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Vulnerability Severity Classification Distilbert Base Uncased

CIRCLによって開発
DistilBERTベースの脆弱性重大度分類モデルで、脆弱性の説明に基づいて重大度レベルを自動判断
ダウンロード数 199
リリース時間 : 2/25/2025

モデル概要

このモデルはdistilbert-base-uncasedをCIRCL/vulnerability-scoresデータセットでファインチューニングしたバージョンで、脆弱性説明テキストから重大度レベル(低、中、高、重大)を自動分類するために主に使用されます。

モデル特徴

高効率軽量
DistilBERTアーキテクチャをベースにしており、高い精度を維持しながら完全なBERTモデルよりも軽量で効率的
多段階分類
脆弱性重大度を4段階(低、中、高、重大)に分類可能
専門領域最適化
専門的な脆弱性データセットでファインチューニングされており、セキュリティ分野のテキストをより良く理解

モデル能力

脆弱性テキスト分類
セキュリティ脅威評価
自然言語理解

使用事例

ネットワークセキュリティ
脆弱性管理システム
報告された脆弱性に初期重大度レベルを自動割り当て
脆弱性処理効率を向上、精度75.95%を達成
セキュリティ監視
新たに公開された脆弱性の重大度をリアルタイム分析
セキュリティチームが高リスク脆弱性を優先処理するのに役立つ
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