基于DistilBERT架构优化的网络入侵检测模型，用于识别和分析网络流量中的异常行为
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发布时间 : 2/2/2025
模型简介
该模型是DistilBERT的微调版本，专门用于网络入侵检测任务，能够分析网络流量数据并识别潜在的安全威胁
模型特点
轻量级架构
基于DistilBERT架构，比标准BERT模型更轻量，同时保持较高性能
网络安全分析
专门针对网络流量数据进行优化，能够识别各种网络入侵行为
高效微调
在特定网络入侵检测数据集上进行微调，提升检测准确率
模型能力
网络流量分析
异常行为检测
安全威胁识别
使用案例
网络安全
入侵检测系统
部署在网络边界用于实时监控和检测入侵行为
安全日志分析
分析网络设备日志识别潜在安全事件
精选推荐AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
专为泰语设计的80亿参数指令模型，性能媲美GPT-3.5-turbo，优化了应用场景、检索增强生成、受限生成和推理任务
大型语言模型
Transformers
Transformers 支持多种语言
L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一个基于SODA数据集训练的超小型对话模型，专为边缘设备推理设计，体积仅为Cosmo-3B模型的2%左右。
对话系统 Transformers
Transformers 英语
C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基于RoBERTa架构的中文抽取式问答模型，适用于从给定文本中提取答案的任务。
问答系统
中文
R
uer
2,694
98
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