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Senecallm X Qwen2.5 7B CyberSecurity

由AlicanKiraz0開發
SenecaLLM是基於Qwen2.5-Coder-7B-Instruct微調的網絡安全專用大語言模型,專注於網絡安全領域,能夠像專家一樣思考並協助解決相關問題。
下載量 364
發布時間 : 12/30/2024

模型概述

該模型經過約100小時的訓練和微調,專注於網絡安全領域,旨在協助進行事件響應、威脅追蹤、代碼分析、漏洞開發、逆向工程和惡意軟件分析等任務。

模型特點

網絡安全專家級思維
模型經過專門訓練,能夠像網絡安全專家一樣思考和分析問題。
多領域覆蓋
專注於事件響應、威脅追蹤、代碼分析、漏洞開發、逆向工程和惡意軟件分析等多個網絡安全領域。
抗惡意使用設計
模型經過特殊微調以對抗潛在的惡意使用場景。
高性能計算支持
訓練使用了包括1x4090、8x4090和3xH100在內的多種高性能計算系統。

模型能力

網絡安全問題解答
事件響應分析
威脅追蹤建議
代碼安全分析
漏洞開發輔助
逆向工程支持
惡意軟件分析

使用案例

網絡安全
事件響應
協助分析安全事件並提供響應建議
威脅追蹤
幫助識別和追蹤潛在的安全威脅
漏洞分析
輔助進行漏洞識別和開發
代碼安全
代碼審計
分析代碼中的潛在安全問題
逆向工程
協助進行二進制代碼分析
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