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MinimoSec-V4-GGUF

Name: MinimoSec-V4-GGUF
Availability: InStock

gguf

cybersecurity

google/gemma-4-E2B-it

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🛡️ MinimoSec V4

Fine-Tuned Cybersecurity LLM — Gemma 4 E2B

Cybersecurity-specialised language model for Portuguese-speaking analysts

Base Model

🇬🇧 English | 🇵🇹 Português

🇬🇧 English

📌 Model Description

MinimoSec V4 is a cybersecurity-specialised language model fine-tuned from Google Gemma 4 E2B using supervised fine-tuning (SFT) with Low-Rank Adaptation (LoRA) via the Unsloth framework.

The model was trained on 22,571 Portuguese-language cybersecurity examples covering threat analysis, malware identification, MITRE ATT&CK mapping, YARA rule generation, IOC extraction, and digital forensics. It is designed to assist security analysts, SOC teams, and researchers in Portuguese-speaking environments.

Specification	Detail
Primary Language	Portuguese (pt-PT / pt-BR)
Domain	Cybersecurity, Threat Intelligence, Digital Forensics
Base Model	`google/gemma-4-e2b-it`
Training Epochs	1 (V4-final with 3 epochs in development)
Quantisation Available	Q4_K_M GGUF (~3.2 GB)

🧪 Empirical Benchmark: MinimoSec V4 vs Gemma 4 Base

To evaluate the impact of fine-tuning, both models were submitted to an identical advanced cybersecurity scenario — a standard methodology used in domain-specific NLP evaluation.

Evaluation Scenario

"You are analysing a malware sample. The PE file imports VirtualAlloc, WriteProcessMemory, CreateRemoteThread, NtUnmapViewOfSection and GetProcAddress. In a sandbox environment, it creates a child process of explorer.exe but the PPID does not match the real PID of explorer.exe. Furthermore, the file on disk is 120 KB but the loaded module in memory is 2.4 MB.

Identify the evasion technique used, indicate the exact MITRE ATT&CK techniques with sub-techniques, write a functional YARA rule to detect this malware in memory, list relevant IOCs, and describe how you would perform forensic analysis using Volatility3. Answer in Portuguese."

This scenario was specifically designed to require simultaneous knowledge of PE import analysis, Process Hollowing (T1055.012), PPID Spoofing (T1134.004), YARA rule syntax, and Volatility3 command-line forensics — concepts that rarely appear together in generic training data but are common in real-world SOC workflows.

Scoring Methodology

Criterion	Weight	Rationale
Main technique identification	15%	Core threat recognition
MITRE ATT&CK precision	25%	Highest weight — exact TTP mapping is critical in SOC workflows
YARA rule functional quality	20%	Directly actionable output
IOC relevance and specificity	15%	Operational intelligence value
Volatility3 command correctness	15%	Forensic procedural accuracy
Overall technical coherence	10%	Consistency and absence of contradictions

📈 Results

Detailed Scoring

Criterion	Weight	Gemma 4 Base	MinimoSec V4
Main technique identification	15%	6/10	8/10
MITRE ATT&CK precision	25%	3/10	7/10
YARA rule functional quality	20%	2/10	6/10
IOC relevance and specificity	15%	5/10	6/10
Volatility3 command correctness	15%	4/10	5/10
Overall technical coherence	10%	5/10	7/10

Weighted Final Scores

Model	Calculation	Score
Gemma 4 Base	`(6×0.15) + (3×0.25) + (2×0.20) + (5×0.15) + (4×0.15) + (5×0.10)`	3.90 / 10
MinimoSec V4	`(8×0.15) + (7×0.25) + (6×0.20) + (6×0.15) + (5×0.15) + (7×0.10)`	6.50 / 10
Improvement	`(6.50 - 3.90) / 3.90 × 100`	+66.7%

🔍 Qualitative Findings

✅ Where MinimoSec V4 Outperformed the Base Model

MITRE ATT&CK mapping: The base model incorrectly used T1574 (Hijack Execution Flow / DLL Hijacking) for a Process Injection scenario. MinimoSec V4 correctly identified T1055 (Process Injection). This is a critical distinction in threat reporting and SOC playbook execution.
YARA rule construction: The base model searched for 0x414C4C4F (the bytes "ALLO" from "VirtualAlloc"), a naïve approach generating massive false positives on any Windows system. MinimoSec V4 searched for the actual API name strings in ASCII/Wide format, which is the standard approach for PE static analysis.
Technical coherence: MinimoSec V4 maintained consistent technical framing, correctly contextualising Process Hollowing as a memory-resident evasion technique.

