論文の概要: Llama-3.1-FoundationAI-SecurityLLM-Reasoning-8B Technical Report

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.21051v1
• Date: Wed, 28 Jan 2026 21:15:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-30 16:22:49.440043
• Title: Llama-3.1-FoundationAI-SecurityLLM-Reasoning-8B Technical Report
• Title（参考訳）: Llama-3.1-FoundationAI-SecurityLLM-Reasoning-8B Technical Report
• Authors: Zhuoran Yang, Ed Li, Jianliang He, Aman Priyanshu, Baturay Saglam, Paul Kassianik, Sajana Weerawardhena, Anu Vellore, Blaine Nelson, Neusha Javidnia, Arthur Goldblatt, Fraser Burch, Avi Zohary, Assaf Eisenman, Mahdi Sabbaghi, Supriti Vijay, Rahim Dharssi, Dhruv Kedia, Kojin Oshiba, Yaron Singer, Amin Karbasi,
• Abstract要約: 私たちは、サイバーセキュリティのための初のオープンソースのネイティブ推論モデルであるFoundation-Sec-8B-Reasoningを紹介します。 このモデルは、教師付き微調整(SFT)と検証可能な報酬(RLVR)からの強化学習を組み合わせた2段階のプロセスで訓練される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.22833523688154
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present Foundation-Sec-8B-Reasoning, the first open-source native reasoning model for cybersecurity. Built upon our previously released Foundation-Sec-8B base model (derived from Llama-3.1-8B-Base), the model is trained through a two-stage process combining supervised fine-tuning (SFT) and reinforcement learning from verifiable rewards (RLVR). Our training leverages proprietary reasoning data spanning cybersecurity analysis, instruction-following, and mathematical reasoning. Evaluation across 10 cybersecurity benchmarks and 10 general-purpose benchmarks demonstrates performance competitive with significantly larger models on cybersecurity tasks while maintaining strong general capabilities. The model shows effective generalization on multi-hop reasoning tasks and strong safety performance when deployed with appropriate system prompts and guardrails. This work demonstrates that domain-specialized reasoning models can achieve strong performance on specialized tasks while maintaining broad general capabilities. We release the model publicly at https://huggingface.co/fdtn-ai/Foundation-Sec-8B-Reasoning.
• Abstract（参考訳）: 私たちは、サイバーセキュリティのための初のオープンソースのネイティブ推論モデルであるFoundation-Sec-8B-Reasoningを紹介します。 前回リリースしたFoundation-Sec-8Bベースモデル(Llama-3.1-8Bベースから派生したもの)に基づいて、教師付き微調整(SFT)と検証可能な報酬(RLVR)からの強化学習を組み合わせた2段階のプロセスでモデルを訓練する。 私たちのトレーニングでは、サイバーセキュリティ分析、命令フォロー、数学的推論にまたがる独自の推論データを活用しています。 10のサイバーセキュリティベンチマークと10の汎用ベンチマークによる評価は、強力な汎用能力を保ちながら、サイバーセキュリティタスクのかなり大きなモデルとパフォーマンスの競争力を示す。 本モデルでは,マルチホップ推論タスクを効果的に一般化し,適切なシステムプロンプトとガードレールを配置した場合の安全性を向上する。 この研究は、ドメイン特化推論モデルが広範な汎用能力を保ちながら、特定のタスクに対して強い性能を達成できることを実証する。 モデルはhttps://huggingface.co/fdtn-ai/Foundation-Sec-8B-Reasoning.comで公開しています。

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