Fugu-MT 論文翻訳(概要): VLAI: A RoBERTa-Based Model for Automated Vulnerability Severity Classification

論文の概要: VLAI: A RoBERTa-Based Model for Automated Vulnerability Severity Classification

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.03607v1
Date: Fri, 04 Jul 2025 14:28:14 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-07-08 15:46:34.800004
Title: VLAI: A RoBERTa-Based Model for Automated Vulnerability Severity Classification
Title（参考訳）: VLAI: 自動脆弱性度分類のためのRoBERTaベースモデル
Authors: Cédric Bonhomme, Alexandre Dulaunoy,
Abstract要約: RoBERTa上に構築されたVLAIは、60万以上の現実世界の脆弱性に微調整されている。モデルとデータセットはオープンソースで、Vulnerability-Lookupサービスに統合されている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 49.1574468325115
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This paper presents VLAI, a transformer-based model that predicts software vulnerability severity levels directly from text descriptions. Built on RoBERTa, VLAI is fine-tuned on over 600,000 real-world vulnerabilities and achieves over 82% accuracy in predicting severity categories, enabling faster and more consistent triage ahead of manual CVSS scoring. The model and dataset are open-source and integrated into the Vulnerability-Lookup service.
Abstract（参考訳）: 本稿では,テキスト記述から直接ソフトウェア脆弱性の重大度を予測するトランスフォーマーモデルであるVLAIを提案する。 RoBERTa上に構築されたVLAIは、60,000以上の現実世界の脆弱性を微調整し、重度カテゴリを予測する精度を82%以上達成し、手動CVSSスコアよりも高速で一貫性のあるトリアージを可能にする。モデルとデータセットはオープンソースで、Vulnerability-Lookupサービスに統合されている。

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