Cisco Systems a introdus pe 21 iulie Antares, o familie de modele de limbi mici construite pentru a identifica exact unde se află vulnerabilitățile de securitate cunoscute într-o bază de cod și a lansat primele două ca descărcări deschise pe Hugging Face. Lansarea, acoperită de SiliconANGLE, Axios și Help Net Security, marchează una dintre cele mai concrete încercări de până acum de a aduce modele mici specializate într-un colț al securității software care a fost mult timp lent, costisitor și bazat pe anchetatori umani.
Antares provine de la Cisco Foundation AI, grupul de cercetare și inginerie al companiei axat pe inteligența artificială specifică securității. Proiectul abordează o problemă cunoscută sub numele de localizare a vulnerabilităților, munca de conectare a datelor externe despre vulnerabilități, cum ar fi bazele de date publice, avizele și intrările Common Weakness Enumeration (CWE), la fișierele specifice dintr-un depozit unde este cel mai probabil să existe un defect. Pentru a urmări cele mai recente evoluții din acest spațiu, consultați acoperirea industriei AI.
Modele mici construite pentru un anumit loc de muncă
Două modele sunt disponibile acum: Antares-350M și Antares-1B, urmând să urmeze un model mai mare Antares-3B. Toate sunt suficient de mici pentru a rula local, ceea ce Cisco a spus că permite echipelor de securitate să păstreze codul sursă sensibil în propriul mediu, mai degrabă decât să-l trimită la un serviciu cloud. Acesta este un punct de vânzare notabil pentru universități, organismele din sectorul public, organizațiile nonprofit și echipele de securitate mai mici, cărora le lipsește bugetul pentru modelele de frontieră comerciale cu token-grea.
În loc să scaneze un depozit cu reguli fixe, Antares lucrează prin el așa cum ar face-o un investigator uman. Fiecare model pleacă de la o descriere a vulnerabilității, caută modele de cod relevante, citește fișierele candidate, completează noi dovezi pe măsură ce trece, își schimbă direcția atunci când o cale nu duce nicăieri și se îngustează către fișierele cel mai probabil să conteze. Rezultatul este o listă clasificată de fișiere sursă care ar putea conține vulnerabilitatea relevantă, împreună cu urma de explorare a terminalului care a produs-o.
Un etalon personalizat și economii dramatice de costuri
Pentru a măsura modelele, Cisco și-a construit propriul test, Vulnerability Localization Benchmark, un set de 500 de intrări care necesită un model pentru a naviga într-o bază de cod necunoscută și pentru a recunoaște tiparele de vulnerabilitate legate de anumite categorii de slăbiciuni. Cisco a susținut că reperele existente de căutare a codului măsoară dacă un agent poate găsi cod relevant pentru o problemă generală de software, nu dacă poate localiza fișiere vulnerabile din descrierile de securitate. Cea mai apropiată lucrare comparabilă citată de companie este un sistem numit CodeScout, care a arătat că localizarea codului poate fi instruită și măsurată cu un terminal Unix standard.
La acest punct de referință, Cisco a spus că modelele Antares au învins aproximativ o duzină de modele mai mari, deschise și închise, cu precizie, în timp ce funcționează mult mai ieftin. Compania a estimat costul unei evaluări Antares la sub un dolar, față de aproximativ 12,50 USD pentru cel mai puternic model open-weight testat, GLM-5.2, și aproximativ 141 USD pentru cel mai puternic model cu sursă închisă, GPT-5.5. Aceste cifre sunt de 15,2 ori, respectiv de 172 de ori mai ieftine. Antares a terminat, de asemenea, cursele de referință în aproximativ o oră, comparativ cu aproximativ patru ore și jumătate pentru GPT-5.5.
Diferența de performanță evidențiază o tendință mai amplă a industriei: pentru sarcini definite îngust, modelele mici pregătite cu atenție se pot potrivi sau depăși modelele de frontieră de uz general la o mică parte din costul de calcul. După cum a raportat Axios, Cisco pariază efectiv că IA mai mică, construită special, va câștiga în securitatea cibernetică a întreprinderilor, unde echipele țin mai mult la fiabilitate, costuri și confidențialitatea datelor decât dimensiunea modelului brut.
Parte dintr-un AI Push de securitate mai extins
Antares este cea mai recentă piesă a unui efort mai larg Cisco în jurul AI în securitate. În octombrie, compania a lansat Project CodeGuard, un cadru open-source de reguli de codare securizată pentru agenții de codare AI. În mai, a publicat Foundry Security Spec, un plan deschis pentru construirea de sisteme de evaluare a securității agentice. Antares extinde această linie de lucru punând un model utilizabil, deschis, direct în mâinile practicienilor.
Lansarea vine, de asemenea, pe fondul îngrijorării crescânde cu privire la riscurile software-ului legate de AI. În aceeași lună, Cisco a publicat Foundry Security Spec, Bloomberg a raportat că un model antropic avansat a declanșat o întâlnire de urgență între secretarul Trezoreriei Scott Bessent, președintele Rezervei Federale Jerome Powell și directorii băncilor, subliniind cât de serios tratează autoritățile de reglementare implicațiile de securitate ale sistemelor AI puternice.
Ce înseamnă pentru dezvoltatori și echipe de securitate
Pentru organizațiile care au ezitat să adopte analiza codului bazată pe inteligență artificială din cauza costurilor sau a preocupărilor legate de expunerea la date, Antares oferă o cale de mijloc. Deoarece modelele sunt deschise și suficient de mici pentru a rula pe un hardware modest, echipele le pot implementa în spatele propriilor firewall-uri, auditând fiecare apel de inferență fără a plăti taxe pe token unui furnizor de cloud. Licențiarea deschisă înseamnă, de asemenea, că cercetătorii pot inspecta, ajusta și extinde modelele pentru propriile domenii.
Compensația este că modelele mici sunt specializate prin design. Antares nu va redacta un e-mail de marketing, nu va rezuma o întâlnire și nu va răspunde la o întrebare de cunoștințe generale. Ceea ce este construit pentru a face, localizarea exactă a fișierelor în care se ascunde probabil o clasă cunoscută de vulnerabilități, pare să facă mai bine decât modelele de o mie de ori mai mari, cel puțin pe propriul benchmark Cisco.
Dacă cercetătorii independenți confirmă aceste rezultate pe propriile baze de cod, va determina cât de larg este adoptat Antares. Deocamdată, lansarea întărește un mesaj care s-a dezvoltat în industria AI tot anul: atunci când sarcina este suficient de restrânsă, mai mic poate fi mai inteligent, mai ieftin și mai sigur.
---
Rămâneți înaintea AIObțineți cele mai recente știri, analize și descoperiri despre AI - toate într-un singur loc.
Citiți mai multe știri AI →
