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基于RoBERTa的密码误报过滤分类模型

代码安全Github开源项目RoBERTaCredential Digger密码检测模型Huggingface机器学习

这个基于RoBERTa的文本分类模型为Credential Digger工具提供密码扫描误报过滤功能。该模型由SAP OSS在泄漏检测数据集上完成微调，能有效识别和过滤代码扫描中的误报密码，提升了代码安全分析的准确度。集成在Credential Digger中的这个模型简化了开发者的安全审查工作流程。

GithubGithubHuggingfaceHuggingface论文论文
介绍相关项目
roberta-spam - RoBERTa垃圾短信检测系统提升组织安全防护能力
GithubHuggingfaceRoBERTa垃圾信息检测开源项目数据集文本分类机器学习模型
这个项目基于RoBERTa模型构建了一套垃圾短信检测系统。该系统能够精准识别和过滤垃圾信息，为组织安全增添一道防线，有助于规避财务风险、法律隐患和声誉受损。系统在准确率、精确度和召回率等指标上表现优异，可作为组织强化信息安全的有力工具。
SecureBERT - 网络安全专用的语言模型，提升文本分析和信息处理能力
GithubHuggingfaceSecureBERT开源项目文本分类模型网络安全语言模型问答
SecureBERT基于RoBERTa构建，是专用于处理网络安全文本的领域特定语言模型。经过海量的网络安全文本训练，它表现出在文本分类、命名实体识别等任务中的卓越性能，并在填空预测上优于模型如RoBERTa和SciBERT，保持对通用英语的良好理解。SecureBERT已在Huggingface平台上线，可作为下游任务的基础模型，以实现更精准的文本分析和处理。
Coderbert_finetuned_detect_vulnerability_on_MSR - RobertaForSequenceClassification微调的代码漏洞检测模型
CodeBertGithubHuggingfaceRoBERTa代码安全开源项目机器学习模型漏洞检测
该项目基于CodeBert微调RobertaForSequenceClassification模型，用于检测代码漏洞。研究者从MSR数据集选取平衡样本进行训练和测试，使用'func_before'字段分类代码。模型在准确率、F1值、精确率和召回率方面表现良好，为代码安全分析提供了实用工具。测试结果显示准确率达70.23%，F1值为0.6482，精确率为79.21%，召回率为54.86%。
SecRoBERTa - 改善网络安全任务的预训练语言模型
GithubHuggingfaceSecRoBERTa事件信息提取威胁情报开源项目模型网络安全预训练模型
SecRoBERTa是一款专为网络安全文本设计的预训练语言模型，提升了命名实体识别和文本分类等任务的性能。该模型通过APTnotes、Stucco-Data和CASIE等数据集进行训练，优化了词汇处理能力，从而更有效地应用于网络安全领域。
VulBERTa-MLP-Devign - 基于深度学习的源代码安全漏洞检测模型
GithubHuggingfaceVulBERTa代码漏洞检测开源项目模型深度学习自然语言处理预训练模型
VulBERTa-MLP-Devign是一种先进的深度学习模型，专门用于检测源代码中的安全漏洞。该模型采用RoBERTa架构和自定义分词流程，通过预训练真实的C/C++项目代码来学习深层次的语法和语义知识表示。在多个数据集的评估中，VulBERTa-MLP-Devign在二进制和多类漏洞检测任务上展现出卓越性能。凭借其简洁的设计理念、较小的训练数据需求和精简的模型参数，该模型为代码安全分析领域提供了一个高效而强大的工具。
VulBERTa-MLP-VulDeePecker - 基于RoBERTa模型的源代码安全漏洞智能检测系统
GithubHuggingfaceVulBERTa代码漏洞检测开源项目模型深度学习源代码分析预训练模型
VulBERTa-MLP-VulDeePecker是一个基于RoBERTa架构的源代码漏洞检测工具。通过对C/C++项目代码预训练和定制化分词，该模型在VulDeePecker等数据集上展现出优秀的漏洞识别能力。模型支持二分类和多分类检测，并开放了预训练数据与模型资源。
SecureBERT_Plus - 网络安全领域的增强版语言模型
GithubHuggingfaceSecureBERT+开源项目数据集机器学习模型网络安全语言模型
该模型在网络安全数据上进行训练，提升了9%的MLM性能，使用8xA100 GPU进行大规模训练，目前已上传至Huggingface平台，供用户访问和使用。
VulBERTa-MLP-D2A - 基于深度学习的源代码漏洞检测模型
GithubHuggingfaceVulBERTa开源项目文本分类模型深度学习源代码预训练漏洞检测
VulBERTa-MLP-D2A是一个基于RoBERTa架构的深度学习模型，用于检测源代码中的安全漏洞。该模型通过对开源C/C++项目代码进行预训练，学习代码语法和语义的深层表示。在多个数据集的评估中，VulBERTa-MLP-D2A在漏洞检测任务上表现出色，达到了领先水平。模型设计简洁，训练成本较低，为代码安全分析提供了高效可靠的解决方案。
NSFW_text_classifier - DistilRoBERTa文本智能分类模型自动识别不当内容
DistilRoBERTaGithubHuggingfaceNSFW分类内容审核开源项目情感分析文本分析模型
DistilRoBERTa-base文本分类模型通过14317条Reddit帖子训练，可识别文本内容是否适合工作场合。模型采用NSFW(不适合工作场合)和SFW(适合工作场合)二分类方法，支持Pipeline快速部署，可用于社交媒体和在线社区的内容审核。
granite-guardian-hap-38m - IBM开源轻量级文本毒性检测模型实现大语言模型安全防护
GithubHuggingfaceRoBERTa内容审核开源项目性能优化文本检测模型模型分类
Granite-Guardian-HAP-38m是一个用于检测英文文本有害内容的轻量级二分类模型。通过4层神经网络架构设计，模型参数量仅为3800万，较RoBERTa模型显著缩减规模。该模型支持CPU部署运行，具备低延迟推理能力，适用于大语言模型的安全防护以及批量文本处理场景。实测显示，模型在维持分类准确率的同时达到了理想的性能指标。
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