В Microsoft внедрена новая система искусственного интеллекта для поиска уязвимостей в Windows, получившая название MDASH (Multi-model Agentic Scanning Harness). Эта технология уже продемонстрировала свою эффективность, обнаружив 16 уязвимостей в операционной системе до того, как ими могли воспользоваться злоумышленники. Среди найденных проблем четыре были критическими и позволяли удалённое выполнение кода, что могло привести к несанкционированному доступу к корпоративным сетям. Все выявленные уязвимости были устранены в обновлении Patch Tuesday 12 мая.

Принцип работы MDASH

MDASH разработан командой Autonomous Code Security Microsoft, в которую вошли участники Team Atlanta — победители DARPA AI Cyber Challenge. В отличие от традиционных сканеров и одиночных ИИ-моделей, MDASH использует более 100 специализированных агентов на базе различных моделей. Каждый агент выполняет отдельную задачу: одни ищут уязвимости, другие проверяют их достоверность, а на финальном этапе система пытается сгенерировать входные данные, подтверждающие возможность эксплуатации найденной ошибки. Только после этого результаты передаются инженеру для дальнейшей проверки.

Обнаруженные уязвимости

Система выявила уязвимости в следующих компонентах Windows: стек TCP/IP, сервис IKEEXT IPsec, HTTP.sys, Netlogon, Windows DNS и клиент Telnet. Десять из них относились к режиму ядра, большинство были доступны по сети без необходимости авторизации. Две из четырёх критических уязвимостей выделяются особо:

• CVE-2026-33827 — обнаружена в tcpip.sys, активируется специально сформированными IPv4-пакетами.
• CVE-2026-33824 — ошибка двойного освобождения памяти до авторизации в сервисе IKEEXT, доступна через UDP-порт 500 на устройствах с RRAS VPN, DirectAccess или Always-On VPN.

Обе уязвимости позволяют получить права LocalSystem. Ещё две критические проблемы были найдены в Netlogon и Windows DNS Client, каждая получила оценку CVSS 9.8.

Для обнаружения некоторых уязвимостей, например в tcpip.sys, потребовался анализ трёх параллельных путей выполнения кода, все из которых освобождали один и тот же объект. Проблема в IKEEXT затрагивала шесть исходных файлов. Такой многофайловый и многопоточный анализ невозможен для однопроходных моделей.

Сравнение с другими решениями

MDASH показал результат 88,45% на бенчмарке CyberGym UC Berkeley, основанном на 1 507 реальных задачах по воспроизведению уязвимостей, что вывело систему на первое место в публичном рейтинге. Для сравнения, модель Mythos Preview от Anthropic набрала 83,1%, а GPT-5.5 от OpenAI — 81,8%. В закрытом тестировании на базе драйверов Windows StorageDrive, которые ранее не публиковались, MDASH обнаружил все 21 внедрённые уязвимости без ложных срабатываний. При проверке на подтверждённых случаях MSRC в clfs.sys и tcpip.sys за пять лет система показала полноту 96% и 100% соответственно.

MDASH не зависит от конкретной модели — Microsoft может менять используемые модели по мере появления новых без перестройки всей цепочки. В настоящее время система доступна в ограниченном приватном режиме для небольшой группы корпоративных клиентов, с планами расширения доступа в ближайшие месяцы.

Тенденции рынка и развитие угроз

Анонс MDASH последовал за инициативами Anthropic Project Glasswing и OpenAI Daybreak, которые также разрабатывают аналогичные решения с ограниченным доступом. Все три компании стремятся обнаруживать эксплуатируемые уязвимости раньше злоумышленников, и разрыв между защитой и атакой на базе ИИ быстро сокращается.

В то же время появились сведения о первом известном эксплойте нулевого дня, созданном с помощью искусственного интеллекта и использованном в массовой атаке для обхода двухфакторной аутентификации в популярном инструменте администрирования веб-серверов.