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在AI技术日新月异的当下，微软再度以突破性成果刷新行业认知。5月13日，微软自主代码安全团队正式推出代号为MDASH的多模型智能体协同扫描框架。该系统不仅在架构设计上实现范式创新，更在真实场景下的漏洞检测效能上取得显著突破——在与GPT-5.5及Anthropic旗下Mythos模型的横向对比中，MDASH全面领先，树立起新一代智能安全分析的新标杆。
MDASH的核心优势在于摒弃了传统单一大模型依赖路径，转而构建起一套高度协同的多智能体工作流。微软工程师在其底层架构中部署了逾100个功能专精的AI智能体，分工贯穿代码预处理、静态分析、动态验证、上下文推理及结果交叉校验等全流程环节。这种“按需调用、能力匹配”的策略，使得系统既能在关键推理阶段启用高精度大模型，又可在大规模代码扫描任务中灵活调度响应更快、资源更轻量的小型模型，兼顾准确性与效率。
在权威开源安全评估平台CyberGym最新一轮基准测试中，MDASH展现出卓越的发现能力：共精准捕获16个此前未被公开披露的安全缺陷，其中包含4个具备远程代码执行（RCE）风险的高危漏洞；而在面向内部私有环境开展的对抗性测试中，面对人为植入的21个已知漏洞样本，MDASH达成100%检出率，且全程零误报——这一成绩为其在生产级安全防护中的落地应用奠定了坚实基础。
值得一提的是，MDASH在历史漏洞回溯能力方面同样表现不俗：针对Windows核心驱动clfs.sys过去五年间暴露出的所有已知漏洞，其召回率达96%；对tcpip.sys模块的覆盖更是达到满分100%。如此稳定的高精度识别能力，极大提升了微软在产品发布前的安全加固效率与可信度。
现阶段，MDASH已深度融入微软内部工程体系，正持续赋能Windows、Azure及Office等核心产品的安全开发生命周期（SDL）。同时，该系统也已启动面向部分战略客户的受限预览计划，开放早期体验与反馈通道。此举标志着微软在AI驱动软件安全保障方向迈出了实质性一步，未来MDASH有望成为企业级DevSecOps流程中不可或缺的关键组件。
划重点：
? MDASH是微软全新打造的多模型智能体协同扫描框架，在综合性能上显著优于GPT-5.5与Mythos。
⚡ 系统集成超100个专业化AI智能体，实现从代码解析到漏洞确认的端到端自动化闭环。
?️ 在严苛测试环境中达成100%漏洞识别率且零误报，为微软全域安全防线提供坚实技术底座。