⚠️ Limitations Identified in Both Models (Expected at 1 Epoch / 2B Parameters)

Neither model identified the specific sub-technique T1055.012 (Process Hollowing), the precise classification given the use of NtUnmapViewOfSection.
Neither model identified T1134.004 (PPID Spoofing), directly indicated by the PPID inconsistency in the scenario.
Neither model explained the 120 KB on disk vs 2.4 MB in memory discrepancy — a strong indicator of a compressed payload unpacked at runtime, characteristic of Cobalt Strike or Meterpreter.
Both models mixed Volatility2 and Volatility3 syntax in forensics commands.

These gaps form the basis for the V4-final training roadmap (3 epochs, expanded dataset).

🏆 Performance Summary

Model	Score	Capability Level
Gemma 4 Base (no fine-tuning)	39%	Generic junior analyst
MinimoSec V4 (1 epoch)	65%	Specialised security analyst
MinimoSec V4-final (3 epochs, projected)	~82%	Senior specialised analyst

Fine-tuning on 22,571 domain-specific examples produced a +66.7% improvement in cybersecurity technical precision with only 1 training epoch on a 2B parameter model.

🚀 Quick Start

Ollama (Recommended)

ollama run hf.co/dolutech/MinimoSec-V4-GGUF:MinimoSec-V4.Q4_K_M.gguf

LM Studio

Download MinimoSec-V4.Q4_K_M.gguf from the GGUF repository
Load it manually in LM Studio
Note: Also download MinimoSec-V4.BF16-mmproj.gguf for multimodal (vision) support

Python (Transformers)

python

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "dolutech/MinimoSec-V4"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "Cria uma regra YARA para detetar ransomware que encripta ficheiros .docx e .xlsx."}
]

inputs = tokenizer.apply_chat_template(messages, return_tensors="pt").to(model.device)
outputs = model.generate(inputs, max_new_tokens=512, temperature=1.0, top_p=0.95)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

💬 Recommended System Prompt

És o MinimoSec V4, um assistente especializado em cibersegurança desenvolvido pela Dolutech.
Respondes sempre em Português de Portugal.
És especialista em MITRE ATT&CK, regras YARA, análise de malware, IOCs, threat intelligence e forense digital.
Forneces respostas técnicas, precisas e estruturadas.

📋 Training Details

Parameter	Value
Base model	`google/gemma-4-e2b-it`
Framework	Unsloth 2026.4.5
Method	SFT + LoRA
LoRA rank	16
LoRA alpha	16
Target modules	`q_proj, k_proj, v_proj, o_proj, gate_proj, up_proj, down_proj`
Training epochs	1
Max sequence length	2048
Batch size	2 (gradient accumulation 4)
Dataset size	22,571 examples
Dataset language	Portuguese
Hardware	2× NVIDIA Tesla T4 (Kaggle)
Quantisation	4-bit (bitsandbytes, training) / Q4_K_M GGUF (inference)

📁 Available Files

File	Size	Use Case
`MinimoSec-V4.Q4_K_M.gguf`	~3.2 GB	Local inference (Ollama, LM Studio, llama.cpp)
`MinimoSec-V4.BF16-mmproj.gguf`	~942 MB	Vision/multimodal projection layer

🗺️ Roadmap

MinimoSec V4-final: 3 training epochs, expanded dataset (target: ~82% benchmark score)
MinimoSec V5: Larger base model (7B+), extended context (4096 tokens), English/Portuguese bilingual
CyberSecEval benchmark: Formal evaluation against Meta's CyberSecEval suite
API: REST endpoint for SOC tool integration

⚠️ Limitations

Trained for 1 epoch only; may miss advanced sub-techniques (e.g. T1055.012, T1134.004)
Optimised for Portuguese; English responses may be less precise
2B parameter model; complex multi-step reasoning may require the V4-final version
Not a replacement for a certified security analyst — use as an assistive tool

📜 License

This model is released under the Gemma Terms of Use. The fine-tuning dataset and weights are provided for research and educational purposes.

🏢 About

Developed by Dolutech — cybersecurity research and open-source tooling for Portuguese-speaking communities.

MinimoSec V4 — Bringing specialised cybersecurity intelligence to Portuguese-speaking analysts. 🇵🇹🇧🇷

🇵🇹 Português

📌 Descrição do Modelo

MinimoSec V4 é um modelo de linguagem especializado em cibersegurança, fine-tuned a partir do Google Gemma 4 E2B usando supervised fine-tuning (SFT) com Low-Rank Adaptation (LoRA) via o framework Unsloth.

