Guillem Alsina Gonzàlez
Cisco ha anunciado la disponibilidad de Antares, un conjunto de modelos de lenguaje pequeños destinados a resolver el problema técnico y económico que supone la búsqueda de vulnerabilidades conocidas dentro de código fuente. Su disponibilidad se realiza a través de la plataforma Hugging Face, en la cual la firma ha publicado las versiones Antares-350M y Antares-1B como modelos de peso abierto, a la espera de que próximamente se lance la versión Antares-3B.
Estos sistemas han sido diseñados para ser lo suficientemente compactos como para ejecutarse en los entornos locales de las empresas, lo cual evita la necesidad de enviar repositorios de código sensible a la nube, garantizando así la privacidad y el cumplimiento normativo en las organizaciones.
Cisco fundamenta este lanzamiento en la necesidad de ofrecer herramientas prácticas que reduzcan los altos costes asociados al uso de modelos masivos, facilitando el acceso a estas capacidades a universidades, instituciones del sector público y equipos de seguridad con recursos limitados.
Según las pruebas realizadas, estos nuevos modelos superan el rendimiento de múltiples sistemas de código abierto y cerrado en tareas críticas de seguridad. A nivel económico, las estimaciones señalan que la familia Antares resulta ser hasta 172 veces más económica que alternativas cerradas como GPT-5.5, y más de quince veces más barata que el modelo de peso abierto GLM-5.2.
El diseño técnico de Antares se basa en investigaciones previas que demostraron que los modelos compactos pueden aprender estrategias de búsqueda sin depender exclusivamente de un gran tamaño computacional. A la hora de operar, Antares aplica un patrón de búsqueda iterativo similar al de un analista humano: el sistema parte de la descripción de un fallo, busca patrones relevantes, incorpora nuevas evidencias y rectifica su trayectoria si la ruta de inspección no es útil para acabar acotando los archivos clave.
El resultado que se entrega a los equipos de seguridad es una clasificación de los archivos fuente con mayor probabilidad de contener el fallo, acompañada del rastro de exploración que justifica esa conclusión en la terminal. Desde Cisco advierten que Antares no sustituye el juicio experto de los programadores humanos, ni el resto de las herramientas de la cadena de ciberseguridad, como los análisis dinámicos o el escaneo de secretos, que siguen siendo necesarios.
Para poder medir la eficacia de este sistema, se ha tenido que crear una nueva métrica denominada Vulnerability Localization Benchmark, según indican desde la multinacional estadounidense. Este nuevo estándar de evaluación consta de quinientas tareas específicas de seguridad, y surge porque las pruebas de programación generales existentes no medían adecuadamente la capacidad de un agente para localizar archivos vulnerables partiendo de descripciones técnicas de seguridad o avisos de amenazas en bases de código desconocidas, apuntan desde Cisco.
Y siguiendo con su argumentación, esta iniciativa se enmarca dentro de un esfuerzo más amplio de la firma para establecer un ecosistema fiable en la adopción corporativa de la inteligencia artificial, complementando otros proyectos recientes como Foundry Security Spec para la evaluación de sistemas, y CodeGuard para la aplicación de reglas de codificación segura.
