CyberStrike-OffSec-35B
Zweckgebaute Sprachmodelle für Offensive Security — auf 1M+ Sicherheitsszenarien feingetunt, #1 in mehreren Cybersecurity-Benchmarks.
Benchmark-Ergebnisse
SecEval
81.39%
#1
+2.32 vs GPT-4-turbo
MITRE ATT&CK
93.94%
#1
+5.34 vs GPT-4
CWE Knowledge
93.05%
#1
CyberMetric-10K
86.61%
#4
/25 models
MMLU Security
86.00%
Schnellstart
Der einfachste Weg, lokal auszuführen.
ollama run hf.co/oyildirim/CyberStrike-OffSec-35B-GGUF:Q4_K_MDirekt von HuggingFace oder mit einer lokalen Datei ausführen.
./llama-cli -hf oyildirim/CyberStrike-OffSec-35B-GGUF \
-hff CyberStrike-OffSec-35B-Q5_K_M.gguf \
-p "Explain SSRF exploitation in cloud environments" \
-n 512 --temp 0.7Für produktionstaugliches Serving mit OpenAI-kompatibler API.
vllm serve oyildirim/CyberStrike-OffSec-35B \
--dtype bfloat16 \
--max-model-len 4096 \
--trust-remote-codeMit der HuggingFace Transformers Bibliothek verwenden.
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
"oyildirim/CyberStrike-OffSec-35B",
torch_dtype=torch.bfloat16,
device_map="auto",
trust_remote_code=True,
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(
"oyildirim/CyberStrike-OffSec-35B",
trust_remote_code=True,
)Fähigkeiten
GGUF-Quantisierungen
Optimierte Varianten für lokale Inferenz mit llama.cpp, Ollama und LM Studio.
Anwendungsfälle
Penetrationstests
Web-, Netzwerk-, Cloud- und API-Sicherheitstests
Red-Team-Operationen
Vollständige Kill Chain Simulation und Adversary Emulation
Schwachstellenforschung
PoC-Entwicklung und Exploit-Analyse
CTF-Wettbewerbe
Challenge-Lösung und Technik-Identifikation
Nur autorisierte Nutzung. Diese Modelle sind für autorisierte Sicherheitstests, Forschung und Bildung bestimmt. Benutzer müssen vor dem Testen jedes Systems eine schriftliche Genehmigung einholen und alle geltenden Gesetze einhalten.