رسالة ME AI، 22 يوليو (UTC+8)، نشرت Cisco منشورًا تعلن فيه عن إطلاق سلسلة Antares للنماذج اللغوية الصغيرة، وهي نماذج مخصصة لاكتشاف الثغرات، وقد أصدرت الشركة رسميًا إصدارات بحجم 350M و1B معلمة على Hugging Face (انقر هنا للوصول)، وستُطلق إصدارات بحجم 3 مليارات معلمة (3B) في المستقبل.
وفقًا للتقرير، فإن Antares ليس نموذجًا ذكيًا قادرًا على اكتشاف الثغرات المجهولة تلقائيًا، بل تم تصميمه لمساعدة المتخصصين في الأمن على تحديد مواقع الثغرات (Vulnerability Localization). بعد الحصول على نوع الثغرة CWE والوصف ذي الصلة، يستخدم النموذج أوامر الطرفية للبحث في قاعدة الكود، ثم يُصدر تقرير فحص لمساعدة المتخصصين في الأمن على تحسين كفاءة المراجعة اليدوية.
لتقييم أداء نموذج Antares، أجرت سيسكو اختبارًا مرجعيًا لتحديد الثغرات (Vulnerability Localization Benchmark) يغطي 290 مكتبة كود حقيقية، و147 نوعًا من ثغرات CWE، و500 مهمة اختبار. وفقًا للتقرير التقني الذي نشرته سيسكو، حقق Antares-1B معدل استرجاع الملفات المعرضة للثغرات (Recall) بنسبة 22.4٪، وهو الأعلى بين جميع النماذج المشاركة في الاختبار، متفوقًا قليلاً على GPT-5.5 الذي سجل 22.1٪.
أشارت سيسكو إلى أن نموذج Antares، نظرًا لصغر حجمه، يمكن نشره مباشرة في البيئات المحلية وتشغيله داخل الشبكات الداخلية للشركات، وهو خفيف الوزن ويعزز الخصوصية. ومع ذلك، فإن وظائفه محدودة، ولا يمكن استخدامه سوى كأداة مساعدة، ولا تزال الشركات بحاجة إلى دمج تدابير مثل تحليل المكونات المعتمدة، وتحليل مكونات البرمجيات (SBOM)، ومسح المعلومات الحساسة، واختبارات الأمان الديناميكية، ونمذجة التهديدات، وإصلاح الثغرات الأمنية، والمراجعة الأمنية اليدوية، لبناء نظام كامل للحماية الأمنية للبرمجيات.（المصدر: منصة X）