POST: Good ole machine learning can get you far

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評価

難易度
2/5
見積もり時間
1〜3時間
初心者へのやさしさ
45/100
issue の種類
ドキュメント
明瞭さ
おおむね明確
活発さ
停滞
技術スタック
huggingface, machine-learning
領域
content

調査の方向性

まず、既存のDocusaurus/markdownコンテンツ構造を見つけ、投稿がどのように整理されているかを確認します。issueの本文とリンクされたCIRCLモデルページを参照資料として使用し、その後、リポジトリで確立されている形式で投稿を追加します。新しい投稿がaboutcode.orgサイトに正しく表示され、参照されているモデルにリンクされれば完了です。

索引モデルが issue の本文から書いたものです。

説明

blog

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/

主要言語
JavaScript
スター
9
フォーク
17
平均マージ
7時間 55分
マージ済み PR(30日)
2

環境構築

このプロジェクトには開発コンテナ、Dockerfile、コントリビューションガイドがありません。まず README を読み、一般的な手順ははじめてのコントリビューションガイドを参照してください。

はじめの一歩

  1. issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
  2. 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
  3. リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
  4. issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。

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