Cisco a déployé deux modèles de sécurité sur Hugging Face. Ils portent les noms Antares-350M et Antares-1B. Tous deux arrivent sous licence Apache 2.0. De plus, l’accès aux fichiers passe par une procédure de demande propre à Cisco. L’objectif est bien défini: localiser des fichiers liés à des catégories de vulnérabilités connues. Donc, oubliez la génération de code générique ou la création automatique de patches. Ici, la mission est d’indiquer où le réviseur doit regarder en premier.
Cisco enseigne à Antares à fouiller le code comme un enquêteur
La logique de localisation relie trois sources. D’abord les avis de sécurité et les bases de vulnérabilités. Ensuite, les catégories du Common Weakness Enumeration, le CWE. Enfin, les fichiers susceptibles de renfermer le code problématique.
Concrètement, le modèle reçoit un identifiant CWE et une description générale. Puis, il explore le dépôt via un terminal. Pour cela, il utilise des commandes que tout développeur connaît: grep, find et cat. Ainsi, Antares inspecte des fichiers, réévalue sa propre recherche et renvoie une liste de chemins candidats.
Le point intéressant réside dans la méthode. Antares démarre par le contexte d’une vulnérabilité connue. À partir de là, il privilégie les fichiers suspects. Ainsi, la recherche est dirigée dès la première commande.
Antares pointe des fichiers candidats et laisse la décision finale à vous
Vale aligner les attentes dès le départ. Antares renvoie des candidats au niveau fichier. Autrement dit, il indique où regarder. L’identification des lignes touchées demeure au réviseur. Il en va de même pour l’explication du pourquoi et pour la correction. C’est pourquoi Cisco recommande une validation humaine avant toute action. D’ailleurs, l’entreprise positionne Antares comme complément des outils AppSec. Il s’ajoute aux solutions existantes et renforce l’analyse statique traditionnelle.
Lancer Antares dans votre infrastructure permet de garder le code propriétaire chez vous
Ici entre l’argument qui pèse pour de nombreuses entreprises. Antares-1B compte environ un milliard de paramètres. Antares-350M se situe autour de 350 millions. Cisco prépare aussi une version de trois milliards.
Cette taille réduite ouvre une porte importante. Vous hébergez les modèles dans votre propre infrastructure. Ainsi, le code propriétaire reste en interne. Cisco documente le déploiement par plusieurs voies. Parmi elles, Transformers, vLLM, SGLang et Docker Model Runner. De plus, il existe des formats quantifiés compatibles avec llama.cpp et Ollama.
La CLI se connecte à un endpoint d’inférence compatible avec l’API OpenAI. Pour maintenir tout en interne, le modèle et l’endpoint doivent cohabiter dans votre infrastructure.
Cisco recommande un conteneur isolé et un accès en lecture seule
La propre Cisco conseille la prudence dans l’opération. Analysez les dépôts dans des conteneurs isolés. Maintenez l’accès réseau désactivé pendant l’audit. Utilisez le dépôt en mode lecture seule. Configurez des délais d’exécution et des limites de ressources. Activez aussi les journaux d’audit. Et surtout, maintenez une supervision humaine dans le flux.
Cisco intègre Antares au CI/CD avec une sortie en JSON et SARIF
La CLI d’Antares couvre deux scénarios. D’abord, des investigations dirigées par des identifiants CWE. Ensuite, des balayages plus larges de l’ensemble du dépôt. La sortie convient aussi à ceux qui automatisent tout. Le modèle fournit des rapports lisibles, JSON et SARIF 2.1.0. Ainsi, les vulnérabilités apparaissent dans des systèmes tels que GitHub Code Scanning.
Dans le pipeline, le déclencheur peut provenir d’un avis de sécurité. Une alerte de dépendance peut aussi faire l’affaire. La CLI permet encore d’interrompre le build lorsque des fichiers candidats apparaissent. Cependant, cette option est désactivée par défaut. En effet, les résultats nécessitent toujours une révision avant de bloquer une livraison.
US$0,71 contre US$141 : le coût d’inférence qui saute aux yeux
Et voici une donnée qui peut surprendre. Cisco a effectué le banc d’essai complet avec l’Antares-1B. Le test regroupe 500 tâches. Le modèle a terminé en environ 13 à 15 minutes. Pour cela, il a utilisé une seule GPU Nvidia H100 avec 16 workers en parallèle.
Le coût d’inférence s’est élevé à 0,71 USD. Dans la même configuration, GLM-5.2 a enregistré 12,50 USD. Quant au GPT-5.5, il a atteint 141 USD. Par conséquent, la différence de coût saute aux yeux. Il faut rappeler que ces chiffres ne couvrent que l’exécution du modèle. Le matériel, l’intégration et la maintenance entrent dans le coût réel.
F1 de 0,209 : pourquoi ce chiffre modeste apporte encore de la valeur
Le score de précision mérite contexte. Cisco a créé le Vulnerability Localization Benchmark pour mesurer la localisation des fichiers. L’ensemble réunit 500 tâches issues de 290 dépôts. Il couvre six écosystèmes de paquets et 147 catégories CWE. De plus, 78% des entrées comportent un CVE associé.
Chaque tâche part d’un instantané antérieur à la correction. Les fichiers de référence sont ceux modifiés dans le patch de sécurité. L’Antares-1B a enregistré un F1 de 0,209 lors de ce test. La précision s’élevait à 0,262 et le rappel à 0,224. Malgré tout, le modèle a surpassé plusieurs concurrents plus importants dans les mêmes conditions. Autrement dit, avec les mêmes outils, prompts et limites de commande.
Les résultats démontrent aussi les limites du modèle. Il a renvoyé des fichiers incorrects dans certains cas. Le modèle a également laissé passer des fichiers liés à des corrections réelles. À noter que les chiffres proviennent de Cisco elle-même. À ce jour, une reproduction indépendante reste en suspens.
Où Antares perd de sa puissance : dépôts volumineux et bugs disséminés
Tout modèle a ses limites, et Cisco les documente. Les performances chutent dans des dépôts supérieurs à 10 Mo. Cela se produit sous la limite par défaut de 15 commandes. Les vulnérabilités nécessitant le contexte de cinq fichiers ou plus donnent aussi moins.
L’efficacité varie encore selon la catégorie de la faille. Antares se montre efficace avec des motifs recherchables et distincts. Type confusion et pollution par prototype entrent dans ce groupe. En revanche, les permissions, le verrouillage et la gestion de la mémoire compliquent la recherche. Des comportements plus larges du programme suivent la même trajectoire.
Un dernier détail vient boucler le tableau. Les données d’entraînement s’arrêtent au 10 avril 2025. Par conséquent, Cisco recommande de combiner le modèle avec des flux actuels de vulnérabilités.
Antares comme premier triage: la place adéquate de ce modèle dans votre flux
Antares occupe un espace spécifique et utile. Il agit comme un premier triage de sécurité. Vous indiquez une catégorie de défaut et il suggère où regarder. Ensuite, l’équipe valide et décide de l’étape suivante.
Pour ceux qui traitent du code sensible, le déploiement local est un avantage. Le coût d’inférence bas renforce cet atout. Ainsi, Antares devient une pièce supplémentaire dans l’arsenal AppSec. Et le mieux: il s’harmonise avec ce que vous utilisez déjà, du GitHub Code Scanning au pipeline.
Les modèles sont déjà sur Hugging Face sous licence Apache 2.0. Il est donc possible de tester dans un dépôt réel et de mesurer l’ajustement. À partir de là, la décision se prend avec des données en main.
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