ネットワークセキュリティの防御線に新たなスマートな補助者として、シスコは火曜日に小型AIモデルのファミリー「Antares」を正式にオープンソース化しました。このモデルはソフトウェアコードライブラリの調査専用に開発され、既知のセキュリティ上の脆弱性がコード内のどの位置にあるかを正確に特定できます。

大型AIモデルに比べて巨額の費用を要するものと比べ、Antaresは高い正確性を維持しつつ驚くほど効率的な性能を示しています。テスト結果によると、500のコードライブラリをスキャンするのにわずか15分しかかからず、コストは1ドル未満です。

ローカルのプライバシー保護を重視し、ハッカーの思考プロセスに沿った正確な検索

さらに優れているのは、この小さなモデルが企業のローカルで動作可能であり、機密コードを第三者のサービスプロバイダーにアップロードする必要がないということです。その学習ロジックは、経験豊富なセキュリティ調査官のように、膨大な量のコードの中で独自に証拠を追跡することができます。

モデルが悪用されるリスクに対応して、シスコは関連機関と協力してダウンロードの審査メカニズムを構築しました。現在、Antares-350Mと1Bバージョンは、認証済みの防御者向けにオープンソースプラットフォーム上で公開されています。

オープンソースセキュリティエコシステムの促進、業界連携によるネットワーク防御の強化

よりパワフルな3Bバージョンは今後公開されず、シスコはこれを自社のセキュリティ製品ラインに直接統合する予定です。シスコは、オープンソースAIセキュリティツール分野における協力をさらに広げるために、業界連盟の構築についても検討中です。

多くの企業が順次関連ツールを発表していることにより、オープンソースセキュリティ分野における産業協力は段階的に深まってきています。このような効率的で安価なAI防衛ツールは、デジタル時代のネットワークセキュリティに対してより堅固な防御を築くことになります。