#VulBERTa
VulBERTa-MLP-D2A - 基于深度学习的源代码漏洞检测模型
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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。
VulBERTa-MLP-MVD - 基于深度学习优化技术的源代码漏洞检测解决方案
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VulBERTa-MLP-MVD是一款基于深度学习的源代码漏洞检测工具。该模型在开源C/C++项目代码上预训练RoBERTa架构，有效学习代码语法和语义知识。经Vuldeepecker、Draper等多个数据集评估，VulBERTa展现出卓越的漏洞识别能力。其简化的分词流程提高了易用性，同时在训练数据量和模型规模上保持了较低开销，为代码安全分析提供了高效解决方案。
VulBERTa-MLP-Draper - 基于RoBERTa的代码安全漏洞智能检测系统
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VulBERTa-MLP-Draper是一款专注于代码安全分析的深度学习模型。通过在开源C/C++项目上训练，该模型采用RoBERTa架构和自定义标记化流程，实现了对代码语法和语义的深度理解。在多个标准数据集的评测中，模型以较小的参数规模达到了领先的检测性能。