Cisco Systems mnamo Julai 21 ilianzisha Antares, familia ya modeli ndogo za lugha iliyoundwa ili kubainisha haswa ambapo udhaifu unaojulikana wa kiusalama hukaa ndani ya msingi wa kanuni, na wakatoa mbili za kwanza kama vipakuliwa vya uzani wazi kwenye Hugging Face. Uzinduzi huo, unaosimamiwa na SiliconANGLE, Axios, na Help Net Security, unaashiria mojawapo ya majaribio madhubuti bado ya kuleta miundo ndogo maalum kwenye kona ya usalama wa programu ambayo kwa muda mrefu imekuwa ya polepole, ya gharama kubwa na inayotegemewa na wachunguzi wa kibinadamu.
Antares anatoka kwa Cisco Foundation AI, kikundi cha utafiti na uhandisi cha kampuni kinachozingatia usalama wa akili bandia. Mradi huu unashughulikia tatizo linalojulikana kama ujanibishaji wa uwezekano, kazi ya kuunganisha data ya nje ya athari, kama vile hifadhidata za umma, ushauri na maingizo ya Kawaida ya Udhaifu (CWE), kwa faili mahususi katika hazina ambapo kuna uwezekano mkubwa wa kuwepo kasoro. Ili kufuata matukio ya hivi punde katika nafasi hii, angalia utangazaji wetu wa tasnia ya AI.
Miundo Ndogo Iliyoundwa kwa Kazi Maalum
Aina mbili zinapatikana sasa: Antares-350M na Antares-1B, na muundo mkubwa wa Antares-3B unastahili kufuata. Zote ni ndogo za kutosha kuendesha ndani ya nchi, jambo ambalo Cisco alisema huruhusu timu za usalama kuweka msimbo nyeti wa chanzo ndani ya mazingira yao badala ya kuituma kwa huduma ya wingu. Hicho ni sehemu kuu ya kuuzia vyuo vikuu, mashirika ya sekta ya umma, mashirika yasiyo ya faida, na timu ndogo za usalama ambazo hazina bajeti ya mifano ya mipaka ya kibiashara yenye ishara nzito.
Badala ya kuchanganua hazina iliyo na sheria zisizobadilika, Antares hufanya kazi kupitia hiyo jinsi mpelelezi wa kibinadamu angefanya. Kila muundo huanza kutoka kwa maelezo ya kuathiriwa, hutafuta ruwaza zinazofaa za msimbo, husoma faili za mgombea, hukunja uthibitisho mpya unapoendelea, hubadilisha mwelekeo wakati njia haielekei popote, na hujibana kuelekea faili ambazo zinafaa zaidi. Matokeo ni orodha iliyoorodheshwa ya faili chanzo ambazo zinaweza kuwa na athari husika, pamoja na ufuatiliaji wa utafutaji wa mwisho ulioizalisha.
Kigezo Maalum na Uokoaji wa Gharama Ajabu
Ili kupima miundo, Cisco iliunda jaribio lake yenyewe, Benchmark ya Ujanibishaji wa Athari, seti ya watu 500 ambayo inahitaji muundo ili kuvinjari msingi usiojulikana na kutambua mifumo ya uwezekano wa kuathiriwa inayohusishwa na kategoria mahususi dhaifu. Cisco aliteta kuwa vigezo vilivyopo vya kutafuta msimbo hupima ikiwa wakala anaweza kupata msimbo unaohusiana na suala la jumla la programu, wala si kama anaweza kupata faili zilizo katika mazingira magumu kutoka kwa maelezo ya usalama. Kazi ya karibu zaidi inayolinganishwa na kampuni iliyotaja ni mfumo unaoitwa CodeScout, ambao ulionyesha kuwa ujanibishaji wa msimbo unaweza kufunzwa na kupimwa kwa terminal ya kawaida ya Unix.
