VulBERTa-MLP-Draper

基于RoBERTa的代码安全漏洞智能检测系统

代码分析开源项目模型 Github Huggingface 漏洞检测 VulBERTa 深度学习 RoBERTa

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。

VulBERTa-MLP-Devign - 基于深度学习的源代码安全漏洞检测模型

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VulBERTa-MLP-Devign是一种先进的深度学习模型，专门用于检测源代码中的安全漏洞。该模型采用RoBERTa架构和自定义分词流程，通过预训练真实的C/C++项目代码来学习深层次的语法和语义知识表示。在多个数据集的评估中，VulBERTa-MLP-Devign在二进制和多类漏洞检测任务上展现出卓越性能。凭借其简洁的设计理念、较小的训练数据需求和精简的模型参数，该模型为代码安全分析领域提供了一个高效而强大的工具。

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-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-VulDeePecker - 基于RoBERTa模型的源代码安全漏洞智能检测系统

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VulBERTa-MLP-VulDeePecker是一个基于RoBERTa架构的源代码漏洞检测工具。通过对C/C++项目代码预训练和定制化分词，该模型在VulDeePecker等数据集上展现出优秀的漏洞识别能力。模型支持二分类和多分类检测，并开放了预训练数据与模型资源。

Coderbert_finetuned_detect_vulnerability_on_MSR - RobertaForSequenceClassification微调的代码漏洞检测模型

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该项目基于CodeBert微调RobertaForSequenceClassification模型，用于检测代码漏洞。研究者从MSR数据集选取平衡样本进行训练和测试，使用'func_before'字段分类代码。模型在准确率、F1值、精确率和召回率方面表现良好，为代码安全分析提供了实用工具。测试结果显示准确率达70.23%，F1值为0.6482，精确率为79.21%，召回率为54.86%。

CodeBERTa-small-v1 - 基于RoBERTa架构的多语言代码理解模型

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CodeBERTa-small-v1是一个基于RoBERTa架构的代码理解模型，在CodeSearchNet数据集上预训练。支持6种主流编程语言，采用字节级BPE分词器高效编码。该模型包含6层结构和8400万参数，可用于代码补全和编程语言识别等任务。CodeBERTa为代码分析和生成提供了有力支持，是开发人员的实用工具。

codebert-cpp - 训练于GitHub代码库的C++代码分析模型

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CodeBERT-CPP是基于Microsoft CodeBERT架构的C++代码分析模型，经100万步训练优化。该模型利用GitHub代码库数据进行掩码语言建模，主要用于CodeBERTScore评分系统，也适用于其他C++代码分析任务。作为开源项目，CodeBERT-CPP为开发者提供了一个专业的C++代码评估工具。

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

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SecureBERT基于RoBERTa构建，是专用于处理网络安全文本的领域特定语言模型。经过海量的网络安全文本训练，它表现出在文本分类、命名实体识别等任务中的卓越性能，并在填空预测上优于模型如RoBERTa和SciBERT，保持对通用英语的良好理解。SecureBERT已在Huggingface平台上线，可作为下游任务的基础模型，以实现更精准的文本分析和处理。

SecureBERT_Plus - 网络安全领域的增强版语言模型

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该模型在网络安全数据上进行训练，提升了9%的MLM性能，使用8xA100 GPU进行大规模训练，目前已上传至Huggingface平台，供用户访问和使用。

SecRoBERTa - 改善网络安全任务的预训练语言模型

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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。

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