A Cisco lançou oficialmente e abriu o código-fonte de uma nova família de pequenos modelos de inteligência artificial na terça-feira, projetados para ajudar as empresas a pesquisar de forma mais eficiente vulnerabilidades de segurança em bases de código de software. Essa família de modelos, chamada Antares, foi projetada para investigar bases de código de software e pode identificar com precisão onde as vulnerabilidades conhecidas estão localizadas no código.
Em um novo benchmark que mede a capacidade de um modelo de identificar com precisão arquivos vulneráveis em bases de código do mundo real, o Antares teve um desempenho semelhante ao de modelos maiores, incluindo o GPT-5.5 da OpenAI e o GLM-5.2 da Z.ai, disse Amin Karbasi, vice-presidente e cientista-chefe de IA da Cisco.
No nível de aplicação prática, executar grandes modelos de IA para verificar completamente a grande base de códigos de uma organização costuma ser caro, e os defensores precisam repetir as verificações à medida que o software é continuamente atualizado. Em contraste, a Antares demonstrou vantagens significativas em termos de custo e eficiência. Nos testes da Cisco, o Antares escaneou 500 bases de código em apenas cerca de 15 minutos a um custo inferior a US$ 1, enquanto o GPT-5.5 levou cerca de 5 horas e custou mais de US$ 10 bilhões. Como esses modelos menores podem ser executados localmente, as organizações conseguem manter o código-fonte confidencial em seu próprio ambiente seguro, sem enviá-lo a um provedor de serviços de IA terceirizado. DJ Sampass, vice-presidente sênior e gerente geral da Cisco AI Software and Platform, destacou que as empresas precisam de ferramentas mais práticas em aplicações práticas, em vez de soluções excessivamente redundantes em grande escala.
Em termos de lógica de treinamento, a Cisco não treinou Antares para ser um assistente de codificação comum, mas para torná-lo mais parecido com um investigador de segurança profissional. Em vez de um modelo de linguagem de uso geral que simplesmente responde a perguntas sobre código, esse modelo pode aprender de forma autônoma como pesquisar em uma base de código, inspecionando arquivos, girando quando pistas específicas são bloqueadas e, por fim, visando os arquivos com maior probabilidade de conter vulnerabilidades. Calbasi descreveu esse mecanismo como uma busca por pontos de segurança em um vasto oceano de bases de código.
Em termos de estratégias de segurança e lançamento de modelos, a Cisco tem cooperado com agências governamentais relevantes dos EUA em questões de segurança e lançamento de modelos. Para evitar que atacantes mal-intencionados e cibercriminosos conspirem para obter ferramentas relevantes, a Cisco conduzirá uma análise rigorosa dos usuários que baixarem os modelos. Atualmente, Antares-350M e Antares-1B estão disponíveis para defensores cibernéticos verificados na plataforma Hugging Face na terça-feira. No entanto, a versão mais poderosa de 3 bilhões de parâmetros Antares-3B não está atualmente disponível ao público, e a Cisco planeja integrá-la diretamente em sua própria linha de produtos de segurança.
A iniciativa de código aberto da Cisco não é um caso isolado. Na semana passada, a Capital One também abriu o código-fonte do VulnHunter, uma ferramenta de segurança de IA baseada em agente que adota a mentalidade de um invasor e analisa o código-fonte para encontrar possíveis caminhos de hacking. Sampath revelou que a Cisco está atualmente explorando o estabelecimento de uma aliança industrial para expandir ainda mais seu trabalho na área de ferramentas de segurança de IA de código aberto, e este é apenas um ponto de partida.