fdtn-ai/antares-1b
CWE 설명을 입력받아 셸 명령으로 리포지토리를 탐색해 취약 파일을 찾는 취약점 국지화 에이전트1B125K 컨텍스트apache-2.0
IBM Granite 4.0 1B를 SFT+GRPO로 튠해, 터미널 명령으로 취약점 파일을 찾아내는 1B 보안 에이전트.
학습 방식 · IBM Granite 4.0 1B를 기반으로, 터미널 탐색·사이버보안 추론 궤적으로 먼저 SFT를 하고 이어서 GRPO로 다중 턴 탐색·제출 행동을 직접 최적화하는 2단계 파이프라인을 썼다.
TL;DR
Antares-1B는 IBM Granite 4.0 1B를 기반으로 SFT 후 GRPO로 강화학습한 1B 터미널 에이전트로, grep· find·cat 같은 셸 명령을 최대 15회까지 호출해 리포지토리를 탐색한 뒤 취약한 구현 파일 목록을 제출한다. 128K 컨텍스트로 탐색 이력을 유지하며 <think>-<tool_call>-<tool_response> 구조의 도구 호출 루프로 동작하고, 외부 벡터DB나 검색 시스템 없이 온프레미스 샌드박스 환경에서만 실행되도록 설계됐다. VLoc Bench에서 File F1 0.209를 기록해 저자 주장으로는 GLM-5.2·Gemini 3 Pro·GPT-5 Mini·Qwen3.5-122B 같은 훨씬 큰 모델들을 앞섰고, 단일 H100과 16 병렬 워커로 500개 과제를 약 13분에 처리했다. 2025-04-10 데이터 컷오프와 15회 호출 예산이라는 제약이 있어, CI/CD 보안 파이프라인에 붙여 인간 검토를 거치는 보조 도구로 쓰기에 적합하다.
핵심 포인트
- 1B로 VLoc Bench File F1 0.209를 기록해, 저자 측정으로는 GLM-5.2·Gemini 3 Pro·GPT-5 Mini보다 높다고 주장한다.
- SFT로 탐색·추론 기본기를 잡은 뒤 GRPO로 다중 턴 탐색 궤적 전체에 대해 제출 정확도·도구 사용 규칙 준수를 직접 보상해 최적화했다.
- 단일 H100과 16 병렬 워커로 500개 과제를 약 13분에 처리해, 1B 규모답게 처리량 면에서도 온프레미스 자동화에 부담이 적다.
- 외부 벡터DB·검색 시스템에 의존하지 않고 셸 명령만으로 리포지토리를 직접 탐색해, 데이터가 외부로 나가지 않는 온프레미스 보안 워크플로에 맞춰 설계됐다.
제한사항
- 최대 15회로 제한된 터미널 호출 예산은 대형 리포지토리나 여러 파일에 걸친 복잡한 취약점에서는 성능 저하 요인이 될 수 있다.
- 학습·평가 데이터 컷오프가 2025-04-10으로 명시돼 있어, 그 이후 등장한 새로운 취약점 패턴이나 기법은 모델이 알지 못할 수 있다.
- 문서는 최종 의사결정 자동화에 쓰지 말고 항상 인간 검토를 거치도록 권고하며, 공격적 악용이나 악성코드 생성 목적의 사용은 명시적으로 금지한다.
벤치마크
| 벤치마크 | 지표 | 값 | 비교 |
|---|---|---|---|
| VLoc Bench (Phase A) | File F1 | 0.209 | 저자 측정: GLM-5.2, Gemini 3 Pro, GPT-5 Mini, Qwen3.5-122B보다 높음 |
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