POST: Good ole machine learning can get you far
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Valutazione
- Difficoltà
- 2/5
- Tempo stimato
- 1-3 ore
- Idoneità per principianti
- 45/100
- Tipo di issue
- Documentazione
- Chiarezza
- Abbastanza chiara
- Stato di attività
- Ferma
- Stack tecnologico
- huggingface, machine-learning
- Ambito
- content
Direzione di ricerca
Inizia individuando la struttura dei contenuti Docusaurus/markdown esistente e verificando come sono organizzati i post. Usa il testo dell’issue e la pagina del modello CIRCL collegata come materiale di riferimento, quindi aggiungi il post nel formato stabilito del repository. Il lavoro è completato quando il nuovo post appare correttamente sul sito aboutcode.org e rimanda al modello indicato.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
Our buddies at CIRCL came out with an interesting approach to help classify the severity of a vulnerability.
Did they use AI? well yes and no: they used "machine learning" which used to be the name of practical AI in the old days pre-GenAI times.
The approach is to take a two year old base model, started 6 years ago by Facebook research and refine with vulnerabilities scoring data. The results are surprisingly decent. Given that the NVD has been trailing behind reviewing CVEs.
The model itself is only 500MB and only 125M parameters and its something that should fit in most basic computers.
Hear, hear! This usage of ML is efficient, practical, cheap, and open! ... and useful.
https://huggingface.co/CIRCL/vulnerability-severity-classification-roberta-base/
- Lingua principale
- JavaScript
- Stelle
- 9
- Fork
- 17
- Merge medio
- 7h 55m
- PR unite (30g)
- 2
Preparare l'ambiente
Questo progetto non fornisce container di sviluppo, Dockerfile né guida per i contributori, quindi l'ambiente è a tuo carico: parti dal suo README e consulta la nostra guida al primo contributo per i passaggi generali.
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
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