# 脅威インテリジェンス分析

Foundation-Sec-8Bは、サイバーセキュリティアプリケーション向けに設計されたオープンソースの80億パラメータ基礎言語モデルで、Llama-3.1-8Bモデルを拡張しています。

Foundation-Sec-8Bは、ネットワークセキュリティ専用に設計された80億パラメータの基盤言語モデルで、Llama-3.1-8Bを拡張し、脅威検出や脆弱性評価などのセキュリティシナリオに適しています。

nvidia/Llama-3.1-Nemotron-70B-Instructを基に継続学習したネットワークセキュリティ大規模言語モデルで、複数のネットワークセキュリティベンチマークテストで総合スコアが11.19%向上しました。

nvidia/Llama-3.1-Nemotron-70B-Instructを基に継続学習したネットワークセキュリティ大規模言語モデルで、ネットワークセキュリティベンチマークテストの総合スコアが18.18%向上

Llama-3.1-8B-Instructをベースにしたサイバーセキュリティ特化事前学習大規模言語モデル、サイバーセキュリティベンチマークで総合スコア15.88%向上

これはQwen2.5-7Bアーキテクチャをベースにしたサイバーセキュリティ分野の大規模言語モデルで、llama.cppで使用できるようGGUF形式に変換されています。

CyNER 2.0はサイバーセキュリティ分野専用に設計された固有表現認識モデルで、DeBERTaアーキテクチャに基づき、様々なサイバーセキュリティ関連エンティティを識別できます。

LilyはMistral-7Bをファインチューニングしたサイバーセキュリティアシスタントで、サイバーセキュリティとハッキング技術分野に特化しています。

CYBERTをCyNERデータセットでファインチューニングしたサイバーセキュリティエンティティ認識モデルで、ネットワーク脅威に関連する名前付きエンティティを識別します。

SecBERTはサイバーセキュリティテキストでトレーニングされた事前学習言語モデルで、サイバーセキュリティ分野のタスクに最適化されています。