Llama-3.1-FoundationAI-SecurityLLM-Reasoning-8B 技术报告
人工智能
2026-01-30 v1 密码学与安全
机器学习
摘要
我们介绍Foundation-Sec-8B-Reasoning，即首个开源本地推理模型专注于网络安全领域。该模型基于先前发布的Foundation-Sec-8B基础模型开发（该模型源自Llama-3.1-8B-Base），通过两阶段训练完成，包括监督微调（SFT）和基于可验证奖励的强化学习（RLVR）。我们的训练利用专有的推理数据，涵盖网络安全分析、指令遵循和数学推理。评估结果表明，在10个网络安全基准测试和10个通用基准测试中，该模型在网络安全任务上表现出与规模更大模型相当的性能，同时保持强大的通用能力。该模型在多跳推理任务上表现出良好的泛化能力，并在合理的系统提示和安全护栏部署时展现出强大的安全性能。这一工作表明，领域专业化推理模型能够在专门任务上取得优异性能，同时保持广泛的通用能力。我们将该模型在Hugging Face上公开发布：https://huggingface.co/fdtn-ai/Foundation-Sec-8B-Reasoning。
引用
@article{arxiv.2601.21051,
title = {Llama-3.1-FoundationAI-SecurityLLM-Reasoning-8B Technical Report},
author = {Zhuoran Yang and Ed Li and Jianliang He and Aman Priyanshu and Baturay Saglam and Paul Kassianik and Sajana Weerawardhena and Anu Vellore and Blaine Nelson and Neusha Javidnia and Arthur Goldblatt and Fraser Burch and Avi Zohary and Assaf Eisenman and Mahdi Sabbaghi and Supriti Vijay and Rahim Dharssi and Dhruv Kedia and Kojin Oshiba and Yaron Singer and Amin Karbasi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2601.21051},
year = {2026}
}
备注
31 pages, 5 figures, 7 tables