#代码漏洞检测

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-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。