Модель на базе DistilBERT для классификации текста, по названию предназначенная для выявления фишинга.

Подходит для: классификация текста на фишинговый и нефишинговый · первичная проверка подозрительных сообщений · фильтрация потенциально фишинговых текстов

ScamLLM — дообученный классификатор RoBERTa для обнаружения промптов, предназначенных для создания фишинговых сайтов.

Подходит для: проверка промптов на попытки создать фишинговый сайт · фильтрация вредоносных запросов перед отправкой в языковую модель · маркировка подозрительных промптов в системе модерации

Дообученная DistilBERT-модель классифицирует английские письма и URL как безопасные или потенциально фишинговые.

Подходит для: первичная проверка входящих писем на признаки фишинга · классификация URL из писем как безопасных или подозрительных · сортировка писем для последующей проверки специалистом

Генеративная многоязычная модель Qwen3 для классификации безопасности пользовательских запросов и ответов по трём уровням риска.

Подходит для: модерация пользовательских запросов перед отправкой языковой модели · проверка ответов чат-бота на небезопасный контент · классификация контента по уровням безопасный, спорный и небезопасный

Классификатор HarmBench на базе Llama 2 оценивает соответствие текстовых генераций заданному стандартному или контекстному поведению.

Подходит для: проверка ответов языковой модели на заданное поведение · классификация потенциально вредоносных генераций · оценка безопасности ответов чат-бота

Дообученная на материалах по кибербезопасности Qwen-модель для авторизованного анализа угроз, проверки уязвимостей и защитной инженерии.

Подходит для: анализ результатов сканирования уязвимостей · ревью кода на предмет уязвимостей · разбор подозрительных файлов и вредоносного кода

Компактный классификатор Sheltron на базе ModernBERT для обнаружения prompt injection и jailbreak и классификации характеристик атак.

Подходит для: фильтрация прямых prompt injection атак во входящем тексте · обнаружение скрытых инструкций в документах и других источниках · выявление попыток обхода защитных правил модели

Дообученная на базе Qwen2.5-1.5B-Instruct модель генерации текста, предназначенная, судя по названию, для выявления фишинговых SMS.

Подходит для: анализ текста SMS на признаки фишинга · помощь в выявлении мошеннических текстовых сообщений · диалоговый разбор подозрительных SMS

Дообученная модель LFM2 для извлечения киберугроз, классификации фишинга и HTTP-аномалий, ответов на вопросы по кибербезопасности и создания кратких заголовков threat intelligence.

Подходит для: извлечение именованных сущностей из отчетов об угрозах · классификация писем на фишинговые и обычные · выявление аномальных HTTP-запросов

Классификатор на базе ModernBERT для выявления prompt injection и jailbreak-атак в запросах к LLM.

Подходит для: проверка пользовательских промптов перед передачей LLM · обнаружение попыток prompt injection · классификация jailbreak-запросов

Компактная англоязычная диалоговая модель BlenderBot для генерации ответов в открытых многоходовых беседах.

Подходит для: создание прототипа англоязычного чат-бота · поддержание многоходового открытого диалога · генерация ответов и вопросов для беседы

Закрытая объединённая модель BlackwoodAI на базе Qwen3 MoE для диалоговых задач авторизованной защитной кибербезопасности.

Подходит для: анализ задач CTF и лабораторных сценариев · проверка кода на уязвимости · объяснение уязвимостей разработчикам и аналитикам

Дообученная BERT-модель для классификации текстов и выявления фишинговых URL, писем, SMS и содержимого сайтов на английском языке.

Подходит для: выявление фишинговых ссылок по тексту URL · проверка электронных писем на признаки фишинга · фильтрация фишинговых SMS-сообщений

Англоязычная дообученная чат-модель для первичной классификации подозрительных писем, ссылок, SMS и расшифровок звонков как фишинга, мошенничества, спама или безопасных сообщений.

Подходит для: первичная проверка подозрительного электронного письма · классификация URL на признаки фишинга · определение спама и мошенничества в SMS

Англоязычная BERT-модель для бинарной классификации текста писем как фишингового или легитимного.

Подходит для: проверка текста письма на фишинг · фильтрация подозрительных электронных писем · разметка писем как фишинговых или легитимных

Диалоговая Gemma 4 E4B, дообученная для обучения социальной инженерии и осведомлённости о фишинге на английском и персидском языках.

Подходит для: ответы на вопросы о распознавании фишинговых атак · обучение сотрудников распознаванию социальной инженерии · объяснение методов вишинга и фишинга аналитикам безопасности

Дообученная Qwen3 на английских SMS для генерации текста и выявления фишинговых сообщений.

Подходит для: классификация SMS как фишинговых или безопасных · анализ подозрительных SMS на признаки мошенничества · создание чат-инструмента для первичной проверки SMS

Англоязычная модель DistilBERT классифицирует текст писем как фишинговый или легитимный для фильтрации и анализа угроз.

Подходит для: выявление фишинговых писем во входящей почте · предварительная проверка сообщений в почтовом шлюзе · классификация писем для систем кибербезопасности

Дообученная DistilBERT-модель классифицирует англоязычный текст писем как безопасный или фишинговый.

Подходит для: Проверка текста входящего письма на фишинг · Предварительная сортировка писем для почтового фильтра · Выявление фишинговых писем в интеграции с FastAPI

Компактная дообученная языковая модель для извлечения сущностей, анализа HTTP-атак, классификации фишинговых писем и суммаризации киберугроз.

Подходит для: извлечение кибербезопасностных сущностей в JSON · анализ HTTP-запросов на XSS и SQL-инъекции · классификация писем как фишинговых или безопасных

PhAI-IDE-72B — дообученная на траекториях Codex модель Qwen2.5 для научного программирования, ремонта кода и взаимодействия с инструментами.

Подходит для: поиск и исправление ошибок в научном коде · помощь при разработке вычислительных научных проектов · анализ запросов кода в диалоге

Дообученная DuoNeural языковая модель для анализа кибербезопасности, терминальных задач и вызова инструментов.

Подходит для: анализ уязвимостей и инцидентов безопасности · аудит конфигураций и командной строки · подготовка рекомендаций по исправлению уязвимостей

Дообученный англоязычный классификатор определяет, является ли пользовательский запрос попыткой jailbreak или обычным сообщением.

Подходит для: проверка пользовательских запросов перед передачей языковой модели · обнаружение prompt injection в чате · фильтрация попыток отключить системные ограничения

Дообученная DeBERTa V2 классифицирует текст электронных писем как фишинговый или безопасный.

Подходит для: фильтрация фишинговых писем во входящих сообщениях · проверка письма перед доставкой пользователю · классификация писем для очереди ручной проверки