| 0 |
|
Компанія Cisco випустила сімейство спеціалізованих малих мовних моделей Antares, призначених для виявлення та локалізації відомих вразливостей у кодових базах програмного забезпечення.
Перші дві моделі серії - Antares-350M та Antares-1B - опубліковані з відкритими ваговими коефіцієнтами на платформі Hugging Face, а вихід версії Antares-3B очікується найближчим часом.
Розробка спрямована на вирішення одного з найскладніших та найдорожчих завдань у сфері кібербезпеки: зіставлення зовнішньої інформації про вразливості, такої як бази даних CWE та безпекові бюлетені, з конкретними файлами у внутрішніх репозиторіях. Antares працює за ітеративним принципом пошуку, імітуючи дію людини-аналітика: модель аналізує опис вразливості, шукає відповідні паттерни коду, вивчає кандидатури файлів та звужує коло пошуку до потенційно небезпечних ділянок.
За даними розробників, моделі Antares перевершують за точністю серію більших відкритих і закритих аналогів у спеціалізованому бенчмарку Vulnerability Localization Benchmark, який охоплює 500 завдань з навігації кодом та визначення категорії CWE. Завдяки компактним розмірам Antares може запускатися локально на обладнанні підприємства, що виключає потребу передавати приватні кодові бази у сторонні хмарні сервіси. «Програмне забезпечення завжди поставлялося із вразливостями, а величезні обсяги застарілого коду досі містять приховані дефекти. AI тепер тисне на проблему з обох боків: агенти пишуть більше коду і стають здатними його експлуатувати. Це робить дешеву, безперервну перевірку контролем, який має стояти максимально близько до циклу розробки», зазначив доцент Національного університету Сінгапуру Реза Шокрі (Reza Shokri).
Презентація моделей є частиною ширшої ініціативи Cisco зі створення екосистеми практичних інструментів захисту. Раніше компанія представила архітектуру оцінки агентних систем Foundry Security Spec та набір правил безпечної розробки CodeGuard. Головний науковий співробітник Cisco з питань AI Амін Карбасі (Amin Karbasi) наголосив, що відкритий доступ до Antares дозволить університетам, державним установам та невеликим командам аналітиків використовувати передові технології аналізу коду без значних фінансових витрат.
Реліз сімейства моделей Antares відображає зміну парадигми в застосуванні штучного інтелекту для кіберзахисту. Замість використання універсальних гігантських моделей, які потребують високих обчислювальних витрат і передачі даних у хмару, ринок виявляє зростаючий попит на компактні, вузькоспеціалізовані AI-моделі для локального розгортання. Для корпоративного сектору це вирішує критичні питання відповідності вимогам конфіденційності та захисту інтелектуальної власності.
Публікація відкритих вагових коефіцієнтів та створення власного бенчмарку дозволяють Cisco посилити свій вплив на формування стандартів безпечної розробки в епоху автоматизованого написання коду. Оскільки AI-агенти прискорюють створення програмного забезпечення, виникає потреба в однакових за швидкістю та доступністю інструментах перевірки. Доступність Antares для локального запуску в CI/CD-конвеєрах створює передумови для масового впровадження безперервного аудіту коду на кожному етапі його створення.
Стратегія охолодження ЦОД для епохи AI
| 0 |
|
