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VulBERTa-MLP-Draper

基于RoBERTa的代码安全漏洞智能检测系统

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。

GPT_Vuln-analyzer - AI智能漏洞分析工具,支持网络、DNS及子域名检测
AI模型CLI界面GPT_Vuln-analyzerGUI界面Github开源项目漏洞分析
GPT_Vuln-analyzer是一个用于漏洞分析的智能工具,支持网络扫描、DNS枚举和子域名检测,通过CLI和GUI接口进行操作。集成OpenAI、Bard API、Llama AI等多种AI模型,以及nmap和dnsresolver等Python模块,提供高效且准确的分析。详细的使用指南和模块集成指导,支持多操作系统,能够满足多种安全测试需求。
Llama-3-WhiteRabbitNeo-8B-v2.0 - 开源网络安全AI模型助力攻防实践
GithubHuggingfaceLlama-3WhiteRabbitNeo人工智能开源项目模型模型使用许可网络安全
Llama-3-WhiteRabbitNeo-8B-v2.0是一款基于Llama-3架构的开源网络安全AI模型。该模型拥有80亿参数,可用于漏洞识别、渗透测试等攻防领域。模型提供API接口和本地部署方式,使用时需遵守相关限制条款。WhiteRabbitNeo系列旨在探索AI在网络安全领域的应用潜力及其社会影响。
deberta-large - DeBERTa模型利用解耦注意力机制提升自然语言理解能力
DeBERTaGithubHuggingface开源项目微软模型注意力机制自然语言处理语言模型
DeBERTa是微软开发的预训练语言模型,基于BERT和RoBERTa进行改进。该模型引入解耦注意力和增强型掩码解码器,在80GB训练数据上优化后,在多数自然语言理解任务中超越BERT和RoBERTa。DeBERTa在SQuAD和GLUE等基准测试中表现出色,其中DeBERTa-V2-XXLarge版本在多项任务上达到顶尖水平。研究者可通过Hugging Face的transformers库使用和微调DeBERTa模型。
deberta-v3-large - 微软DeBERTa-v3-large模型提升自然语言理解性能
DeBERTaGithubHuggingface人工智能开源项目机器学习模型自然语言处理预训练模型
DeBERTa-v3-large是微软基于DeBERTa架构开发的自然语言处理模型。它采用ELECTRA式预训练和梯度解耦嵌入共享技术,在SQuAD 2.0和MNLI等任务上表现优异。模型包含24层结构,1024隐藏层大小,共304M参数,可处理复杂的自然语言理解任务。相比前代模型,DeBERTa-v3-large在下游任务性能上有显著提升。
CodeThreat - 智能化静态应用安全测试方案
AI工具AI技术CodeThreatSAST代码安全分析软件开发
CodeThreat专注于静态应用安全测试(SAST)领域,提供智能化解决方案。其核心优势在于全面准确的代码分析和低误报率。该方案支持DevSecOps实践,能快速发现并修复代码安全问题,从而增强应用程序整体安全性。平台界面直观易用,文档完善,适合不同规模的组织采用。
graphcodebert-base - GraphCodeBERT结合数据流信息的代码预训练模型
GithubGraphCodeBERTHuggingface代码理解开源项目数据流分析模型深度学习自然语言处理
GraphCodeBERT是基于Transformer架构的代码预训练模型,结合代码序列和数据流信息。模型包含12层、768维隐藏状态和12个注意力头,最大序列长度512。在CodeSearchNet数据集上训练,涵盖6种编程语言的230万函数-文档对,旨在增强代码理解和处理能力。
Llama-Guard-3-1B - 改进AI模型内容安全分类,降低在多平台部署成本
GithubHuggingfaceLlama 3.2Meta内容安全开源项目文本生成模型模型许可
Llama Guard 3-1B是一款专为内容安全分类设计的精调模型,能够识别大规模语言模型输入和输出中的安全性问题。模型优化后符合MLCommons标准,并降低了在移动设备上的部署成本。可通过transformers库或原始llama代码库调用,支持自定义和剔除类别。提供1B及其精简版两种版本,适用于多种操作环境。
hackingBuddyGPT - 借助LLM的自动化渗透测试工具,提升安全性并发现漏洞
GithubHackingBuddyGPTLLMslinux特权升级安全研究开源项目渗透测试
HackingBuddyGPT是一个使用大语言模型(LLM)进行安全测试的框架,仅需50行代码即可发现新的攻击向量,并利用AI提高渗透测试效率。该项目旨在成为安全研究人员和渗透测试人员的首选工具,支持Linux权限提升基准测试,并公开所有研究成果。了解LLM在模拟黑客行为中的作用,加入Discord社区获取更多支持和交流。
deberta-v2-xxlarge - 强大的自然语言处理模型,采用解耦注意力机制的BERT增强版
BERTDeBERTaGithubHuggingface开源项目模型深度学习自然语言处理预训练模型
DeBERTa-v2-xxlarge是一个48层、1536隐藏层和15亿参数的高级语言模型。它通过解耦注意力和增强型掩码解码器优化了BERT和RoBERTa架构,使用160GB原始数据训练。该模型在SQuAD和GLUE等多个自然语言理解任务中表现优异,性能显著优于BERT和RoBERTa。DeBERTa-v2-xxlarge适用于复杂的自然语言处理任务,是研究和开发中的有力工具。
codebert-java - CodeBERT模型针对Java代码优化 助力代码生成评估
CodeBERTGitHub代码数据集GithubHuggingface代码生成评估开源项目机器学习模型模型自然语言处理
这是一个基于microsoft/codebert-base-mlm模型训练的CodeBERT变体,专注于Java代码处理。经过100万步的掩码语言建模训练,该模型主要应用于CodeBERTScore项目,用于评估代码生成质量。它利用codeparrot/github-code-clean数据集的Java代码,不仅可用于代码生成评估,还能支持其他代码分析任务,为相关研究和应用提供了有力支持。
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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。

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