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ネットワークセキュリティ

# ネットワークセキュリティ

Vulnerability Severity Classification Distilbert Base Uncased
Apache-2.0
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
テキスト分類 Transformers
V
CIRCL
199
1
Urlbert Tiny V3 Malicious Url Classifier
Apache-2.0
軽量BERTモデル、URL分類タスクに特化してファインチューニングされ、良性、フィッシング、マルウェア、改ざんの4種類のURLを分類可能
テキスト分類 Transformers 複数言語対応
U
CrabInHoney
452
2
Bert Phishing Classifier Teacher
Apache-2.0
BERT-baseに基づくフィッシングメール/ウェブページ分類モデルで、検証セットで87.3%の正解率を達成
テキスト分類 Transformers
B
Arnav0805
22
1
Phishing Email Detection Distilbert V2.4.1
Apache-2.0
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。
テキスト分類 Transformers 英語
P
cybersectony
630
6
Bert Phishing Detector
MIT
BERTアーキテクチャに基づいて微調整されたフィッシングURL検出モデルで、潜在的な悪意のあるURLを識別するために使用されます。
テキスト分類 Transformers 英語
B
imanoop7
1,531
2
Mobilebert Sql Injection Detect
Apache-2.0
MobileBERTベースの軽量モデルで、入力文字列中のSQLインジェクション攻撃を検出するために設計されており、エッジコンピューティングシナリオに適しています。
テキスト分類 Transformers 英語
M
cssupport
12.97k
8
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
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