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DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B
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新方法用更少数据增强网络安全大语言模型
研究人员开发了一种名为领域自适应持续预训练（DAP）的资源高效方法，用于网络安全任务的大语言模型（LLMs）专业化。他们使用了一个精选的1.26亿词语料库和一个分布式FSDP流水线，适配了Llama-3.1-8B、DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B和Llama-3.3-70B-Instruct模型。适配后的Llama-3.3-70B-Ins-DAP模型在使用显著少于同类模型的训练数据的情况下，在三个网络安全基准测…
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LLMs 借助代码分析提升恶意软件归因能力
研究人员开发了 LCC-LLM，这是一个旨在利用大型语言模型改进恶意软件归因的框架和数据集。该系统利用以代码为中心的表示，包括反编译的 C 代码和汇编代码，以提供比以往方法更深入的分析。LCC-LLM 集成了检索增强生成管道和网络安全知识，以提高事实可靠性和分析师决策支持，在结构化报告生成和恶意软件分类方面显示出有希望的结果。