مؤسسة سيسكو للذكاء الاصطناعي تقدم أنتاريس: نماذج مضغوطة لاكتشاف الثغرات في الكود

أعلنت مؤسسة سيسكو (Cisco) للذكاء الاصطناعي عن إطلاق "Antares"، وهي عائلة من نماذج اللغات الصغيرة الأمنية (Small Language Models - SLMs) المتخصصة في مهمة محددة وهي تحديد مواقع الثغرات الأمنية. أصبح نموذجان ذوا أوزان مفتوحة، وهما Antares-350M وAntares-1B، متاحين بالفعل على منصة Hugging Face بموجب ترخيص Apache 2.0؛ أما النموذج الثالث Antares-3B فلم يُطلق بعد. إلى جانب ذلك، تم نشر مجموعة اختبارية قياسية (بينشمارك) باسم VLoc Bench (500 مهمة) تحت نفس الترخيص. تعمل النماذج ضمن دورة وكيلية (agentic loop): فهي تتلقى وصفًا لنوع الثغرة الأمنية (CWE) ويمكنها تنفيذ ما يصل إلى 15 أمرًا داخل حاوية Docker معزولة، لاستكشاف المستودع. تُظهر النتائج أن Antares-1B يحقق درجة File F1 تبلغ 0.209، وهي أعلى من درجات نموذج GLM-5.2 الذي يضم 753 مليار معامل (0.186) ونموذج Gemini 3 Pro. أما أقوى نسخة وهي Antares-3B (0.223) فتتفوق قليلاً على GPT-5.5 (0.229). يتم تهيئة النماذج الثلاثة جميعها من نقاط التفتيش الأساسية (Base Checkpoints) لنموذج IBM Granite 4.0، والتي تعطي نتائج صفرية دون ضبط دقيق. يأتي التحسن الرئيسي من الضبط الدقيق الخاضع للإشراف (Supervised Fine-Tuning - SFT)، ثم يضيف GRPO (تحسين السياسة مع التدرج العشوائي المحسن) ما بين 11% و25% إلى درجة File F1 ويقلل تباين النتائج بنسبة 42-65%. تبلغ تكلفة التشغيل الكامل لـ 500 مهمة أقل من دولار واحد على شريحة H100 واحدة. تؤكد سيسكو أن Antares لا يحل محل أدوات الأمان الحالية، بل يعمل على أتمتة المرحلة الأولى من التصنيف المبدئي (Triage).