微软传推 Project Perception：一场关于 AI 资安「成本」的战争正要开打

半夜两点，某家台湾金控的资安维运人员收到告警，一个第三方套件被爆出远端执行漏洞。他要做的第一件事不是修，是先查——公司到底有几个系统用到这个套件。这个「查」的动作，过去往往要花上两三天。

这种苦差事，正是这一轮 AI 资安军备竞赛想解决的问题。而根据 The Information 的独家报导，微软准备下场了。

事件背景

要理解 Project Perception 为什么是新闻，得先回到四月。Anthropic 在 4 月 7 日揭露一个代号 Claude Mythos 的前沿资安模型，它在测试中自主找出数千个过去没人发现的软体漏洞，包含一个在 OpenBSD 存活 27 年的远端当机漏洞，以及一个 FFmpeg 里撑过自动化测试撞击五百万次都没被抓到的 16 年老洞。更关键的是，它不只找洞，还能自己写出可用的攻击程式。

Anthropic 没有把 Mythos 公开释出，而是同步宣布 Project Glasswing——一个把这个能力导向「修补关键软体」的防守型计划，创始伙伴包含 AWS、Apple、Broadcom、Cisco、CrowdStrike、Google、JPMorganChase、Linux Foundation、微软、NVIDIA 与 Palo Alto Networks。这段我们在〈Anthropic Project Glasswing 与 Mythos〉写过。SecurityWeek 后续也报导，美国网路安全暨基础设施安全局（CISA）已在用 Mythos 扫描政府软体。

能力摆在那里，问题变成钱。用最强的模型去跑漏洞扫描，单次成本高到只有政府和大型金融机构玩得起。

本次重点

• The Information 独家报导，微软正在开发代号 Project Perception 的 AI 资安工具，最快本月亮相。
• 核心是多模型路由：不是绑死一个模型，而是依照每个资安任务的难度，分派给微软自家、OpenAI 或 Anthropic 的模型。
• 主打成本：把最贵的顶级模型只留给真正需要的推理步骤，借此压低「每份漏洞报告」的平均成本。
• 定位明确：外电普遍把它解读为 Anthropic Mythos 的低成本替代方案。
• 重要但常被忽略的一点：微软本身就是 Project Glasswing 的创始伙伴——一边参与联盟，一边做自己的竞品。

必须讲清楚：Project Perception 目前并未由微软正式发表，没有公开的 beta 可以报名，定价也还没定案。以上全部来自媒体报导，微软尚未证实。所以请把它当成产业动向的讯号，不要当成可以写进今年采购案的产品。

市场影响分析

对台湾使用者：一般人短期内碰不到这种企业级工具，但它会间接影响你。你手机和电脑上跑的作业系统、浏览器，正是这波 AI 漏洞猎人优先扫描的目标。翻译成白话：接下来一两年的更新可能会变得更密集，有些看起来莫名其妙的小更新，背后可能就是 AI 找出来的老洞。该装的更新请装，这是这则新闻对个人最务实的意义。

对企业应用：多模型路由这个设计值得台湾资安团队研究，因为它解决的不只是资安问题，而是所有 AI 导入案都会遇到的成本结构问题。同一套逻辑可以搬到客服、文件审查、程式码检查上——简单的请求走便宜模型，难的才升级。微软的优势不在技术多神奇，而在通路：Defender、Azure、M365 已经铺在那里，一个 checkbox 就能开通，这是 Anthropic 短期内很难复制的。

反过来说，台湾企业要小心的是绑定风险。工具越贴近既有的微软生态，之后想换就越贵。谈约时建议把「扫描结果与漏洞资料能否汇出成标准格式」写进条款。

对开发者：这件事对开发流程的冲击比多数人想的大。如果 AI 扫描便宜到可以每次 commit 都跑一遍，那「安全」就从发布前的关卡变成日常的一部分。现在已经有 Semgrep、Snyk 这类静态扫描工具在做类似的事，差别在于 AI 模型能理解跨档案、跨模组的逻辑漏洞，而不只是比对已知样式。搭配 GitHub Copilot 这类工具，未来的 PR 审查大概会多出一个「AI 资安意见」的栏位。

不过讲真的，误报会是第一个要面对的坑。扫描便宜了不代表人力便宜，如果一天丢三百个「疑似漏洞」给工程师，那跟没有没两样。

未来发展趋势

我觉得会往三个方向走。

其一，AI 资安工具会快速商品化。Anthropic 有 Mythos、OpenAI 有先前报导的资安专案（我们写过〈OpenAI Daybreak 资安计划〉），微软现在传出 Project Perception——一年之内这会变成云端厂商的标配功能，而不是差异化卖点。

其二，攻防不对称会加剧。防守方要靠采购和预算才拿得到这种能力，攻击方只要有一个开源模型加上足够算力就能开始试。这也是为什么 Anthropic 选择不公开释出 Mythos。这种「刻意不释出」的做法会不会成为业界惯例，是接下来很值得观察的一条线。

其三，法遵会跟上来。当监理机关知道市面上有能自动找洞的工具，「我们不知道有这个漏洞」这个理由的说服力就会下降。金融、医疗这些高度监理的产业，恐怕会最先被要求说明自己做了什么。

TheAI学院 总结与评语

回到那位金控的维运人员。他真正需要的，其实不是一个更聪明的漏洞猎人，而是一个能在三分钟内告诉他「哪五个系统有事、先修哪一个」的东西。成本压低这件事听起来不性感，但它决定了这种能力是只有少数人用得起，还是每个维运团队半夜都能开一次。

评语：这波 AI 资安竞赛真正的胜负手不是谁找到的洞比较多，而是谁能把「找洞」的单价压到可以每天跑。

给台湾读者的具体建议：一，如果你是资安或 IT 负责人，先别急着等 Project Perception——它连正式发表都还没有。务实的做法是把手上的资产盘点与 SBOM（软体物料清单）先做好，因为所有 AI 扫描工具的效果都建立在「你知道自己有什么」这个前提上。二，可以先用现成的 Semgrep 或 Snyk 建立基本扫描习惯，等 AI 工具成熟再叠上去。三，把 AI 资安工具的预算算法从「授权数」改成「每次扫描成本 × 扫描频率」来评估，这才是多模型路由这类设计真正影响你的地方。四，善用我们整理的 AI 任务情境 与 提示词范本，先让团队熟悉用 AI 读 log、写事件报告，这些低风险的入门场景比一步到位导入扫描平台更容易看到成效。

资料来源

• TechRepublic：Microsoft's 'Project Perception' Could Challenge Anthropic's Mythos in AI Security
• Anthropic：Project Glasswing — Securing critical software for the AI era
• SecurityWeek：CISA Reportedly Using Anthropic's Mythos to Scan Government Software for Flaws

本文依公开资讯整理。Project Perception 尚未由微软正式发表，相关内容源自媒体报导，功能、时程与定价一切以官方公告为准。