/ Модель

Характеристики

Контекст
514 токенов
Параметры
152 млн
Архитектура
roberta · dense
Базовая модель
codebert-base-Malicious_URLs
Опубликована
12 ноя 2023

codebert-base-Malicious_URLs-onnx

Классификация текстаТекст → label3 профессии

protectai/codebert-base-Malicious_URLs-onnx — модель классификации текстовых строк, предназначенная для выявления URL-адресов, которые могут представлять угрозу безопасности.

3 191скачиваний за 30 дней5лайковвеса обновлены9 июл 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

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.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Она разработана как ONNX-конверсия модели DunnBC22/codebert-base-Malicious_URLs; исходный проект связан с LLM Guard компании Protect AI, однако README указывает, что проект архивирован и больше не поддерживается. Модель обучалась на наборе данных sid321axn/malicious-urls-dataset.

В основе лежит архитектура CodeBERT-base, рассчитанная на работу с программным и естественным языком. Модель предназначена для сценариев автоматического анализа URL, включая использование в конвейерах безопасности и сканере Malicious URLs в LLM Guard. Формат ONNX позволяет запускать её через ONNX Runtime с библиотекой Hugging Face Optimum; для применения используются AutoTokenizer и ORTModelForSequenceClassification. В README явно указан английский язык, но другие характеристики, включая точный размер, максимальную длину контекста, набор классов и показатели качества, не приведены.

Сильными сторонами модели являются специализация на обнаружении вредоносных URL и возможность инференса в ONNX-формате. Ограничения включают отсутствие опубликованных сведений о точности, полноте, порогах классификации и деталях дообучения, а также архивный статус проекта и отсутствие активной поддержки. Лицензия в README не указана.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

[!WARNING] THIS PROJECT HAS BEEN ARCHIVED.

This project and its associated code on GitHub are no longer under active development or maintained.

ONNX version of DunnBC22/codebert-base-Malicious_URLs

This model is a conversion of DunnBC22/codebert-base-Malicious_URLs to ONNX format. It's based on the CodeBERT architecture, tailored for the specific task of identifying URLs that may pose security threats. The model was converted to ONNX using the 🤗 Optimum library.

Model Architecture

Base Model: CodeBERT-base, a robust model for programming and natural languages.

Dataset: https://www.kaggle.com/datasets/sid321axn/malicious-urls-dataset.

Modifications: Details of any modifications or fine-tuning done to tailor the model for malicious URL detection.

Usage

Loading the model requires the 🤗 Optimum library installed.

from optimum.onnxruntime import ORTModelForSequenceClassification
from transformers import AutoTokenizer, pipeline


tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("laiyer/codebert-base-Malicious_URLs-onnx")
model = ORTModelForSequenceClassification.from_pretrained("laiyer/codebert-base-Malicious_URLs-onnx")
classifier = pipeline(
    task="text-classification",
    model=model,
    tokenizer=tokenizer,
    top_k=None,
)

classifier_output = classifier("https://google.com")
print(classifier_output)

LLM Guard

Malicious URLs scanner

Community

Join our Slack to give us feedback, connect with the maintainers and fellow users, ask questions, or engage in discussions about LLM security!

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · text-classification

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
RobertaForSequenceClassification
Ревизия весов
6e77d4e

0 моделей