O modelo foi treinado com 22.571 exemplos de cibersegurança em Português cobrindo análise de ameaças, identificação de malware, mapeamento MITRE ATT&CK, geração de regras YARA, extração de IOCs e forense digital. Projetado para assistir analistas de segurança, equipas SOC e investigadores em ambientes lusófonos.

Especificação	Detalhe
Idioma Principal	Português (pt-PT / pt-BR)
Domínio	Cibersegurança, Threat Intelligence, Forense Digital
Modelo Base	`google/gemma-4-e2b-it`
Épocas de Treino	1 (V4-final com 3 épocas em desenvolvimento)
Quantização Disponível	Q4_K_M GGUF (~3,2 GB)

🧪 Benchmark Empírico: MinimoSec V4 vs Gemma 4 Base

Para avaliar o impacto do fine-tuning, ambos os modelos foram submetidos a um cenário idêntico de cibersegurança avançada — metodologia padrão usada em avaliação NLP de domínio específico.

Cenário de Avaliação

"You are analysing a malware sample. The PE file imports VirtualAlloc, WriteProcessMemory, CreateRemoteThread, NtUnmapViewOfSection and GetProcAddress. In a sandbox environment, it creates a child process of explorer.exe but the PPID does not match the real PID of explorer.exe. Furthermore, the file on disk is 120 KB but the loaded module in memory is 2.4 MB.

Identify the evasion technique used, indicate the exact MITRE ATT&CK techniques with sub-techniques, write a functional YARA rule to detect this malware in memory, list relevant IOCs, and describe how you would perform forensic analysis using Volatility3. Answer in Portuguese."

Este cenário foi desenhado para exigir conhecimento simultâneo de análise de imports PE, Process Hollowing (T1055.012), PPID Spoofing (T1134.004), sintaxe YARA e forense com Volatility3 — conceitos que raramente aparecem juntos em dados de treino genéricos, mas são comuns em workflows SOC reais.

Metodologia de Pontuação

Critério	Peso	Racional
Identificação da técnica principal	15%	Reconhecimento central da ameaça
Precisão MITRE ATT&CK	25%	Maior peso — mapeamento exacto de TTPs é crítico em workflows SOC
Qualidade funcional da regra YARA	20%	Output directamente acionável
Relevância e especificidade dos IOCs	15%	Valor de inteligência operacional
Correcção dos comandos Volatility3	15%	Precisão processual forense
Coerência técnica geral	10%	Consistência e ausência de contradições

📈 Resultados

Pontuação Detalhada

Critério	Peso	Gemma 4 Base	MinimoSec V4
Identificação da técnica principal	15%	6/10	8/10
Precisão MITRE ATT&CK	25%	3/10	7/10
Qualidade funcional da regra YARA	20%	2/10	6/10
Relevância e especificidade dos IOCs	15%	5/10	6/10
Correcção dos comandos Volatility3	15%	4/10	5/10
Coerência técnica geral	10%	5/10	7/10

Pontuação Final Ponderada

Modelo	Cálculo	Score
Gemma 4 Base	`(6×0.15) + (3×0.25) + (2×0.20) + (5×0.15) + (4×0.15) + (5×0.10)`	3.90 / 10
MinimoSec V4	`(8×0.15) + (7×0.25) + (6×0.20) + (6×0.15) + (5×0.15) + (7×0.10)`	6.50 / 10
Melhoria	`(6.50 - 3.90) / 3.90 × 100`	+66.7%

🔍 Análise Qualitativa

✅ Onde o MinimoSec V4 Superou o Modelo Base

Mapeamento MITRE ATT&CK: O modelo base usou incorrectamente T1574 (Hijack Execution Flow / DLL Hijacking) para um cenário de Process Injection. O MinimoSec V4 identificou correctamente T1055 (Process Injection). Esta é uma distinção crítica em relatórios de ameaças e execução de playbooks SOC.
Construção da regra YARA: O modelo base procurou 0x414C4C4F (bytes "ALLO" de "VirtualAlloc"), uma abordagem naïve que gera falsos positivos massivos em qualquer sistema Windows. O MinimoSec V4 procurou as strings de nomes das APIs em formato ASCII/Wide, a abordagem padrão para análise estática PE.
Coerência técnica: O MinimoSec V4 manteve um enquadramento técnico consistente, contextualizando correctamente Process Hollowing como uma técnica de evasão residente em memória.

