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Cyner 2.0 DeBERTa V3 Base

PranavaKailashによって開発
CyNER 2.0はサイバーセキュリティ分野専用に設計された固有表現認識モデルで、DeBERTaアーキテクチャに基づき、様々なサイバーセキュリティ関連エンティティを識別できます。
ダウンロード数 164
リリース時間 : 8/23/2024

モデル概要

このモデルは微調整トレーニングにより、脅威指標、マルウェア、組織、システムコンポーネント、脆弱性情報などのサイバーセキュリティ関連エンティティを識別できます。

モデル特徴

高性能認識
拡張データセットでF1値91.88%、適合率と再現率ともに90%以上を達成
広範なエンティティカバレッジ
脅威指標、マルウェア、組織、システムコンポーネント、脆弱性情報など8種類のサイバーセキュリティエンティティを識別可能
ドメイン最適化
サイバーセキュリティシナリオ専用に最適化され、オリジナルCyNERデータセットと最新の脅威パターンを統合した拡張データ

モデル能力

サイバーセキュリティエンティティ認識
脅威指標抽出
マルウェア検出
脆弱性情報識別

使用事例

脅威インテリジェンス分析
セキュリティレポート解析
非構造化セキュリティレポートから主要な脅威指標を自動抽出
アナリストの作業効率向上、手動抽出エラーの削減
自動化セキュリティ監視
リアルタイム脅威検出
セキュリティログを監視し潜在的な脅威エンティティを識別
早期脅威警告の実現
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