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S

Secroberta

由 jackaduma 开发
SecRoBERTa是基于网络安全文本训练的预训练语言模型，专为网络安全领域任务优化。
大型语言模型
Transformers
英语
开源协议:Apache-2.0#网络安全文本预训练#威胁情报分析#安全事件提取
下载量 16.75k
发布时间 : 3/2/2022
模型介绍
内容详情
替代品

模型简介

SecRoBERTa是一个基于RoBERTa架构的预训练语言模型，专门针对网络安全领域的文本进行训练。它通过使用网络安全相关的语料库（如APTnotes、Stucco-Data等）和自定义词表(secvocab)，提升了在网络安全领域的下游任务表现，如命名实体识别、文本分类、语义理解等。

模型特点

网络安全领域优化
使用网络安全领域的特定语料库进行训练，提升在相关任务上的表现。
自定义词表
使用专为网络安全文本设计的自定义词表(secvocab)，提高文本匹配和处理效率。
多源训练数据
整合了APTnotes、Stucco-Data、CASIE和SemEval-2018任务8等多个网络安全数据源。

模型能力

命名实体识别
文本分类
语义理解
问答系统
掩码填充

使用案例

网络安全分析
网络安全报告分析
从网络安全报告中提取关键信息，如攻击类型、受影响系统和时间等。
相比通用模型，能更准确地识别网络安全相关术语和概念。
威胁情报处理
处理和分析威胁情报数据，识别潜在的安全威胁和攻击模式。
提高威胁情报处理的准确性和效率。
安全事件检测
安全事件识别
从文本中识别和分类安全事件，如数据泄露、恶意软件攻击等。
相比通用模型，能更准确地识别和分类安全事件。