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Distilbert Network Intrusion Detection

gates04によって開発
DistilBERTアーキテクチャを最適化したネットワーク侵入検知モデルで、ネットワークトラフィック内の異常行動を識別・分析する
ダウンロード数 165
リリース時間 : 2/2/2025

モデル概要

このモデルはDistilBERTのファインチューニング版で、ネットワーク侵入検知タスク専用に設計されており、ネットワークトラフィックデータを分析して潜在的なセキュリティ脅威を識別できる

モデル特徴

軽量アーキテクチャ
DistilBERTアーキテクチャを基にしており、標準BERTモデルより軽量ながら高い性能を維持
サイバーセキュリティ分析
ネットワークトラフィックデータに特化して最適化され、様々なネットワーク侵入行動を識別可能
効率的なファインチューニング
特定のネットワーク侵入検知データセットでファインチューニングを行い、検知精度を向上

モデル能力

ネットワークトラフィック分析
異常行動検知
セキュリティ脅威識別

使用事例

サイバーセキュリティ
侵入検知システム
ネットワーク境界に展開し、侵入行動をリアルタイムで監視・検知
セキュリティログ分析
ネットワークデバイスのログを分析して潜在的なセキュリティインシデントを識別
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