Cisco brengt gratis veiligheids-AI uit

Het opsporen van bekende kwetsbaarheden binnen enorme hoeveelheden broncode is een van de meest tijdrovende en kostbare taken in cybersecurity. Analisten moeten vaak handmatig door onbekende code spitten, aanroeproutes controleren en kandidaat-bestanden vergelijken. Cisco wil deze opstartfase drastisch versnellen met Antares.

Prestaties op hetzelfde niveau

Cisco brengt per direct twee modellen uit via het platform Hugging Face: Antares-350M en Antares-1B (waarbij binnenkort een krachtigere 3B-versie volgt). Uit tests met een nieuwe benchmark blijkt dat deze relatief kleine modellen beter presteren bij het lokaliseren van kwetsbaarheden dan veel grotere, gesloten AI-systemen.

De compacte omvang van de Antares-modellen brengt volgens Cisco belangrijke voordelen met zich mee:

Lokaal draaien: De modellen kunnen lokaal of on-premises worden ingezet. Bedrijven en overheidsinstanties hoeven hun gevoelige, propriëtaire broncode daardoor niet naar de cloud te sturen.

Lage kosten: De benodigde rekenkracht (en dus de infrastructuurprijs) ligt een fractie lager dan bij traditionele, gigantische taalmodellen.

Geautomatiseerde integratie: Dankzij de meegeleverde command-line interface (CLI) kunnen de modellen eenvoudig worden geïntegreerd in geautomatiseerde ontwikkelketens (CI/CD-pipelines).

Menselijke zoekstrategie

In plaats van alleen patronen te herkennen, bootst Antares de werkwijze van een menselijke beveiligingsexpert na. Het model vertrekt vanuit een beschrijving van een kwetsbaarheid (zoals een specifieke CWE-categorie), zoekt naar relevante codepatronen, leest bestanden en past zijn zoekstrategie aan als een spoor niks oplevert. Het resultaat is een overzichtelijke lijst van bestanden die de grootste kans op een beveiligingslek hebben, inclusief een logboek van de stappen die het model heeft gezet.

Reza Shokri, universitair hoofddocent informatica aan de National University of Singapore (NUS), benadrukt het nut van deze benadering: "Software heeft altijd kwetsbaarheden bevat, maar AI zorgt er nu voor dat er sneller code wordt geschreven én dat lekken sneller worden misbruikt. Dat maakt continue, snelle verificatie noodzakelijk. Het sterke aan een klein model als Antares-1B is dat het lokaal draait en snel genoeg is om de output van een AI-coderingsagent realtime te controleren."

Democratisering van cybersecurity

Volgens Cisco-topman Amin Karbasi en Amin Saberi (hoogleraar aan Stanford University) maakt Antares geavanceerde AI-beveiliging toegankelijk voor organisaties met beperkte budgetten, zoals universiteiten, publieke instellingen en kleinere beveiligingsteams.

Om de prestaties van dit type AI eerlijk te kunnen meten, heeft Cisco tevens de Vulnerability Localization Benchmark geïntroduceerd. Deze testset bestaat uit 500 taken waarin modellen worden uitgedaagd om snel door onbekende broncodes te navigeren en specifieke veiligheidslekken correct aan te wijzen.

Met Antares, in combinatie met initiatieven zoals Foundry Security Spec (voor de evaluatie van AI-agents) en CodeGuard (richtlijnen voor veilig programmeren), wil Cisco een duurzame standaard neerzetten voor het verantwoorde gebruik van kunstmatige intelligentie in dagelijkse IT-beveiliging.