21 जुलाई को सिस्को सिस्टम्स ने छोटे भाषा मॉडलों का एक परिवार एंटारेस पेश किया, जो कोडबेस के अंदर ज्ञात सुरक्षा कमजोरियों को सटीक रूप से इंगित करने के लिए बनाया गया था, और पहले दो को हगिंग फेस पर ओपन-वेट डाउनलोड के रूप में जारी किया। सिलिकॉनएंगल, एक्सियोस और हेल्प नेट सिक्योरिटी द्वारा कवर किया गया लॉन्च, सॉफ्टवेयर सुरक्षा के एक कोने में विशेष छोटे मॉडल लाने के लिए अब तक के सबसे ठोस प्रयासों में से एक है जो लंबे समय से धीमा, महंगा और मानव जांचकर्ताओं पर निर्भर है।

Antares सिस्को फाउंडेशन एआई से आता है, कंपनी का अनुसंधान और इंजीनियरिंग समूह सुरक्षा-विशिष्ट कृत्रिम बुद्धिमत्ता पर केंद्रित है। परियोजना भेद्यता स्थानीयकरण नामक समस्या से निपटती है, बाहरी भेद्यता डेटा, जैसे कि सार्वजनिक डेटाबेस, सलाह और सामान्य कमजोरी गणना (सीडब्ल्यूई) प्रविष्टियों को एक रिपॉजिटरी में विशिष्ट फ़ाइलों से जोड़ने का काम, जहां एक दोष रहने की सबसे अधिक संभावना है। इस क्षेत्र में नवीनतम विकासों का अनुसरण करने के लिए, हमारा एआई उद्योग कवरेज देखें।

किसी विशिष्ट कार्य के लिए बनाए गए छोटे मॉडल

अब दो मॉडल उपलब्ध हैं: Antares-350M और Antares-1B, एक बड़ा Antares-3B मॉडल आने वाला है। सभी स्थानीय रूप से चलाने के लिए काफी छोटे हैं, सिस्को ने कहा कि सुरक्षा टीमों को संवेदनशील स्रोत कोड को क्लाउड सेवा पर भेजने के बजाय अपने स्वयं के वातावरण में रखने की सुविधा मिलती है। यह विश्वविद्यालयों, सार्वजनिक क्षेत्र के निकायों, गैर-लाभकारी संस्थाओं और छोटी सुरक्षा टीमों के लिए एक उल्लेखनीय विक्रय बिंदु है, जिनके पास टोकन-भारी वाणिज्यिक फ्रंटियर मॉडल के लिए बजट की कमी है।

किसी रिपॉजिटरी को निश्चित नियमों के साथ स्कैन करने के बजाय, एंटारेस इसके माध्यम से उसी तरह काम करता है जैसे एक मानव अन्वेषक करता है। प्रत्येक मॉडल एक भेद्यता विवरण से शुरू होता है, प्रासंगिक कोड पैटर्न की खोज करता है, उम्मीदवार फ़ाइलों को पढ़ता है, जैसे-जैसे आगे बढ़ता है नए साक्ष्य जोड़ता है, जब कोई रास्ता कहीं नहीं जाता है तो दिशा बदलता है, और उन फ़ाइलों की ओर बढ़ता है जो सबसे अधिक मायने रखती हैं। आउटपुट स्रोत फ़ाइलों की एक रैंक की गई सूची है जिसमें प्रासंगिक भेद्यता शामिल होने की संभावना है, साथ ही इसे उत्पन्न करने वाले टर्मिनल एक्सप्लोरेशन ट्रेस भी शामिल है।

एक कस्टम बेंचमार्क और नाटकीय लागत बचत

मॉडलों को मापने के लिए, सिस्को ने अपना स्वयं का परीक्षण, भेद्यता स्थानीयकरण बेंचमार्क, एक 500-प्रविष्टि सेट बनाया, जिसके लिए एक अपरिचित कोडबेस को नेविगेट करने और विशिष्ट कमजोरी श्रेणियों से जुड़े भेद्यता पैटर्न को पहचानने के लिए एक मॉडल की आवश्यकता होती है। सिस्को ने तर्क दिया कि मौजूदा कोड-खोज बेंचमार्क मापते हैं कि क्या कोई एजेंट सामान्य सॉफ़्टवेयर समस्या के लिए प्रासंगिक कोड ढूंढ सकता है, न कि यह कि क्या वह सुरक्षा विवरणों से कमजोर फ़ाइलों का पता लगा सकता है। कंपनी द्वारा उद्धृत निकटतम तुलनीय कार्य कोडस्काउट नामक एक प्रणाली है, जिसने दिखाया कि कोड स्थानीयकरण को मानक यूनिक्स टर्मिनल के साथ प्रशिक्षित और मापा जा सकता है।

उस बेंचमार्क पर, सिस्को ने कहा कि एंटारेस मॉडल सटीकता के मामले में लगभग एक दर्जन बड़े खुले और बंद वजन वाले मॉडल को मात देते हैं, जबकि वे काफी सस्ते में चलते हैं। कंपनी ने Antares मूल्यांकन की लागत एक डॉलर से कम रखी है, जबकि उसके द्वारा परीक्षण किए गए सबसे मजबूत ओपन-वेट मॉडल, GLM-5.2 के लिए लगभग $12.50 और सबसे मजबूत क्लोज्ड-सोर्स मॉडल, GPT-5.5 के लिए लगभग $141 है। ये आंकड़े क्रमशः 15.2 गुना और 172 गुना सस्ते हैं। Antares ने GPT-5.5 के लिए लगभग साढ़े चार घंटे की तुलना में बेंचमार्क रन भी लगभग एक घंटे में पूरा कर लिया।

