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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GithubHuggingface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。

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deberta-v3-base_finetuned_ai4privacy_v2 - 基于DeBERTa模型的个人信息脱敏解决方案
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agentic_security - 开源LLM漏洞扫描工具，保护您的AI安全
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fast-bert是一个深度学习库,用于训练和部署基于BERT和XLNet的文本分类模型。它支持多类和多标签分类,提供数据处理、模型训练、参数调优和部署功能。该库集成了LAMB优化器和学习率查找器,旨在简化最新自然语言处理技术的应用过程。fast-bert适用于各类文本分类任务,能够帮助开发者快速构建高性能模型。
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vuls - 多平台无代理漏洞扫描工具 实现全面安全检测
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Vuls是一款开源漏洞扫描工具，支持Linux、FreeBSD、Windows和macOS等多个平台。它无需代理执行扫描，整合多个漏洞数据库和安全公告，提供高质量的检测结果。Vuls支持远程、本地和服务器模式，可动态分析系统状态，扫描非操作系统包漏洞。此外，Vuls能扫描WordPress核心、主题和插件，并通过邮件和Slack发送通知。作为一款适用于云端和本地环境的工具，Vuls为系统管理员提供了全面的安全检测方案。
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RoBERTa是基于Transformer架构的预训练语言模型，在大规模英文语料上使用掩码语言建模进行训练。它采用动态掩码和大批量训练等优化策略，在GLUE基准测试中表现出色。RoBERTa适用于序列分类、命名实体识别等任务的微调，能学习双向上下文表示，为NLP应用提供强大的特征提取能力。
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