⚠️ Limitações Identificadas em Ambos os Modelos (Esperado para 1 Época / 2B Parâmetros)

Nenhum modelo identificou a sub-técnica específica T1055.012 (Process Hollowing), a classificação precisa dado o uso de NtUnmapViewOfSection.
Nenhum modelo identificou T1134.004 (PPID Spoofing), directamente indicada pela inconsistência de PPID no cenário.
Nenhum modelo explicou a discrepância de 120 KB em disco vs 2.4 MB em memória — um forte indicador de payload comprimido descompactado em runtime, característico de Cobalt Strike ou Meterpreter.
Ambos os modelos misturaram sintaxe Volatility2 e Volatility3 nos comandos de forense.

Estas lacunas formam a base do roadmap de treino da V4-final (3 épocas, dataset expandido).

🏆 Resumo de Performance

Modelo	Score	Nível de Capacidade
Gemma 4 Base (sem fine-tuning)	39%	Analista júnior genérico
MinimoSec V4 (1 época)	65%	Analista de segurança especializado
MinimoSec V4-final (3 épocas, projetado)	~82%	Analista sénior especializado

Fine-tuning com 22.571 exemplos de domínio específico produziu uma melhoria de +66.7% na precisão técnica de cibersegurança com apenas 1 época de treino num modelo de 2B parâmetros.

🚀 Quick Start

Ollama (Recomendado)

ollama run hf.co/dolutech/MinimoSec-V4-GGUF:MinimoSec-V4.Q4_K_M.gguf

LM Studio

Download MinimoSec-V4.Q4_K_M.gguf do repositório GGUF
Carregar manualmente no LM Studio
Nota: Download também de MinimoSec-V4.BF16-mmproj.gguf para suporte multimodal (visão)

Python (Transformers)

python

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "dolutech/MinimoSec-V4"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "Cria uma regra YARA para detetar ransomware que encripta ficheiros .docx e .xlsx."}
]

inputs = tokenizer.apply_chat_template(messages, return_tensors="pt").to(model.device)
outputs = model.generate(inputs, max_new_tokens=512, temperature=1.0, top_p=0.95)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

💬 System Prompt Recomendado

És o MinimoSec V4, um assistente especializado em cibersegurança desenvolvido pela Dolutech.
Respondes sempre em Português de Portugal.
És especialista em MITRE ATT&CK, regras YARA, análise de malware, IOCs, threat intelligence e forense digital.
Forneces respostas técnicas, precisas e estruturadas.

📋 Detalhes do Treino

Parâmetro	Valor
Modelo base	`google/gemma-4-e2b-it`
Framework	Unsloth 2026.4.5
Método	SFT + LoRA
LoRA rank	16
LoRA alpha	16
Módulos alvo	`q_proj, k_proj, v_proj, o_proj, gate_proj, up_proj, down_proj`
Épocas de treino	1
Comprimento máximo de sequência	2048
Batch size	2 (gradient accumulation 4)
Tamanho do dataset	22.571 exemplos
Idioma do dataset	Português
Hardware	2× NVIDIA Tesla T4 (Kaggle)
Quantização	4-bit (bitsandbytes, treino) / Q4_K_M GGUF (inferência)

📁 Ficheiros Disponíveis

Ficheiro	Tamanho	Caso de Uso
`MinimoSec-V4.Q4_K_M.gguf`	~3.2 GB	Inferência local (Ollama, LM Studio, llama.cpp)
`MinimoSec-V4.BF16-mmproj.gguf`	~942 MB	Camada de projeção visão/multimodal

🗺️ Roadmap

MinimoSec V4-final: 3 épocas de treino, dataset expandido (objectivo: ~82% benchmark score)
MinimoSec V5: Modelo base maior (7B+), contexto estendido (4096 tokens), bilingue Inglês/Português
CyberSecEval benchmark: Avaliação formal contra o suite CyberSecEval da Meta
API: Endpoint REST para integração com ferramentas SOC

⚠️ Limitações

Treinado por apenas 1 época; pode não identificar sub-técnicas avançadas (e.g. T1055.012, T1134.004)
Optimizado para Português; respostas em Inglês podem ser menos precisas
Modelo de 2B parâmetros; raciocínio multi-passo complexo pode requerer a versão V4-final
Não substitui um analista de segurança certificado — usar como ferramenta assistiva

📜 Licença

Este modelo é lançado sob os Gemma Terms of Use. O dataset de fine-tuning e os pesos são disponibilizados para fins de investigação e educação.

🏢 Sobre

Desenvolvido pela Dolutech — investigação em cibersegurança e ferramentas open-source para comunidades lusófonas.

MinimoSec V4 — Trazendo inteligência de cibersegurança especializada para analistas lusófonos. 🇵🇹 / 🇵🇹🇧🇷