CyberStrike-OffSec-35B
Modèles de langage conçus pour la sécurité offensive — fine-tunés sur plus d'1M de scénarios de sécurité, classés #1 sur plusieurs benchmarks de cybersécurité.
Résultats des benchmarks
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%
Démarrage rapide
Le moyen le plus simple d'exécuter localement.
ollama run hf.co/oyildirim/CyberStrike-OffSec-35B-GGUF:Q4_K_MExécuter directement depuis HuggingFace ou avec un fichier local.
./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 0.7Pour un service de production avec une API compatible OpenAI.
vllm serve oyildirim/CyberStrike-OffSec-35B \
--dtype bfloat16 \
--max-model-len 4096 \
--trust-remote-codeUtiliser avec la bibliothèque HuggingFace Transformers.
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,
)Capacités
Quantifications GGUF
Variantes optimisées pour l'inférence locale avec llama.cpp, Ollama et LM Studio.
Cas d'utilisation
Tests d'intrusion
Tests de sécurité web, réseau, cloud et API
Opérations Red Team
Simulation complète de kill chain et émulation d'adversaire
Recherche de vulnérabilités
Développement de PoC et analyse d'exploits
Compétitions CTF
Résolution de challenges et identification de techniques
Utilisation autorisée uniquement. Ces modèles sont destinés aux tests de sécurité autorisés, à la recherche et à l'éducation. Les utilisateurs doivent obtenir une autorisation écrite avant de tester tout système et se conformer à toutes les lois applicables.