Экспериментальная модель BERT классифицирует URL в задаче обнаружения фишинговых ссылок.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.
В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
ealvaradob опубликовал модель BERT для классификации URL в задаче обнаружения фишинговых ссылок. Карточка предупреждает, что это не финальная дообученная модель для обнаружения фишинга, а модель для оценки эффективности BERT на примерах URL. Она рассчитана на входной текст и выдаёт метку класса; архитектура — BertForSequenceClassification, размер — 433,9 млн параметров, контекст — до 512 токенов. В README приведены результаты оценки: accuracy 0,976815, precision 0,985979, recall 0,964295 и AUC 0,996684.
Модель может служить экспериментальной отправной точкой для классификации URL и проверки подходов к обнаружению фишинговых ссылок. Использование разрешено по лицензии Apache-2.0. README отдельно предостерегает, что это не финальная модель, поэтому её результаты не следует считать подтверждением надёжности при практической фильтрации ссылок.
В README указано, что это не финальная модель, обученная для обнаружения фишинга, а результат оценки BERT на URL-примерах. Приведённые метрики не гарантируют надёжности на реальном трафике.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
WARNING ...
This is NOT the final BERT model trained for phishing detection. It only corresponds to an evaluation of BERT performance against URL samples.
This model has the following performance in URL phishing detection:
👇¡CHECK BERT FINAL MODEL FINETUNED FOR PHISHING DETECTION ON THE FOLLOWING LINK!👇
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · text-classification
Подбираем GPU…