Ciscoが脆弱性検知特化型AIを公開、1ドル未満で大規模モデルの150倍の高速スキャンを実現

リリースの概要

Ciscoは、ソフトウェアコードの脆弱性を特定することに特化した、2つの小型オープンソースAIモデル「Antares-350M」および「Antares-1B」をリリースしました。同社は、これらのモデルが大規模なAIエージェントと比較して、高いコストパフォーマンスを発揮することを強みとしています。

発表された製品の詳細

今回発表されたAntaresモデルは、コード内のセキュリティ脆弱性を検出するように最適化されています。Axiosの報道によれば、Ciscoのテストにおいて500個のコードリポジトリを約15分、1ドル未満のコストでスキャンすることに成功しました。比較対象であるGPT-5.5では同様のタスクに5時間を要し、100ドル以上のコストが発生しています。また、各モデルはローカル環境で動作するため、企業の機密コードが外部に送信されない設計となっています。

技術的な背景

技術レポートによると、Antaresモデルのトレーニングデータは、約72％がセキュリティ概念に関連するデータ、15％がコード検索履歴で構成されています。開発者のAman Priyanshu氏は、最も小型のモデルであっても、Devin Security Swarmのような大規模なAIエージェントと比較して、1ドルあたりの脆弱性検出数が約150倍に達すると報告しています。

今後の展開

Ciscoは、今回公開したモデル以外にも、30億パラメータ規模のより高性能なモデルを自社製品用として保有しています。このモデルはGPT-5.5に近い性能を発揮し、200倍のサイズを持つ既存のオープンモデルを凌駕するとされています。同社は今後、オープンなAIセキュリティツールの活用を促進するため、業界コンソーシアムの設立を検討しています。