オープンソースSenecaLLM_x_Qwen2.5 - 7B - サイバーセキュリティモデル - 無料でサイバーセキュリティの難題を解決

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Senecallm X Qwen2.5 7B CyberSecurity

AlicanKiraz0によって開発

SenecaLLMはQwen2.5-Coder-7B-Instructをファインチューニングしたサイバーセキュリティ専用の大規模言語モデルで、サイバーセキュリティ分野に特化し、専門家のように思考し関連問題の解決を支援できます。

大規模言語モデル

Safetensors

英語オープンソースライセンス:MIT #サイバーセキュリティ専門家の思考 #ペネトレーションテスト支援 #マルウェア分析

ダウンロード数 364

リリース時間 : 12/30/2024

モデル概要

このモデルは約100時間のトレーニングとファインチューニングを経ており、サイバーセキュリティ分野に焦点を当て、インシデントレスポンス、脅威追跡、コード分析、脆弱性開発、リバースエンジニアリング、マルウェア分析などのタスクを支援することを目的としています。

モデル特徴

サイバーセキュリティ専門家レベルの思考

モデルは特別なトレーニングを受けており、サイバーセキュリティ専門家のように問題を思考・分析できます。

多分野カバレッジ

インシデントレスポンス、脅威追跡、コード分析、脆弱性開発、リバースエンジニアリング、マルウェア分析など、複数のサイバーセキュリティ分野に焦点を当てています。

悪意ある使用に対する設計

モデルは潜在的な悪意ある使用シナリオに対抗するために特別なファインチューニングが施されています。

高性能コンピューティングサポート

トレーニングには1x4090、8x4090、3xH100を含む様々な高性能コンピューティングシステムが使用されました。

モデル能力

サイバーセキュリティ問題の解答

インシデントレスポンス分析

脅威追跡のアドバイス

コードセキュリティ分析

脆弱性開発支援

リバースエンジニアリングサポート

マルウェア分析

使用事例

サイバーセキュリティ

インシデントレスポンス

セキュリティインシデントの分析とレスポンスアドバイスの提供を支援

脅威追跡

潜在的なセキュリティ脅威の識別と追跡を支援

脆弱性分析

脆弱性の識別と開発を支援

コードセキュリティ

コード監査

コード内の潜在的なセキュリティ問題を分析

リバースエンジニアリング

バイナリコード分析を支援

🚀 SenecaLLM_x_Qwen2.5-7B-CyberSecurity-Q4_K_M-GGUF

SenecaLLMは、サイバーセキュリティの専門家のように考え、関連する質問に対する支援を目的として開発されたモデルです。約1か月間（合計約100時間）、様々なシステムを用いて学習とファインチューニングが行われています。また、悪意のある使用を防止するためにも最適化されています。

Finetuned by Alican Kiraz

YouTube Channel Subscribers

リンク:

Medium: https://alican-kiraz1.medium.com/
Linkedin: https://tr.linkedin.com/in/alican-kiraz
X: https://x.com/AlicanKiraz0
YouTube: https://youtube.com/@alicankiraz0

SenecaLLMは、1x4090、8x4090、3xH100などの様々なシステムを使用して、約1か月間（合計約100時間）学習とファインチューニングが行われました。以下のサイバーセキュリティのトピックに焦点を当てており、サイバーセキュリティの専門家のように考え、質問に対する支援を目的としています。また、悪意のある使用を防止するためにも最適化されています。

このモデルは利益を追求するものではありません。

将来的には、以下の分野に特化する予定です。