思科推出小模型 Antares:给安全团队指出该优先排查的高危文件

shashib · x · 2026-10-16

• 思科 Foundation AI 在 Black Hat USA 上披露、并于 10 月公布 9 月结果的小模型家族 Antares，定位是安全排查的「嗅探犬」：输入 CWE 类型的漏洞描述，指向一个代码库副本，模型像人类调查员一样搜索、读可疑文件、排除死胡同线索，最后输出按风险排序的文件列表及其推理轨迹。
• 成绩上呈现明显反差：最强版本在可读源代码上 Antares 得分 0.823，但在编译后的二进制程序上得分为 0.000——即从攻击者视角看它完全失效。
• 测试集中有 500 个真实漏洞中的 190 个击败了所有被测模型，说明当前小模型在真实漏洞定位上仍有硬上限。
• 作者 Shashi Bellamkonda 是在 Black Hat USA 现场与思科首席 AI 科学家 Amin Karbasi 交流后写的独立分析。

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