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VulBERTa-MLP-D2A

基于深度学习的源代码漏洞检测模型

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。

deberta-base-mnli - DeBERTa模型在MNLI任务上的微调版本
DeBERTaGithubHuggingface开源项目微软机器学习模型神经网络自然语言处理
deberta-base-mnli是一个在MNLI任务上微调的DeBERTa基础模型。DeBERTa通过解耦注意力和增强掩码解码器改进了BERT和RoBERTa。该模型在SQuAD和MNLI等基准测试中表现优异,在大多数自然语言理解任务中超越了BERT和RoBERTa的性能。它为自然语言处理研究和应用提供了有力支持。
code-review-gpt - 使用大型语言模型提升CI/CD流水线的代码审查效率
CI/CDCode Review GPTGithub代码审查大语言模型开源项目自动化工具
Code Review GPT使用大型语言模型在CI/CD流水线中审查代码,帮助识别暴露的秘密、低效代码和不可读代码。工具可以在命令行本地运行,审查暂存文件。虽然处于alpha阶段,但仍能提供有价值的反馈,简化代码审查流程,提高效率。
vigil-llm - 多层防御工具,评估和保护LLM提示安全
APIGithubLLMVigil安全扫描开源项目提示注入
Vigil-llm是一款评估大型语言模型提示和响应安全性的开源工具。它集成了向量数据库、启发式规则、变压器模型等多种扫描模块,能够有效检测提示注入、越狱等潜在威胁。该工具支持本地和OpenAI嵌入,内置常见攻击签名库,可作为Python库或REST API使用,为LLM应用构建全方位的安全防护体系。
hackingBuddyGPT - 借助LLM的自动化渗透测试工具,提升安全性并发现漏洞
GithubHackingBuddyGPTLLMslinux特权升级安全研究开源项目渗透测试
HackingBuddyGPT是一个使用大语言模型(LLM)进行安全测试的框架,仅需50行代码即可发现新的攻击向量,并利用AI提高渗透测试效率。该项目旨在成为安全研究人员和渗透测试人员的首选工具,支持Linux权限提升基准测试,并公开所有研究成果。了解LLM在模拟黑客行为中的作用,加入Discord社区获取更多支持和交流。
llm-guard - 大语言模型安全交互的全面防护工具
GithubLLM GuardProtect AI大语言模型安全开源项目数据泄漏
LLM Guard是由Protect AI设计的一款全面安全解决方案,专为保障大语言模型的安全互动而打造。它具备语言过滤、数据泄露预防和抗提示注入攻击等功能,确保互动安全和隐私。项目支持多种扫描器,能有效检测和防护潜在威胁。安装简便,易于集成到生产环境中,是提升LLM安全的理想工具。
garak - 生成式AI漏洞检测工具,评估语言模型安全性
GithubLLMgarakprompt injection开源项目数据泄露漏洞扫描
该工具检查LLM的潜在故障,包括幻觉、数据泄露、提示注入、错误信息、生成有害内容和越狱等。作为免费的命令行工具,支持多种生成模型,如Hugging Face、Replicate、OpenAI等。用户可通过pip或GitHub安装最新版本,并提供详尽的日志记录和报告功能,帮助识别和修复语言模型的漏洞。
unbiased-toxic-roberta - RoBERTa模型识别多语言有毒评论并减少偏见
DetoxifyGithubHuggingface开源项目有毒评论分类机器学习模型模型评估自然语言处理
该项目开发了基于RoBERTa的多语言模型,用于检测互联网上的有毒评论。模型在Jigsaw三个挑战数据集上训练,可识别威胁、侮辱和仇恨言论等多种有毒内容。它支持多种语言,易于使用,适用于研究和内容审核。项目还探讨了模型的局限性和伦理问题,努力减少对特定群体的意外偏见。
WPeChatGPT - 通过OpenAI GPT-3.5模型实现高效的二进制文件与漏洞分析IDA插件
GithubIDA插件OpenAIWPeChatGPTgpt-3.5-turbo二进制文件分析开源项目
WPeChatGPT是一个基于OpenAI gpt-3.5-turbo模型的IDA插件,能高效分析二进制文件并识别漏洞。它支持函数重命名和Python代码重构,提升了分析的效率和准确性。适合专业人员使用,可自动或手动操作,优化代码分析流程。
ColBERT - 基于BERT的快速大规模文本检索模型
BERTColBERTGithub信息检索向量相似度开源项目自然语言处理
ColBERT是一种基于BERT的检索模型,能在数十毫秒内实现大规模文本集合的高效搜索。该模型采用细粒度的上下文后期交互技术,将段落编码为令牌级嵌入矩阵,在保持检索质量的同时提高效率。ColBERT具备索引、检索和训练功能,适用于多种信息检索任务。模型提供预训练checkpoint和Python API,方便研究人员和开发者在实际项目中快速应用。
DNABERT_2 - 多物种基因组理解基础模型
DNABERT-2Github人工智能基因组开源项目深度学习生物信息学
DNABERT-2是一个针对多物种基因组理解的高效基础模型。该模型在28个GUE基准任务中表现优异,采用BPE替代k-mer标记化,ALiBi代替位置嵌入,并整合多项技术提升效率。DNABERT-2为基因组分析提供了强大工具,可用于序列分类、元素识别和功能预测等多种任务。
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