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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。

UltraFastBERT - 指数级加速的BERT语言模型训练与推理方案
BERTGithubUltraFastBERT开源项目机器学习神经网络语言模型
UltraFastBERT是一个开源项目,旨在通过创新的快速前馈(FFF)层设计实现BERT语言模型的指数级加速。项目提供了完整的训练代码,以及在CPU、PyTorch和CUDA平台上的高效实现。包含训练文件夹、各平台基准测试代码,以及UltraFastBERT-1x11-long模型的配置和权重,可通过HuggingFace轻松加载使用。研究人员可以方便地复现结果,并进一步探索该突破性技术在自然语言处理领域的广泛应用潜力。
DeepSeek-VL - 高性能开源视觉语言模型 多模态理解与复杂场景应用
DeepSeek-VLGithub人工智能多模态理解开源开源项目视觉语言模型
DeepSeek-VL是一个开源视觉语言模型,为实际应用场景而设计。它能处理逻辑图表、网页、公式、科学文献、自然图像等,并在复杂场景中展现智能。模型提供1.3B和7B两种参数规模,支持基础和对话应用,可用于学术研究和商业用途。DeepSeek-VL采用MIT许可证,为研究人员和开发者提供了强大的视觉语言处理工具。
llm-attacks - 研究大语言模型的对抗性攻击与安全防御
GCG算法GithubLLM攻击实验复现对抗性攻击开源项目语言模型
LLM-attacks项目致力于研究对齐语言模型的通用和可迁移对抗性攻击。项目实现了GCG算法,可对LLaMA-2等模型进行安全测试。研究者能够复现论文中的单一行为、多行为和迁移实验。项目提供完整的安装指南、模型使用说明和实验脚本,并包含交互式演示notebook。该研究有助于深入理解和提升大语言模型的安全性,对相关领域的发展具有重要价值。
Pixeebot - 智能代码安全与质量提升助手
AI工具Pixeebot代码质量安全修复开发流程自动化工具
Pixeebot是智能代码安全工具,实时监控代码仓库和pull请求,自动生成安全修复方案。它无缝融入开发流程,兼容多种编程语言,分析SAST工具扫描结果。除提升代码安全性外,还优化性能和质量。Pixeebot通过自动化手段,帮助开发团队提高工作效率,专注解决关键问题。
oss-fuzz-gen - 使用AI生成并评估C/C++项目的模糊测试目标
C/C++GithubLLMOSS-Fuzz代码覆盖率开源项目漏洞检测
该框架利用大型语言模型生成并评估真实世界的C/C++项目的模糊测试目标,并通过OSS-Fuzz平台进行基准测试。支持的模型包括OpenAI GPT系列和Gemini系列。评估指标涵盖可编译性、运行时崩溃、运行时覆盖率和与现有人类编写目标的差异。最新实验显示,生成的模糊测试目标显著提升了代码覆盖率,并发现了多项新漏洞。详细使用指南和合作信息,请参见项目页面。
character-bert - 字符级CNN构建的开放词汇表神经网络模型
CharacterBERTGithub开放词表开源项目神经网络自然语言处理词嵌入
CharacterBERT是BERT的一个变体,采用字符级CNN模块动态构建词表示,无需依赖预定义词片词汇表。这种方法可生成任意输入标记的表示,适用于医学等专业领域。与标准BERT相比,CharacterBERT生成词级上下文表示,对拼写错误更为鲁棒,且可轻松适应不同领域而无需重新训练词片词汇表。该模型在多个医学领域任务中表现优于BERT,提供更便捷实用的词级开放词汇表表示。
BertBasedCorrectionModels - 基于BERT的中文文本纠错模型集合
BERTGithubPyTorch中文拼写检查开源项目文本纠错模型训练
BertBasedCorrectionModels是一个使用PyTorch实现的中文文本纠错项目。该项目集成了多个基于BERT的模型,包括SoftMaskedBert、BERT4CSC和MACBERT4CSC,用于检测和纠正中文文本错误。项目提供了训练和推理流程,并包含详细的使用说明和实验数据。这个开源工具主要面向需要中文文本纠错功能的研究人员和开发者。
Platypus2-13B - LLaMA2架构下通过指令微调优化的模型及其表现
GithubHuggingfacePlatypus2-13B人工智能开源项目机器学习模型训练数据集语言模型
该模型基于LLaMA2-13B架构进行指令微调,具备自动回归功能。使用STEM和逻辑数据集进行训练,在ARC和HellaSwag等任务中表现优异。开发者应在应用前进行安全测试,以验证适用性并减轻可能的偏见。
huntr - 全球首个AI/ML应用漏洞赏金平台
AI/ML安全AI工具huntr开源软件漏洞披露赏金计划
huntr作为全球首个针对AI和机器学习应用的漏洞赏金平台,为安全研究人员提供集中提交漏洞的场所。平台覆盖250多个AI/ML仓库,通过严格的漏洞披露流程确保AI/ML应用的安全性和稳定性。huntr还提供AI安全学习资源,涵盖高级API攻击和不安全指针使用等主题,全面支持AI/ML生态系统的安全发展。
text2vec - 多模型文本向量化工具,支持多语言文本匹配分析
BERTGithubText2vec开源项目文本向量化文本相似度模型训练
text2vec工具实现了多种文本向量表示和相似度计算模型,如Word2Vec、BERT、Sentence-BERT和CoSENT。最新版本增加了多卡推理和命令行工具,方便用户批量处理文本向量化。它在中英文测试集上的表现优秀,尤其新版中文匹配模型在短文本区分上有显著提升。该工具为中文和多语言文本匹配提供了丰富的支持,能够满足各种文本语义分析任务的需求。
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