Открытые модели Antares-350M и Antares-1B способны обнаруживать потенциально опасные файлы в обширных кодовых базах, функционируя локально и с меньшими затратами по сравнению с крупными универсальными ИИ-системами
Искусственный интеллект050 минут назад
Cisco анонсировала серию компактных языковых моделей Antares, разработанных для выявления известных уязвимостей в исходном коде. Компания открыла веса двух моделей — Antares-350M и Antares-1B — и предоставила их сообществу на платформе Hugging Face.
По информации Cisco, в ходе тестирования данные модели продемонстрировали лучшие результаты по сравнению с рядом более крупных закрытых и открытых моделей в области поиска уязвимостей при гораздо меньших затратах.
Antares предназначена для одной из наиболее сложных задач в сфере безопасности программного обеспечения: сопоставления информации об известных уязвимостях из открытых баз данных, рекомендаций и категорий CWE (Common Weakness Enumeration — классификация типичных ошибок безопасности) с конкретными фрагментами кода компании. Для этого модели анализируют структуру репозитория, ищут соответствующие файлы, исследуют потенциальные места возникновения проблемы и составляют список наиболее вероятных источников уязвимости.
В отличие от классических инструментов статического анализа, которые работают преимущественно по установленным правилам и могут выдавать огромное количество результатов для ручной проверки, Antares применяет последовательный поиск по кодовой базе. Модель начинает с описания уязвимости, изучает соответствующие участки кода, учитывает новые данные, меняет направление поиска при неудачных попытках и постепенно сокращает список файлов, требующих проверки. В результате получается ранжированный список исходных файлов вместе с историей действий модели, которую можно проанализировать.
Компактные размеры Antares позволяют запускать модели локально или в рамках собственной инфраструктуры организации, не передавая конфиденциальный исходный код во внешние облачные сервисы. Cisco надеется, что такой подход сделает ИИ-инструменты безопасности более доступными для университетов, государственных учреждений и небольших команд, которым сложно использовать ресурсоёмкие модели для анализа защищённых программ.
Для оценки Antares Cisco также разработала Vulnerability Localization Benchmark — набор из 500 задач, в которых модели должны одновременно ориентироваться в незнакомых кодовых базах и находить файлы, связанные с определенными категориями уязвимостей.
Компания подчеркивает, что Antares не заменяет полный набор инструментов защиты приложений, включая анализ зависимостей, поиск секретов, динамическое тестирование и экспертизу, а предназначена для ускорения этапа первичного поиска и сортировки потенциальных проблем.
Darth SaharaИсточники:CiscoTechnical PaperИскусственный интеллект0Искусственный интеллектКибербезопасностьCiscoУязвимости ПО50 минут назад
Источник