Phishing Email Detection Distilbert V2.4.1
このモデルはDistilBERTアーキテクチャに基づいており、メールやURLが安全かフィッシングリスクがあるかを判断するためのマルチラベル分類タスク向けに設計されています。
ダウンロード数 630
リリース時間 : 10/27/2024
モデル概要
これはフィッシングメールやURLを検出するためのセキュリティモデルで、正当なコンテンツとフィッシングコンテンツを識別し、ユーザーがフィッシング攻撃を防ぐのを支援します。
モデル特徴
効率的で軽量
DistilBERTアーキテクチャに基づき、高性能を維持しながらモデルサイズと計算リソース要件を削減
マルチラベル分類
正当なメール、フィッシングリンク、正当なリンク、代替フィッシングリンクなど、複数のフィッシングメールやURLタイプを同時に識別可能
高精度
テストセットで99.58%の精度を達成、F1スコア、精度、再現率はいずれも99.5%を超える
モデル能力
フィッシングメール検出
悪意あるURL識別
マルチラベルテキスト分類
ネットワークセキュリティ分析
使用事例
企業セキュリティ
従業員メールセキュリティスクリーニング
企業の従業員が受信したメールを自動スキャンし、潜在的なフィッシング攻撃を識別
従業員がフィッシングメールをクリックするリスクを大幅に低減
セキュリティゲートウェイ統合
企業のネットワークセキュリティゲートウェイに統合し、メールやウェブページ内のフィッシングコンテンツをリアルタイム検出
企業全体のネットワークセキュリティ保護レベルを向上
個人セキュリティ
個人メールクライアントプラグイン
個人ユーザー向けにメールセキュリティ検出プラグインを提供
個人ユーザーが不審なメールやリンクを識別するのを支援
おすすめAIモデル
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
タイ語専用に設計された80億パラメータの命令モデルで、GPT-3.5-turboに匹敵する性能を持ち、アプリケーションシナリオ、検索拡張生成、制限付き生成、推論タスクを最適化
大規模言語モデル
Transformers 複数言語対応

L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-TinyはSODAデータセットでトレーニングされた超小型対話モデルで、エッジデバイス推論向けに設計されており、体積はCosmo-3Bモデルの約2%です。
対話システム
Transformers 英語

C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
RoBERTaアーキテクチャに基づく中国語抽出型QAモデルで、与えられたテキストから回答を抽出するタスクに適しています。
質問応答システム 中国語
R
uer
2,694
98