Эта модель представляет собой тонкую настройку Mistral-7B-Instruct-v0.2 посредством дистилляции знаний 0dAI-7.5B. Тонкая настройка проводилась с использованием кураторского корпуса из 950 правил кибербезопасности из репозиториев SIGMA, YARA и Suricata для обнаружения угроз и вторжений. Поручите модели создать правило SIGMA для обнаружения потенциально вредоносных команд, таких как msfvenom и netcat, в журналах системы аудита, или правило Suricata для обнаружения атак методом перебора SSH, или даже правило YARA для идентификации обфусцированных строк в файлах — и наблюдайте, как происходит волшебство! Автоматизируйте создание правил в своих системах кибербезопасности с помощью этой модели. Для глубокого понимания того, как эта модель была доработана, обратитесь к соответствующему документу здесь: [скоро будет доступно]. — Тонкая настройка корпуса правил обнаружения угроз кибербезопасности и вторжений. — Эксперт в создании правил YARA, Suricata и SIGMA. — На основе Mistral-7B-Instruct-v0.2, с контекстным окном 32K. Вы можете легко квантовать свою модель для локального использования на вашем компьютере с помощью библиотек llama.cpp или ollama. Этот процесс преобразует вашу модель в формат, оптимизированный для производительности, особенно полезный для развертывания на устройствах с ограниченным…
Модальности:
Генерация текста
Области применения:
Диалог / чат
Задача: Генерация текста
Автор: jcordon5
Теги: mistral, conversational, text-generation-inference, endpoints_compatible
Лайков: 3 | Загрузок: 47
Описание основано на материалах HuggingFace. Перевод выполнен автоматически.
