CIRCL 发布基于 RoBERTa 的漏洞严重性分类模型 VLAI

AI 摘要

CIRCL 在 Hugging Face 发布基于 roberta-base 微调的漏洞严重性分类模型 VLAI，可根据漏洞文本描述预测 Low/Medium/High/Critical 四个 CVSS 等级。模型在超过 60 万条真实漏洞数据上训练，并已集成到 Vulnerability-Lookup 服务中。值得注意的是，采用防泄漏分组切分后，测试准确率为 74.15%，低于此前摘要中因数据泄漏而虚高的 82%。

正文节选

--- library_name: transformers license: cc-by-4.0 base_model: roberta-base metrics: - accuracy - f1 tags: - generated_from_trainer - text-classification - classification - nlp - vulnerability datasets: - CIRCL/vulnerability-scores model-index: - name: vulnerability-severity-classification-roberta-base results: - task: type: text-classification name: Vulnerability severity classification dataset: type: CIRCL/vulnerability-scores name: CIRCL/vulnerability-scores

发布时间：2026-10-30 04:09

抓取时间：2026-09-21 19:23

来源机构：Hugging Face