重要なポイント
- マイクロソフトは新しいものを導入しました AI を活用 脆弱性検出システムは次のように呼ばれます。 医学博士。
- プラットフォームは 16 の新しいものを特定しました Windowsの脆弱性4 つの重大なリモート コード実行の欠陥が含まれています。
- 医学博士 100名以上のインターンを採用 AIエージェント 単一の AI モデルの代わりに。
- このシステムは、100% の識別を達成しました。 プライベート 誤検知ゼロの Windows ドライバー チェック。
この投稿では、Microsoft の AI を活用したセキュリティ エージェント システムによって発見された 16 の新しい Windows 脆弱性について説明します。最近、マイクロソフトは AI を搭載した新しいデバイスを発表しました 安全 Windows の重大なソフトウェアの脆弱性を自動的に検出できる MDASH (Microsoft Security の Multi-Model Agent Scanning Harness) と呼ばれるシステム。 Microsoftはプラットフォームが役に立ったと説明 研究者 いくつかの重大なリモートコード実行を含む、16 件の新たなセキュリティ上の欠陥を発見 バグ。
MDASHとは何ですか?
医学博士Microsoft のマルチモデル エージェント スキャン ハーネスの略で、AI を活用した脆弱性の検出と修復です。 プラットフォーム。このシステムには、単一の AI モデルに依存するのではなく、さまざまな段階を通じて連携して動作する複数の洗練されたフロントエンド モデルが組み込まれています。 セキュリティ分析。
目次
Microsoft の AI を活用したエージェント セキュリティ システムによって発見された 16 の新しい Windows 脆弱性
新しいシステムはマイクロソフトの自律コードによって開発されました 安全 チームを組んで、100 人を超える特別な AI エージェントを協力して使用します。ひとつのものに依存するのではなく、 AIモデル、 プラットフォームはコードを分析し、結果を検証し、 脆弱性 実際にそうかもしれない 搾取された。
この発表の新機能は何ですか?
マイクロソフトは、と呼ばれる新しい AI システムを構築しました。 医学博士。彼は小さいものをたくさん使っています AIエージェント 協力してセキュリティ バグをより迅速に発見します。最大のハイライトの 1 つは、 16の弱点 Windows ネットワーク上および 検証 Microsoft 時代のコンポーネント 火曜日のパッチ サイクル。これらのバグの一部は、次のような特に機密性の高いサービスで見つかりました。
- tcpip.sys
- ikeext.dll
- netlogon.dll
- dnsapi.dll
- http.sys
| 成分 | CVE | ハードウェア | タイプ |
|---|---|---|---|
| tcpip.sys | CVE-2026-33827 | 致命的 | リモートコード実行 |
| tcpip.sys | CVE-2026-40413 | 重要 | サービス拒否 (DoS) |
| tcpip.sys | CVE-2026-40405 | 重要 | サービス拒否 |
| ikeext.dll | CVE-2026-33824 | 致命的 | リモートコード実行 |
| tcpip.sys | CVE-2026-40406 | 重要 | 情報の開示 |
| tcpip.sys | CVE-2026-35422 | 重要 | セキュリティ機能のバイパス |
| tcpip.sys | CVE-2026-32209 | 重要 | セキュリティ機能のバイパス |
| ikeext.dll | CVE-2026-35424 | 重要 | サービス拒否 |
| telnet.exe | CVE-2026-35423 | 重要 | 情報の開示 |
| tcpip.sys | CVE-2026-40414 | 重要 | サービス拒否 |
| tcpip.sys | CVE-2026-40401 | 重要 | サービス拒否 |
| tcpip.sys | CVE-2026-40415 | 重要 | リモートコード実行 |
| http.sys | CVE-2026-33096 | 重要 | サービス拒否 |
| tcpip.sys | CVE-2026-40399 | 重要 | 権限昇格 |
| netlogon.dll | CVE-2026-41089 | 致命的 | リモートコード実行 |
| dnsapi.dll | CVE-2026-41096 | 致命的 | リモートコード実行 |
AIモデルのパフォーマンスチャート
以下のグラフは、AI モデルの改善を示しています。 脆弱性 間の発見 2024年 そして 2026年。以前のモデルのスコアは低かった 識別 などの新しいモデルは GPT-5.5 そして、Claude Sonnet 4.6 は顕著な結果を示しました。 より強力なパフォーマンス。マイクロソフトの 医学博士 マルチモデル システムは、複数の AI モデルと特別なエージェントを組み合わせることで、最も高い成功率の 1 つを達成しました。単一モデル。
MDASH ワークフロー アーキテクチャ
マイクロソフトの 医学博士 多重化により脆弱性検出を自動化するシステム AIエージェント。 ワークフローには、リポジトリ分析、コード スキャン、バグ検証、概念実証の生成、および自動パッチ検証が含まれます。より多い 特殊AI100個 エージェントは協力して識別します 脆弱性大規模なエンタープライズ コードベースで誤検知を減らし、バグを回復し、修正を推奨します。
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著者
アヌプ・C・ネール彼は 25 年以上の経験を持つワークプレイス テクノロジー ソリューション アーキテクトです。マイクロソフト認定トレーナー。 2015 年以降、11 年以上連続で Microsoft MVP を受賞!彼はブロガー、講演者、そして HTMD コミュニティと HTMD カンファレンスの創設者です。彼の主な焦点は、Intune、Windows、Cloud PC などのデバイス管理テクノロジです。 Intune、SCCM、Windows、Cloud PC、Entra、Microsoft Security などのテクノロジについて執筆しています。
