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

SecureBERT项目简介

SecureBERT是一个针对网络安全领域开发的专用语言模型。它基于RoBERTa构建，并经过大量网络安全相关数据的训练和微调，目标是更好地理解和表达网络安全文本数据。

项目背景

SecureBERT模型的训练数据来自网络上大量的领域内文本。这使得它可以准确地代表和处理网络安全领域的语言信息。目前，SecureBERT已经被成功地应用于多种任务中，展示出优于现有模型的性能，例如在面向网络安全的文本掩码词预测任务中，相较于RoBERTa、SciBERT等模型表现更佳。此外，它在保留英语一般语言理解能力方面也表现出色。

应用场景

SecureBERT可作为基础模型应用于多种下游任务，包括但不限于：

文本分类
命名实体识别（NER）
序列到序列（Seq-to-Seq）任务
问答系统（QA）

这些应用场景表明SecureBERT不仅限于网络安全领域的文本处理，还能够在广泛的自然语言处理任务中发挥作用。

如何使用

SecureBERT模型已上传至Huggingface平台，用户可以利用Huggingface的transformers库轻松集成和使用该模型。以下是如何在Python环境下使用SecureBERT的简要示例代码：

from transformers import RobertaTokenizer, RobertaModel
import torch

# 加载tokenizer和模型
tokenizer = RobertaTokenizer.from_pretrained("ehsanaghaei/SecureBERT")
model = RobertaModel.from_pretrained("ehsanaghaei/SecureBERT")

# 输入文本并获取模型输出
inputs = tokenizer("This is SecureBERT!", return_tensors="pt")
outputs = model(**inputs)
last_hidden_states = outputs.last_hidden_state

掩码词预测功能

SecureBERT经过掩码语言模型（MLM）训练，用户可以通过以下代码实现对文本中掩码词的预测：

import torch
from transformers import RobertaTokenizerFast, RobertaForMaskedLM

# 加载快速tokenizer和模型
tokenizer = RobertaTokenizerFast.from_pretrained("ehsanaghaei/SecureBERT")
model = RobertaForMaskedLM.from_pretrained("ehsanaghaei/SecureBERT")

# 定义一个预测掩码词的函数
def predict_mask(sent, tokenizer, model, topk=10):
    token_ids = tokenizer.encode(sent, return_tensors='pt')
    masked_position = (token_ids.squeeze() == tokenizer.mask_token_id).nonzero()
    masked_pos = [mask.item() for mask in masked_position]

    with torch.no_grad():
        output = model(token_ids)

    for mask_index in masked_pos:
        mask_hidden_state = output[0].squeeze()[mask_index]
        idx = torch.topk(mask_hidden_state, k=topk, dim=0)[1]
        words = [tokenizer.decode(i.item()).strip() for i in idx]
        print("Predicted words:", words)

# 示例用法
while True:
    sent = input("Text here: \t")
    predict_mask(sent, tokenizer, model)

参考文献

SecureBERT在多项研究和应用中得到了认可，如在论文《SecureBERT: A Domain-Specific Language Model for Cybersecurity》中介绍的详细测评结果，展示了其在网络安全领域的广泛应用潜力。

欲了解更多信息，请访问GitHub仓库。