🔐 SecureBERT 2.0: ИИ который учится говорить на языке кибербезопасности

🌍 Мир не останавливается ни на секунду. Сегодня аналитики разбирают фишинговую кампанию, завтра ищут уязвимость в ядре Linux, а послезавтра анализируют подозрительные логи из облака. Данных становится всё больше и они всё сложнее.

💡 Так появился SecureBERT. Это не универсальная модель, а ИИ натренированный именно на языке киберугроз.

👉 GitHub проекта

🤖 Ученик цифровых угроз

SecureBERT 2.0 «рос» на реальных материалах:
📑 отчёты об APT группах
🛡️ описания CVE и багов
📰 технические блоги исследователей
💻 миллионы строк кода включая эксплойты

📊 Объем тренировочных данных:
🔹 более 13 миллиардов текстовых токенов
🔹 более 53 миллиона токенов кода

Это в 13 раз больше чем у первой версии модели.

🧠 Архитектура

Модель основана на ModernBERT и умеет:
📏 работать с длинными документами
🗂️ понимать структуру текста и кода
🔀 совмещать язык и программный код
⚡ обрабатывать данные быстрее и эффективнее

🔎 Что умеет модель?

1️⃣ Поиск информации
🔍 Находит документы с точностью до 88.8%
⏱️ Аналитики SOC экономят часы на поиске нужных данных

2️⃣ Извлечение сущностей (NER)
📌 Определяет уязвимости, индикаторы компрометации, малварь
📈 F1 score: 0.945 — почти идеальная точность

3️⃣ Поиск уязвимостей в коде
🛠️ Видит SQLi XSS переполнения буфера
⚖️ Балансирует точность и минимум ложных срабатываний

🔮 Планы на будущее

Авторы планируют:
📈 увеличить размер модели
🔗 встроить её в SIEM и SOAR
🛰️ расширить использование: от анализа логов до поиска эксплойтов

Stay secure and read SecureTechTalks 📚

#ИИ #кибербезопасность #SecureBERT #AI #SOC #DevSecOps #Cisco #угрозы #BigData #LLM

Official release of code for the paper RL is a hammer and LLMs are nails A simple RL approach to stronger prompt injection attacks

https://github.com/facebookresearch/rl-injector