1-Flash đảm nhận những tác vụ phổ biến với chi phí thấp, còn mô hình mạnh hơn như GPT-5.4 chỉ được sử dụng khi cần xử lý những bài toán phức tạp.

Theo Microsoft, cách tiếp cận này giúp tối ưu đồng thời hiệu năng, độ trễ và chi phí vận hành, đồng thời giảm sự phụ thuộc vào bất kì mô hình AI đơn lẻ nào. Đó cũng là nền tảng để Microsoft mở rộng Project Perception trong tương lai bằng cách bổ sung thêm nhiều mô hình AI chuyên biệt cho các nhiệm vụ bảo mật khác nhau.

Sơn Vân