Cisco представила семейство AI-моделей с открытыми весами под названием Antares, которые, по заявлению компании, могут помочь командам безопасности изолировать потенциально уязвимые части репозитория программного обеспечения до начала более глубокого расследования.
Вместо обнаружения конкретной CVE или создания патча эти модели ищут в кодовой базе, используя только описание Common Weakness Enumeration (CWE), и возвращают файлы, которые с наибольшей вероятностью содержат этот класс уязвимостей.
«Его цель — сократить большую кодовую базу до сфокусированного набора файлов, которые должен исследовать специалист по безопасности или последующий рабочий процесс безопасности», — сообщила по электронной почте исследователь AI в Cisco Суприти Виджай. «Цель не в том, чтобы заменить суждение инженера по безопасности или отправить его в погоню за призраками, а в том, чтобы снизить утомляемость и нагрузку, помогая им раньше сортировать проблему и сосредоточить расследование на наиболее релевантных частях кодовой базы».
Семейство Antares состоит из моделей с 350 миллионами, 1 миллиардом и 3 миллиардами параметров, обученных специально для локализации уязвимостей в масштабе репозитория.
Компания заявила, что её крупнейшая модель приближается по производительности к GPT-5.5 на внутреннем бенчмарке локализации уязвимостей (Vloc), оставаясь при этом достаточно маленькой для недорогого локального развёртывания.
Помощник по поиску, а не детектор уязвимостей
Cisco тщательно определяет, чем является Antares, а чем нет.
«Antares выводит ранжированный список исходных файлов, которые, вероятно, содержат соответствующую уязвимость, вместе с трассой терминального исследования, которая привела к этому результату», — написал в блоге главный научный сотрудник Cisco Foundation AI Амин Карбаси, добавив, что модели не предназначены для замены более широкого инструментария безопасности приложений: люди-аналитики или последующие инструменты безопасности по-прежнему потребуются для подтверждения эксплуатируемости, выявления уязвимых строк кода, оценки серьёзности и создания исправлений.
Antares отличается от традиционных платформ статического анализа, таких как Semgrep или CodeQL, которые в основном полагаются на предопределённые правила или запросы. Cisco вместо этого описывает Antares как агента исследования, управляемого доказательствами, который адаптирует свой поиск по мере перемещения по репозиторию.
Аргумент Cisco заключается в том, что большие репозитории часто содержат тысячи файлов, что делает ручную проверку исчерпывающей и нереалистичной. Сокращая пространство поиска до управляемого короткого списка, компания надеется снизить утомляемость при расследовании, не заменяя человеческое суждение.
Утверждения о специализации вместо масштаба
Cisco также делает заявление о том, как должны развиваться модели кибербезопасности.
Вместо того чтобы стремиться к более крупным фундаментальным моделям, Cisco утверждает, что специализированные модели, обученные на задачах, могут превзойти гораздо более крупные альтернативы с открытыми весами в локализации уязвимостей. В своей оценке Antares-3B, крупнейшая модель, предназначенная для развёртывания на одном GPU, показала результаты, сопоставимые с GPT-5.5, превзойдя при этом несколько значительно более крупных открытых моделей от Google, OpenAI и Meta*.
Семейство также включает Antares-350M для сред с ограниченными ресурсами и Antares-1B для ноутбуков и рабочих станций, которые Cisco сделала доступными в качестве моделей с открытыми весами на Hugging Face.
Интерфейс командной строки (CLI) моделей поддерживает целевые исследования CWE, сканирование всего репозитория, вывод SARIF и локальный вывод, что, по словам Cisco, позволяет организациям сохранять проприетарный код в пределах собственного доверенного периметра.
Однако, поскольку Antares идентифицирует файлы-кандидаты, а не подтверждённые уязвимости, организациям всё равно необходимо понимать, как часто следует запускать такие поиски по всему репозиторию, насколько они улучшают существующие рабочие процессы сортировки и приводит ли сокращение усилий по расследованию в конечном итоге к измеримым преимуществам в безопасности или стоимости.
Эта статья впервые появилась на InfoWorld.
Facebook*, Instagram* и WhatsApp* принадлежат компании Meta* Platforms Inc., деятельность которой признана экстремистской и запрещена на территории Российской Федерации.
Всегда имейте в виду, что редакции могут придерживаться предвзятых взглядов в освещении новостей.
Автор – Shweta Sharma