प्रदर्शन अंतर एक व्यापक उद्योग प्रवृत्ति को उजागर करता है: संकीर्ण रूप से परिभाषित कार्यों के लिए, सावधानीपूर्वक प्रशिक्षित छोटे मॉडल गणना लागत के एक हिस्से पर सामान्य-उद्देश्य वाले फ्रंटियर मॉडल से मेल खा सकते हैं या उससे अधिक हो सकते हैं। जैसा कि एक्सियोस ने रिपोर्ट किया है, सिस्को प्रभावी रूप से शर्त लगा रहा है कि छोटे, उद्देश्य-निर्मित एआई एंटरप्राइज़ साइबर सुरक्षा में जीतेंगे, जहां टीमें कच्चे मॉडल आकार की तुलना में विश्वसनीयता, लागत और डेटा गोपनीयता के बारे में अधिक परवाह करती हैं।

व्यापक सुरक्षा एआई पुश का हिस्सा

Antares सुरक्षा में AI के आसपास व्यापक सिस्को प्रयास का नवीनतम हिस्सा है। अक्टूबर में, कंपनी ने प्रोजेक्ट कोडगार्ड जारी किया, जो एआई कोडिंग एजेंटों के लिए सुरक्षित-कोडिंग नियमों का एक ओपन-सोर्स फ्रेमवर्क है। मई में, इसने फाउंड्री सिक्योरिटी स्पेक प्रकाशित किया, जो एजेंटिक सुरक्षा मूल्यांकन प्रणालियों के निर्माण के लिए एक खुला खाका है। Antares एक प्रयोग करने योग्य, खुले वजन वाले मॉडल को सीधे अभ्यासकर्ताओं के हाथों में सौंपकर उस कार्य क्षेत्र का विस्तार करता है।

एआई से संबंधित सॉफ़्टवेयर जोखिमों के बारे में बढ़ती चिंता के बीच यह रिलीज़ भी हुई है। उसी महीने सिस्को ने फाउंड्री सिक्योरिटी स्पेक प्रकाशित किया, ब्लूमबर्ग ने बताया कि एक उन्नत एंथ्रोपिक मॉडल ने ट्रेजरी सचिव स्कॉट बेसेंट, फेडरल रिजर्व के अध्यक्ष जेरोम पॉवेल और बैंक अधिकारियों के बीच एक आपातकालीन बैठक शुरू की, जिससे यह रेखांकित हुआ कि नियामक शक्तिशाली एआई सिस्टम के सुरक्षा निहितार्थों को कितनी गंभीरता से ले रहे हैं।

डेवलपर्स और सुरक्षा टीमों के लिए इसका क्या मतलब है

उन संगठनों के लिए जो लागत या डेटा-एक्सपोज़र चिंताओं के कारण एआई-संचालित कोड विश्लेषण को अपनाने में झिझकते हैं, एंटारेस एक मध्य मार्ग प्रदान करता है। चूँकि मॉडल खुले-वजन वाले हैं और मामूली हार्डवेयर पर चलने के लिए काफी छोटे हैं, टीमें उन्हें अपने स्वयं के फ़ायरवॉल के पीछे तैनात कर सकती हैं, क्लाउड प्रदाता को प्रति-टोकन शुल्क का भुगतान किए बिना प्रत्येक अनुमान कॉल का ऑडिट कर सकती हैं। ओपन-वेट लाइसेंसिंग का मतलब यह भी है कि शोधकर्ता अपने स्वयं के डोमेन के लिए मॉडल का निरीक्षण, सुधार और विस्तार कर सकते हैं।

समस्या यह है कि छोटे मॉडल डिज़ाइन में विशिष्ट होते हैं। Antares किसी मार्केटिंग ईमेल का मसौदा तैयार नहीं करेगा, किसी मीटिंग का सारांश नहीं देगा, या किसी सामान्य ज्ञान के प्रश्न का उत्तर नहीं देगा। इसे किस काम के लिए बनाया गया है, उन सटीक फ़ाइलों का पता लगाएं जहां भेद्यता का एक ज्ञात वर्ग छिपा होने की संभावना है, ऐसा प्रतीत होता है कि यह अपने आकार से एक हजार गुना अधिक मॉडलों की तुलना में बेहतर प्रदर्शन करता है, कम से कम सिस्को के अपने बेंचमार्क पर।

क्या स्वतंत्र शोधकर्ता अपने स्वयं के कोडबेस पर उन परिणामों की पुष्टि करते हैं, यह निर्धारित करेगा कि एंटारेस को कितने व्यापक रूप से अपनाया जाता है। अभी के लिए, लॉन्च उस संदेश को पुष्ट करता है जो पूरे वर्ष एआई उद्योग में बना रहा है: जब कार्य काफी संकीर्ण होता है, तो छोटा स्मार्ट, सस्ता और सुरक्षित हो सकता है।

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