Cisco, Antares adını verdiği yeni bir küçük dil modeli (SLM) ailesini duyurdu. Bu modeller, büyük yazılım depolarında güvenlik açığı bulunan kodları tespit etmek üzere özelleştirilmiş durumda. İlk modeller olan Antares-350M ve Antares-1B, açık ağırlıklı olarak Hugging Face üzerinde yayınlanırken, daha büyük bir model olan Antares-3B'nin daha sonra piyasaya sürülmesi planlanıyor.
Antares, genel amaçlı kodlama asistanları yerine yalnızca güvenlik açıklarını bulmaya odaklanıyor. Cisco, dahili testlerinde 500 girdilik bir değerlendirme çalışmasının tek bir GPU'da yaklaşık 15 dakika sürdüğünü ve maliyetinin 1 doların altında olduğunu belirtiyor. Bu, Cisco'nun karşılaştırma yaptığı en iyi açık modele göre yaklaşık 15 kat, öncü sınır modeline göre ise 172 kat daha ucuz.
Performansı ölçmek için Cisco, Güvenlik Açığı Lokalizasyonu Karşılaştırması (Vulnerability Localization Benchmark) adlı 500 girdilik bir veri seti oluşturdu. Bu karşılaştırmada Antares-3B, 0.223 File F1 skoru elde ederek çok daha büyük olmasına rağmen GPT-5.5'in 0.229 skoruna yaklaştı. Antares-1B en yüksek recall değerine ulaşırken, Antares-350M ise kendisinden çok daha büyük birçok genel amaçlı modeli geride bıraktı.
Antares modelleri yerel olarak veya şirket içi sunucularda çalıştırılabiliyor. Bu sayede hassas kaynak kodlar kurum içinde kalıyor ve hava boşluklu (air-gapped) veya kapalı ağlarda kullanılabiliyor. Bu özellik, tescilli kodlarını bulut tabanlı yapay zeka hizmetlerine göndermek istemeyen kuruluşlar için önemli bir avantaj sunuyor.
Neden önemli
Cisco, Antares ile yapay zeka tabanlı güvenlik araçlarını büyük işletmelerin ötesine taşımayı hedefliyor. Şirket, üniversiteler, kamu kurumları, kâr amacı gütmeyen kuruluşlar ve küçük güvenlik ekiplerinin, yüksek maliyetli sınır modellerine ihtiyaç duymadan yapay zeka destekli kod analizi yapabileceğini belirtiyor. Stanford Üniversitesi'nden Profesör Amin Saberi, "Güvenlik lüks bir mal olamaz, ancak gelişmiş yapay zeka tabanlı tespit şimdiye kadar büyük ölçüde sınır bütçeli kuruluşların tekelindeydi. Antares'in sonuçları bu denklemi değiştiriyor: sınır modeli doğruluğuna yakın, çok daha düşük maliyetle ve her commit'te çalışacak kadar hızlı" dedi.
Antares, Cisco'nun daha geniş güvenlik yapay zekası çabalarının bir parçası. Şirket ayrıca Foundry Security Spec adlı model-agnostik bir ajan güvenlik değerlendirme çerçevesi ve CodeGuard adlı, yapay zeka kodlama ajanlarına güvenliği varsayılan olarak yerleştiren açık kaynak bir güvenlik çerçevesi sunuyor. Cisco'ya göre pratik yapay zeka güvenliği, tek seferlik gösterimlerden çok, savunmacıların gerçek dünya ortamlarında çalıştırabileceği ölçülebilir ve yönetilebilir sistemlere bağlı olacak.
