کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
چکیده
The significant increase in software production driven by automation and faster development lifecycles has resulted in a corresponding surge in software vulnerabilities. In parallel, the evolving landscape of software vulnerability detection, highlighting the shift from traditional methods to machine learning and large language models (LLMs), provides massive opportunities at the cost of resource-demanding computations. This paper thoroughly analyses LLMs' capabilities in detecting vulnerabilities within source code by testing models beyond their usual applications to study their potential in cybersecurity tasks. We evaluate the performance of six open-source models that are specifically trained for vulnerability detection against six general-purpose LLMs, three of which were further fine-tuned on a dataset that we compiled. Our dataset, alongside five state-of-the-art benchmark datasets, were used to create a pipeline to leverage a binary classification task, namely classifying code into vulnerable and non-vulnerable. The findings highlight significant variations in classification accuracy across benchmarks, revealing the critical influence of fine-tuning in enhancing the detection capabilities of small LLMs over their larger counterparts, yet only in the specific scenarios in which they were trained. Further experiments and analysis also underscore the issues with current benchmark datasets, particularly around mislabeling and their impact on model training and performance, which raises concerns about the current state of practice. We also discuss the road ahead in the field suggesting strategies for improved model training and dataset curation.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
افزایش قابل توجه در تولید نرم افزار ناشی از اتوماسیون و چرخه های رشد سریعتر منجر به افزایش مربوط به آسیب پذیری های نرم افزاری شده است.به موازات ، چشم انداز در حال تحول در تشخیص آسیب پذیری نرم افزار ، برجسته کردن تغییر از روش های سنتی به یادگیری ماشین و مدل های بزرگ زبان (LLM) ، فرصت های گسترده ای را به هزینه محاسبات تقاضای منابع فراهم می کند.در این مقاله به طور کامل توانایی های LLMS در تشخیص آسیب پذیری های موجود در کد منبع را با آزمایش مدل های فراتر از برنامه های معمول خود برای مطالعه پتانسیل های آنها در کارهای امنیت سایبری مورد تجزیه و تحلیل قرار داده است.ما عملکرد شش مدل منبع باز را که به طور خاص برای تشخیص آسیب پذیری در برابر شش LLM با هدف عمومی آموزش داده شده اند ، ارزیابی می کنیم ، که سه مورد از آنها بیشتر در مجموعه داده ای که ما تهیه کردیم تنظیم شده است.از مجموعه داده های ما ، در کنار پنج مجموعه داده معیار پیشرفته ، برای ایجاد خط لوله ای برای استفاده از یک کار طبقه بندی باینری ، یعنی طبقه بندی کد به آسیب پذیر و غیر مبتنی بر استفاده شد.این یافته ها تغییرات قابل توجهی در دقت طبقه بندی در معیارها را نشان می دهد ، و تأثیر اساسی تنظیم دقیق در تقویت قابلیت های تشخیص LLM های کوچک بر همتایان بزرگتر خود را نشان می دهد ، اما فقط در سناریوهای خاصی که در آنها آموزش دیده بودند.آزمایشات و تجزیه و تحلیل های بیشتر همچنین موضوعات مربوط به مجموعه داده های معیار فعلی ، به ویژه در مورد گمراهی و تأثیر آنها در آموزش و عملکرد مدل را تأکید می کند ، که باعث نگرانی در مورد وضعیت فعلی عمل می شود.ما همچنین در مورد راه پیش رو در این زمینه بحث می کنیم که استراتژی هایی را برای آموزش مدل بهبود یافته و درمان داده ها نشان می دهد.
📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