Katika kipimo hicho, Cisco alisema modeli za Antares zilishinda takriban modeli kumi na mbili kubwa za uzani wa wazi na funge kwa usahihi huku zikifanya kazi kwa bei nafuu zaidi. Kampuni iliweka gharama ya tathmini ya Antares kuwa chini ya dola moja, dhidi ya takriban $12.50 kwa modeli dhabiti ya uzani wa wazi iliyojaribiwa, GLM-5.2, na takriban $141 kwa modeli madhubuti ya chanzo funge, GPT-5.5. Takwimu hizo zinafanya kazi hadi mara 15.2 na mara 172 nafuu, mtawaliwa. Antares pia alimaliza mwendo wa kuigwa kwa takriban saa moja, ikilinganishwa na takriban saa nne na nusu kwa GPT-5.5.
Pengo la utendakazi linaonyesha mwelekeo mpana zaidi wa sekta: kwa kazi zilizobainishwa kwa njia finyu, miundo midogo iliyofunzwa kwa uangalifu inaweza kulingana au kuzidi miundo ya mipaka ya madhumuni ya jumla kwa kiwango kidogo cha gharama ya kukokotoa. Kama Axios ilivyoripoti, Cisco inaweka dau kwamba AI ndogo, iliyoundwa kwa kusudi itashinda katika usalama wa mtandao wa biashara, ambapo timu zinajali zaidi kuegemea, gharama, na faragha ya data kuliko saizi ghafi ya mfano.
Sehemu ya Usukumaji wa Usalama Zaidi wa AI
Antares ni kipande cha hivi punde zaidi cha juhudi pana za Cisco karibu na AI katika usalama. Mnamo Oktoba, kampuni ilitoa Project CodeGuard, mfumo wa chanzo huria wa sheria za usimbaji salama kwa mawakala wa usimbaji wa AI. Mnamo Mei, ilichapisha Foundry Security Spec, mpango wazi wa kujenga mifumo ya tathmini ya usalama ya wakala. Antares huongeza mstari huo wa kazi kwa kuweka kielelezo kinachoweza kutumika, cha uzani wazi moja kwa moja mikononi mwa watendaji.
Toleo hilo pia linakuja huku kukiwa na wasiwasi unaokua juu ya hatari zinazohusiana na programu za AI. Mwezi huo huo Cisco ilichapisha Foundry Security Spec, Bloomberg iliripoti kwamba mtindo wa hali ya juu wa Anthropic ulianzisha mkutano wa dharura kati ya Katibu wa Hazina Scott Bessent, Mwenyekiti wa Hifadhi ya Shirikisho Jerome Powell, na watendaji wa benki, ikisisitiza jinsi wasimamizi wanavyoshughulikia kwa umakini athari za usalama za mifumo yenye nguvu ya AI.
Inamaanisha Nini kwa Wasanidi Programu na Timu za Usalama
Kwa mashirika ambayo yamesita kuchukua uchanganuzi wa msimbo unaoendeshwa na AI kwa sababu ya gharama au maswala ya kufichua data, Antares inatoa njia ya kati. Kwa sababu miundo ni ya uzani wazi na ndogo ya kutosha kutumia maunzi ya kawaida, timu zinaweza kuzitumia nyuma ya ngome zao, zikikagua kila simu ya marejeleo bila kulipa ada za tokeni kwa mtoaji wa huduma za wingu. Leseni ya uzani huria pia inamaanisha watafiti wanaweza kukagua, kusawazisha, na kupanua miundo kwa vikoa vyao wenyewe.
Biashara ni kwamba mifano ndogo ni maalum kwa kubuni. Antares haitatayarisha barua pepe ya uuzaji, kufanya muhtasari wa mkutano, au kujibu swali la maarifa ya jumla. Inachoundwa kufanya, tafuta faili sahihi ambapo darasa linalojulikana la hatari linawezekana kujificha, inaonekana kufanya vizuri zaidi kuliko mifano mara elfu ya saizi yake, angalau kwa kiwango cha Cisco.
Iwapo watafiti huru wanathibitisha matokeo hayo kwenye misingi ya kanuni zao wenyewe itabainisha ni kwa kiasi gani Antares inakubaliwa. Kwa sasa, uzinduzi huo unaimarisha ujumbe ambao umekuwa ukiendelea katika sekta ya AI mwaka mzima: kazi inapokuwa finyu vya kutosha, ndogo inaweza kuwa nadhifu, nafuu na salama zaidi.
---
Kaa Mbele ya AIPata habari za hivi punde za AI, uchanganuzi na mafanikio - yote katika sehemu moja.
Soma habari zaidi za AI →
