資安的底層運作正在改變。自主系統如今已具備推理、適應及持續運作的能力，同時，攻擊成本持續降低，而需要防護的對象在數量、速度與複雜程度卻不斷攀升。攻擊者如今能以更低成本、更高速度及更大規模發動攻擊，而企業需要保護的數位資產與環境則持續擴展並更加複雜。過去為人類攻擊者設計的資安防禦模式，已無法跟上 AI、agents 及機器速度攻擊所驅動的新局面。
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實現agentic資安不僅是將agents加入現有工作流程，更需要一套從底層開始設計的全新Cyber Stack。
這套堆疊始於訊號與感測器，提供整體數位環境的感知能力。資安情境則將這些訊號轉化為agents可運用且具備token效率的資訊理解；模型提供智慧與推理能力；Harness負責協調資安工作流程中的模型與agents；agents進一步將智慧應用於資安工作流程；執行器（actuators）則將決策轉化為實際防護措施。各層共同打造一套持續學習的防禦系統，能夠理解風險、適應環境變化並隨時間持續提升整體資安防護成效。儘管每一層都提供重要功能，Project Perception的真正優勢來自於各層之間的協作。
有效的推理不僅需要原始訊號，agents更需要完整的情境。微軟將其廣泛的可視性、威脅情報與資安專業能力轉化為一套資安情境，串聯數位環境中的資安資料、知識與語意，建立持續更新的組織數位環境全貌，涵蓋資產、身分、關聯性、風險與活動狀態資訊，提供agents共享且近乎即時的環境理解，協助組織進行防禦。
這種共享認知是Project Perception的運作基礎，Project Perception不會要求agents持續從原始訊號中蒐集、分析關聯性並重建情境，而是讓agents以即時且高效利用token的方式取得所需資訊，針對風險進行推理、判斷行動優先順序及做出決策。透過在豐富的資安情境中建立的每一次互動，Project Perception得以提升推理的準確性與一致性，同時降低大規模運作所需的時間、運算資源與成本。
所有單一模型都無法在各種資安任務中皆達到最佳表現。有效的網路防禦必須在對的時間、針對不同的資安問題使用最適合的模型。
對Project Perception而言，最適合的模型取決於品質、可靠性、延遲與成本等多項因素的綜合考量。Project Perception並非依賴單一模型，而是採用多模型架構，持續選擇最適合各項任務的模型能力，同時兼顧成效與經濟效益的最佳化。由於資安防護是一項必須持續運行的任務，具備可持續性的經濟效益是實現大規模資安防護的關鍵。
這套方法建立於微軟持續針對前瞻與專業模型進行的研究、基準測試與評估。微軟的資安研究團隊持續評估前瞻AI模型（Frontier Models）與資安專業領域模型（Specialized Models）在真實資安情境中的表現，確保每項任務皆動態選擇最適合且最能發揮效益的模型，這種多模型策略，讓客戶能持續享有最新AI創新的成果，同時保有彈性與選擇權，而非被單一模型所限制。
安全團隊需要更好的成果而非更多資訊，這正是執行器成為Cyber Stack關鍵組成因素的原因。Project Perception已深度整合至Microsoft Security產品，使agents能串聯資安洞察並轉化為行動。組織不僅能識別風險，更能持續降低風險，協助防禦人員在維持控制權的同時提升防禦能力。
Cyber Stack的每一層架構皆奠基於信任。Project Perception的設計遵循微軟負責任AI的原則，並承襲客戶長久以來所信賴的安全性、合規性、治理與營運控管能力，確保所有功能皆恪守一致的嚴謹標準，兼具當責性與企業級就緒能力，以滿足客戶的期待。
資安攻防始終是一場攻擊者與防禦者間的競賽，而AI正重塑這場競賽的速度、規模與經濟模式。防禦者需要的不只是工具，而是能持續感知、推理並自主採取行動的系統。