ATTACK-BERT
basel
Similitud de oraciones
ATT&CK BERT es un modelo de lenguaje específico del dominio de la ciberseguridad basado en sentence-transformers. ATT&CK BERT mapea oraciones que representan acciones de ataque a un vector de incrustación semánticamente significativo. Los vectores de incrustación de oraciones con significados similares tienen una alta similitud de coseno.
Como usar
Usar este modelo se vuelve fácil cuando tienes sentence-transformers instalado:
pip install -U sentence-transformers
Luego puedes usar el modelo de esta manera:
from sentence_transformers import SentenceTransformer
sentences = ["Attacker takes a screenshot", "Attacker captures the screen"]
model = SentenceTransformer('basel/ATTACK-BERT')
embeddings = model.encode(sentences)
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
print(cosine_similarity([embeddings[0]], [embeddings[1]]))
Para usar ATT&CK BERT para mapear texto a técnicas ATT&CK, revisa nuestra herramienta SMET: https://github.com/basel-a/SMET
Funcionalidades
- Transformadores
- PyTorch
- mpnet
- extracción de características
- ciberseguridad
- incrustación de oraciones
- similitud de oraciones
- compatible con puntos de inferencia
- región: EE.UU.
Casos de uso
- Mapeo de oraciones que representan acciones de ataque a vectores de incrustación semánticamente significativos.
- Calcular similitudes de coseno entre vectores de incrustación de oraciones con significados similares.