Microsoft lance Project Perception pour contrer les cybermenaces

Microsoft lance Project Perception pour contrer les cybermenaces

Microsoft vient de dévoiler Project Perception, un dispositif d'IA capable de réaliser des simulations d'attaque, des enquêtes, de la détection et de la remédiation. Il repose notamment sur MDASH et un nouveau modèle spécialisé, MAI-Cyber-1-Flash.

Microsoft ne souhaite plus limiter l'intelligence artificielle à un rôle d'assistance pour les analystes. Avec Perception, le groupe présente une architecture complète de sécurité agentique, conçue pour automatiser une grande partie du travail effectué dans les centres opérationnels de sécurité (SoC). Attendue en préversion publique à partir du 3 août 2026, la plateforme doit coordonner plusieurs agents IA spécialisés, leur permettant de travailler à partir d'une compréhension commune de l'environnement à protéger et d'enchaîner des tâches actuellement réparties entre divers métiers de la cybersécurité.

Des agents qui attaquent pour mieux défendre

Perception s'articule autour de trois familles d'agents, chacune responsable d'une étape différente de la réponse aux cybermenaces :

• Red teams : Elles adoptent le point de vue des attaquants, recherchant les chemins menant à une compromission, identifiant les services exposés et vérifiant si les failles détectées peuvent être exploitées.

• Blue teams : Elles prennent en charge la défense, enquêtent sur les signaux collectés, évaluent la menace et décident de la réponse appropriée. Elles peuvent également générer des règles de détection adaptées à l'attaque observée.

• Green teams : Leur rôle consiste à corriger les failles identifiées et à renforcer l'environnement. Elles peuvent modifier des règles de pare-feu, fermer des ports, renforcer des contrôles d'autorisation ou préparer des correctifs dans le code.

Ces agents ne travaillent pas isolément. Perception les intègre dans une boucle continue, de la simulation d'attaque à la remédiation, à partir d'un contexte de sécurité partagé. Chaque équipe peut ainsi exploiter les résultats de la précédente, évitant aux analystes, pentesters et développeurs de reprendre le travail à chaque passage de relais.

La plateforme utilise des playbooks, des procédures prédéfinies qui organisent les différentes étapes de la réponse à une menace. Les équipes peuvent lancer un de ces scénarios ou formuler directement leur demande en langage naturel. Par exemple, elles peuvent demander si leur organisation est protégée contre un groupe malveillant récemment identifié, puis laisser Perception sélectionner les agents à mobiliser et les actions à enchaîner.

MDASH sépare les failles théoriques des risques exploitables

Une partie de ce travail repose sur MDASH, le système agentique de Microsoft dédié aux vulnérabilités logicielles. Dévoilé en mai 2026 et intégré à Microsoft Defender, il analyse les dépôts de code, recherche les failles et vérifie leur exploitabilité.

MDASH vise à éviter que les équipes de sécurité se retrouvent face à des dizaines, voire des centaines de vulnérabilités potentielles sans savoir lesquelles traiter en priorité. Ses résultats peuvent ensuite être utilisés par les autres agents de Perception pour replacer le risque dans l'environnement de l'entreprise et déterminer les mesures à prendre.

Pour chaque faille, le système détaille son impact et reconstitue le chemin d'attaque susceptible de mener jusqu'à elle. Ces informations sont précieuses pour les équipes de sécurité, mais pourraient aussi servir de mode d'emploi si elles tombaient entre de mauvaises mains. Microsoft prévoit donc des droits d'accès précis pour contrôler qui peut lancer les analyses, consulter leurs résultats ou gérer les vulnérabilités découvertes.

MDASH s'intègre également à GitHub et Azure DevOps pour aider les développeurs à corriger les failles détectées. Il peut proposer un correctif, vérifier sa pertinence et présenter les modifications apportées avant leur examen. Le changement peut ensuite être soumis au dépôt sous la forme d'une pull request.

Un modèle maison pour réduire le coût de MDASH

Pour faire fonctionner ce dispositif à grande échelle, Microsoft intègre à MDASH MAI-Cyber-1-Flash, un modèle spécialisé dans la cybersécurité, conçu pour gérer la majorité des requêtes courantes.

Ce modèle ne travaillera pas seul. Microsoft prévoit de lui confier environ 90 % des requêtes, tandis que GPT-5.4 interviendra sur les cas les plus complexes. Cette répartition vise à ne mobiliser le modèle le plus coûteux que lorsque cela est réellement nécessaire.

Microsoft affirme que cette combinaison atteint 96 % de réussite sur CyberGym, un benchmark évaluant la capacité des systèmes d'IA à reproduire des vulnérabilités connues à partir du code source et d'une description de la faille. Elle réduirait également de près de 50 % le coût de MDASH par rapport à sa précédente configuration. Ces résultats restent cependant ceux de l'entreprise et ne suffisent pas à mesurer les performances du système lors de recherches sur des logiciels réels et des vulnérabilités encore inconnues.