Cisco hat kürzlich zwei kompakte, offene KI-Modelle für den Bereich Cybersecurity vorgestellt. Die Modelle Antares-350M und Antares-1B sind darauf ausgelegt, Sicherheitslücken in Software-Code zu identifizieren. Laut Aman Priyanshu, einem Entwickler bei Cisco, bietet das kleinere Modell ein herausragendes Preis-Leistungs-Verhältnis: Es erkennt pro Dollar etwa 150-mal mehr Schwachstellen als größere KI-Agenten wie Cognitions Devin Security Swarm.
In internen Tests konnte Antares 500 Code-Sammlungen in etwa 15 Minuten für weniger als einen Dollar scannen, während GPT-5.5 dafür rund fünf Stunden und über 100 Dollar benötigte. Diese Effizienz zeigt das Potenzial der Antares-Modelle, die auf eine kostengünstige Erkennung von Sicherheitslücken abzielen. Zudem zeigt ein neues Framework, dass KI-Modelle menschliche Unterstützung beim Roboter-Coding benötigen.
Die Modelle arbeiten lokal, was bedeutet, dass sensibler Code das Unternehmen nicht verlassen muss. Laut einem technischen Bericht wurden sie zu etwa 72 Prozent mit Daten zu Sicherheitskonzepten und zu 15 Prozent mit Code-Suchverläufen trainiert. Eine größere Version mit drei Milliarden Parametern wird von Cisco für eigene Produkte zurückgehalten. Diese Version soll eine Leistung erreichen, die nahe an GPT-5.5 liegt und sogar bis zu 200-mal größere offene Modelle übertrifft. Zudem prüft das Unternehmen die Gründung eines Branchenkonsortiums für offene KI-Sicherheitstools.
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Quellen: the-decoder, t-online
Bildquelle: KI generiert
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