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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。

codebert-base - CodeBERT为编程与自然语言处理提供强大支持
CodeBERTGithubHuggingface代码搜索开源项目机器学习模型自然语言处理预训练模型
CodeBERT-base是一个专为编程和自然语言设计的预训练模型,基于CodeSearchNet的双模态数据训练。它采用MLM+RTD优化目标,支持代码搜索和代码到文档生成等任务。该模型不仅适用于代码补全,还提供小型版本CodeBERTa。CodeBERT-base为编程语言处理领域开辟了新的研究方向,为开发者提供了有力的工具支持。
password-model - 基于RoBERTa的密码误报过滤分类模型
Credential DiggerGithubHuggingfaceRoBERTa代码安全密码检测开源项目机器学习模型
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。
deberta-v3-base-prompt-injection-v2 - DeBERTa-v3微调模型实现高精度提示注入检测
DeBERTa-v3-baseGithubHuggingfaceLLM安全prompt injection开源项目文本分类模型语言模型
deberta-v3-base-prompt-injection-v2是一个基于DeBERTa-v3-base微调的模型,专注于检测和分类英语提示注入攻击。模型在后训练数据集上达到95.25%的准确率,可有效分类输入是否存在注入。该模型由Protect AI开发,利用多个公开数据集训练而成,旨在提升语言模型应用的安全性。需注意的是,模型不适用于越狱攻击检测和非英语提示处理。
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。
codebert-base-mlm - 基于掩码语言模型的编程和自然语言预训练模型
CodeBERTGithubHuggingface开源项目机器学习模型编程语言自然语言预训练模型
CodeBERT-base-mlm是Microsoft开发的编程和自然语言双模态预训练模型。它基于CodeSearchNet语料库训练,采用掩码语言模型目标,可用于代码补全、理解和生成任务。该模型支持多种编程语言,提供简洁的API接口,便于集成应用。CodeBERT-base-mlm在连接编程语言和自然语言方面展现出独特优势,为软件开发和自然语言处理领域提供了新的研究方向。
codebert-c - 针对C语言优化的CodeBERT模型 应用于代码生成评估
CodeBERTScoreC语言GithubHuggingface代码生成评估开源项目机器学习模型预训练模型
codebert-c是一个针对C语言优化的CodeBERT模型变体,基于microsoft/codebert-base-mlm框架开发。该模型在codeparrot/github-code-clean数据集上进行了100万步的掩码语言建模训练,主要应用于CodeBERTScore项目评估代码生成质量。除代码评分外,codebert-c还可用于多种C语言相关任务,为代码分析提供有力支持。
ATTACK-BERT - ATT&CK BERT网络安全语义分析模型
ATT&CK BERTGithubHuggingface句子嵌入开源项目模型网络安全语义相似度语言模型
ATT&CK BERT是一个专门针对网络安全领域的语言模型,基于sentence-transformers框架开发。该模型能够将描述攻击行为的句子转化为语义嵌入向量,有效分析句子间的语义相似度。ATT&CK BERT通过sentence-transformers库实现简单部署,还可与SMET工具配合使用,实现文本到ATT&CK技术的映射,为网络安全分析提供有力支持。
burpgpt - 使用AI技术提升网络安全漏洞检测
AI分析Burp SuiteBurpGPTGithubOpenAI模型安全漏洞开源项目
BurpGPT Pro版推出,面向专业人士和网络安全团队,提供强大的功能和用户友好界面,提升安全漏洞检测能力。该扩展通过OpenAI模型分析网络流量,生成自动化安全报告,并支持自定义分析提示,以提高检测精度和覆盖面。访问官网了解更多详情及最新更新。
deberta-base - DeBERTa模型提升自然语言理解性能
DeBERTaGithubHuggingface开源项目微软模型注意力机制自然语言处理预训练模型
DeBERTa是一个改进BERT和RoBERTa模型的开源项目,通过解耦注意力和增强掩码解码器实现性能提升。该模型在SQuAD和MNLI等自然语言理解任务中表现优异,展现出在问答和推理方面的卓越能力。DeBERTa使用80GB训练数据,在多数NLU任务中超越了BERT和RoBERTa的表现。
bert-base-cased - 使用预训练双向Transformer模型提升语言理解能力
BERTGithubHuggingface句子分类开源项目掩码语言建模模型自监督学习预训练
BERT是一种通过自监督学习预训练的双向Transformer模型,旨在改善英语语言理解。基于大型语料库的预训练,使其能学习句子的双向表示,适用于序列分类、标记分类和问答任务。通过Masked Language Modeling和Next Sentence Prediction目标进行预训练,BERT在各类任务中展现出卓越表现,但注意选择合适的训练数据以避免潜在偏见。
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