浙江
思科于周二正式發布并開源了全新的小型人工智能模型家族，旨在幫助企業更高效地搜尋軟件代碼庫中的安全漏洞。這套名為Antares的模型系列專為調查軟件代碼庫而設計，能夠精準識別已知漏洞在代碼中的位置。
思科副總裁兼首席AI科學家阿明·卡爾巴西表示，在衡量模型準確識別真實世界代碼庫中脆弱文件能力的全新基準測試中，Antares的性能表現與包括OpenAI的GPT-5.5以及Z.ai的GLM-5.2在內的更大規模模型不相上下。
在實際應用層面，運行大型AI模型對組織的大型代碼庫進行全盤掃描往往成本高昂，且防御者需要隨著軟件的持續更新而不斷重復掃描。相比之下，Antares展現出了顯著的成本與效率優勢。在思科的測試中，Antares僅用約15分鐘便完成了500個代碼庫的掃描，成本低于1美元；而GPT-5.5則需要大約5小時，成本超過100億美元。由于這些較小的模型支持在本地運行，組織能夠將敏感的源代碼保留在自己的安全環境中，無需將其發送給第三方AI服務提供商。思科AI軟件與平臺高級副總裁兼總經理DJ·薩姆帕斯指出，企業在實際應用中需要更具實用性的工具，而非過度冗余的大型方案。
在訓練邏輯上，思科并未將Antares訓練成普通的編碼助手，而是使其更像一名專業的安全調查員。與僅僅回答關于代碼問題的通用語言模型不同，該模型能夠自主學習如何在代碼庫中進行搜索、檢查文件、在特定線索受阻時靈活調整方向，最終鎖定最有可能包含漏洞的文件。卡爾巴西形容，這種機制就像是在代碼庫的海量汪洋中精準搜尋安全針線。
在模型的安全性與發布策略方面，思科與美國政府相關機構就模型的安全性和發布事宜進行了合作。為了防止惡意攻擊者和網絡罪密謀獲取相關工具，思科將對下載模型的用戶進行嚴格審核。目前，Antares-350M和Antares-1B已于周二在Hugging Face平臺上向經過驗證的網絡防御者開放。不過，功能更強大的30億參數版本Antares-3B目前暫不對公眾發布，思科計劃將其直接整合進自身的安全產品線中。
思科此次開源行動并非孤例。就在上周，第一資本也開源了VulnHunter，這是一種采用攻擊者思維并審查源代碼以尋找潛在黑客入侵路徑的代理式AI安全工具。薩姆帕斯透露，思科目前正在探討建立一個行業聯盟，以進一步擴展其在開源AI安全工具領域的工作，而這僅僅是一個起點。
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