Quantization made by Richard Erkhov.
hnmc-model-x - AWQ
Original model description:
language:
- zh
license: apache-2.0
tags:
- 湖州市新闻传媒中心
- llama-factory
湖州市新闻传媒中心网络安全大模型
模型描述
本模型专门设计用于分析和解释网络安全日志。它通过日常监控收集的网络安全日志数据进行训练，能够识别模式、异常和潜在的安全威胁。
预期用途
本模型主要用于协助网络安全专业人员：
- 分析大量网络日志数据
- 检测异常模式或潜在的安全漏洞
- 为威胁搜寻和事件响应提供洞察
训练数据
模型使用通过日常监控收集的真实世界网络安全日志进行训练。数据包括：
- 防火墙日志：约500万条记录
- 入侵检测系统(IDS)警报：约100万条记录
- VPN访问日志：约200万条记录
- 身份验证日志：约300万条记录
- 应用程序日志：约400万条记录
总计：约1500万条日志记录，覆盖2023年1月至2023年12月的数据。
注：训练数据已经过匿名化处理，敏感信息已被移除。
模型性能
基于独立的测试集，模型表现如下：
- 准确率（Accuracy）：94.8%
- 精确率（Precision）：92.3%
- 召回率（Recall）：91.7%
- F1分数：92.0%
- AUC-ROC：0.976
特定任务性能：
- 恶意软件检测：95.5%准确率
- DDoS攻击识别：97.2%准确率
- 异常登录行为检测：93.1%准确率
局限性
- 模型的性能基于训练数据中存在的模式。它可能无法准确识别训练数据中未出现的新型攻击或异常。
- 该模型不能替代人类专家的判断，应作为辅助工具使用。
- 模型可能对某些特定类型的网络环境或安全设备更为熟悉，对其他环境的适应性可能需要进一步验证。
- 在处理加密流量时，模型的效果可能会受到限制。
伦理考虑
- 使用本模型时应遵守相关的数据保护法规和隐私政策。
- 模型的输出结果应该经过人工审核，以避免潜在的误判对网络安全决策造成负面影响。
- 建议定期重新训练模型，以适应不断变化的网络威胁环境。
维护信息
- 模型版本：v1.2.3
- 最后更新日期：2024年8月15日
