Cisco 开源 Antares 小模型：漏洞定位击败大百倍模型
aminkarbasi · x · 2026-09-30
Cisco 首席 AI 科学家 Amin Karbasi 在 Black Hat USA 2026 上介绍开源权重模型 Antares，专为代码漏洞定位设计。
- 定位为「好的调查员而非聊天机器人」：在数千个文件中缩小范围，给出嫌疑文件排名，帮安全分析师省去在陌生代码库中逐个翻找的时间。
- 本地部署：模型在组织内部环境运行，敏感源码不出内网，分析过程透明。
- 测试表现：在内部与第三方基准上，与参数量大百倍的模型持平或领先，Karbasi 称其胜过 ChatGPT 等更大模型。
- 面向大学、非营利组织和公共部门提供开源权重，帮助资源有限的机构加强软件安全。
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