시스코, 코드 취약점 파일 선별 소형 AI모델 '안타레스' 오픈웨이트 공개

시스코 파운데이션 AI가 2026년 7월 21일 소형 언어모델 제품군 안타레스를 발표하고, 안타레스-350M과 안타레스-1B 두 모델을 허깅페이스에 오픈웨이트로 배포했다. 안타레스는 크기가 작은 소형 언어모델(SLM)이다. 오픈웨이트는 모델 가중치를 사용자가 직접 통제할 수 있는 배포 방식을 뜻한다. 사용자는 이 모델을 자체 환경의 로컬에서 돌려 소스코드를 외부로 전송하지 않고 분석할 수 있다. 더 큰 안타레스-3B 모델도 이후 공개될 예정이다. 안타레스는 시스코 내부의 보안 특화 인공지능 연구·엔지니어링 조직인 시스코 파운데이션 AI가 만들었다.

어떻게 파일을 추리나

안타레스는 취약점 설명을 출발점으로 삼아 관련 코드 패턴과 후보 파일을 찾고, 탐색 과정에서 얻은 단서에 맞춰 경로를 바꾼다. 안타레스는 공개 취약점 데이터베이스와 보안 권고문, 공통 약점 분류(CWE) 정보를 저장소의 특정 파일과 연결한다. 공통 약점 분류(CWE)는 소프트웨어 보안 약점의 유형을 정리한 분류 체계다. 최종 결과물은 취약점이 있을 가능성이 높은 소스 파일의 순위 목록이며, 보안팀은 이를 선별 작업의 출발점으로 쓸 수 있다.

대상과 한계

안타레스는 상용 모델을 이용할 예산이 부족한 대학, 연구기관, 비영리단체, 공공 부문 보안팀 등을 주요 대상으로 한다. 시스코는 안타레스가 취약점 선별의 첫 단계를 돕는 도구일 뿐 전문가 판단을 대체하지 않는다고 밝혔다. 시스코는 안타레스가 의존성 분석, 소프트웨어 구성 분석, 비밀정보 스캔, 동적 테스트, 사람 검토도 대체하지 않는다고 설명했다. SecurityWeek는 시스코가 500개 항목으로 구성된 취약점 위치 특정 벤치마크도 함께 공개했다고 보도했다. 시스코는 자체 벤치마크를 근거로 안타레스가 비교 대상보다 빠르며 오픈AI GPT-5.5보다 172배, Z.ai GLM-5.2보다 15.2배 저렴하다고 주장했다고 아민 사베리 스탠퍼드대 경영과학·공학과 교수는 안타레스가 대규모 예산 없이도 프런티어 모델에 가까운 정확도를 낮은 비용으로 제공한다고 평가했다고