ME AI メッセージ、7月22日（UTC+8）、Ciscoが投稿し、Antaresシリーズの小規模言語モデルを発表しました。このモデルは脆弱性の特定に特化しており、公式には現在Hugging Face（こちらからアクセス）で350Mおよび1Bパラメータ版を公開しています。今後、30億パラメータ（3B）版もリリースされる予定です。
Antaresは、未知の脆弱性を自ら発見できるAIモデルではなく、セキュリティ担当者が脆弱性の位置特定（Vulnerability Localization）を支援することを目的として設計されています。モデルはCWE脆弱性タイプおよび関連する説明を取得した後、ターミナルコマンドを使用してコードベースを検索し、チェックレポートを出力することで、セキュリティ担当者の手動レビューの効率を向上させます。
Antaresモデルの性能を評価するために、シスコは290の実際のコードベース、147種類のCWE脆弱性タイプ、および500のテストタスクをカバーする脆弱性位置特定ベンチマークを実施しました。シスコが公開した技術レポートによると、Antares-1Bは脆弱性ファイル検出率（リコール）で22.4％を達成し、参加したすべてのモデルの中で最高の順位を記録し、GPT-5.5の22.1％をわずかに上回りました。
シスコは、Antaresモデルが規模が小さいため、ローカル環境や企業内ネットワークに直接デプロイでき、軽量でプライバシーに配慮した特徴を持つと述べています。ただし、その機能は限定的であり、補助的な用途にのみ使用可能です。企業は、依存コンポーネント分析、ソフトウェア構成分析（SBOM）、機密情報スキャン、動的セキュリティテスト、脅威モデリング、脆弱性対応、および人間によるセキュリティレビューなどの対策と組み合わせることで、完全なソフトウェアセキュリティ保護体制を構築する必要があります。（出典：Xプラットフォーム）