# EZ-PoC-Llama3.1-8B ## 模型简介 `EZ-PoC-Llama3.1-8B` 是 [EZTEAM](https://github.com/m-sec-org) 推出的首个围绕 EZ 生态训练的 YAML PoC 生成模型,也是目前首个公开的 PoC 格式微调模型。该模型基于 `Llama3.1-8B` 架构,通过 LoRA 微调技术,使用 EZ 历史 PoC 数据进行训练。 `EZ-PoC` 系列模型专注于生成 EZ 扫描器能够识别的格式化(YAML)数据,为自动化渗透测试提供强大的扩展能力和灵活控制能力。 ## 模型特点 - **PoC 生成能力**:能够将自然语言描述转换为符合 EZ 扫描器标准的 YAML PoC 插件。 - **自动化支持**:为渗透测试提供高效的自动化工具支持,减少手动编写 PoC 的时间。 - **灵活控制**:通过简单的提示词激活,用户可以灵活控制生成内容。 ## 使用方法 ### 激活 PoC 生成能力 在使用模型生成 YAML PoC 时,需要在对话中使用以下提示词激活(也可以放到 `system prompt` 中): ```plaintext 将以下描述转换成yaml poc插件,只返回yaml数据,不返回其他 ``` ### 示例 **输入**: ```plaintext 写一个poc,请求/path.txt,判断是否包含123456 ``` **输出**: ```yaml name: poc-yaml-path-txt-contains-123456 level: 1 finger: | finger.name.lcontains("path.txt") rules: - method: GET path: /path.txt expression: | response.body.bcontains(b"123456") detail: author: ez tvul_id: 123456 ``` ### 代码示例 使用本模型需要安装以下依赖项: ```bash pip install transformers torch ``` 以下是如何加载和使用 `EZ-PoC-Llama3.1-8B` 的代码示例: ```python import transformers import torch model_id = "EZTEAM/EZ-PoC-Llama-3.1-8B" pipeline = transformers.pipeline( "text-generation", model=model_id, model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16}, device_map="auto", ) messages = [ {"role": "system", "content": "将以下描述转换成yaml poc插件,只返回yaml数据,不返回其他"}, {"role": "user", "content": "写一个poc,请求/path.txt,判断是否包含123456"}, ] outputs = pipeline( messages, max_new_tokens=256, ) print(outputs[0]["generated_text"][-1]) ``` ## 训练数据 `EZ-PoC-Llama3.1-8B` 使用 EZ 历史 PoC 数据进行微调,这些数据经过精心筛选和预处理,以确保生成的 YAML PoC 符合 EZ 扫描器的标准。 ## 提供量化版本 地址: [EZTEAM/EZ-PoC-Llama-3.1-8B-GGUF](https://huggingface.co/EZTEAM/EZ-PoC-Llama-3.1-8B-GGUF/tree/main) | 参数 | 量化 | 大小 | | ---- | ------ | ------ | | 8B | f16 | 16.1GB | | 8B | Q8_0 | 8.54GB | | 8B | Q5_K_M | 5.73GB | | 8B | Q4_K_M | 4.92GB | ## 性能指标 略 ## 许可证 `EZ-PoC-Llama3.1-8B` 基于 [Apache 2.0 许可证](https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0) 发布。 ## 引用 如果您使用了 `EZ-PoC-Llama3.1-8B`,请引用以下内容: ```plaintext EZ-PoC-Llama3.1-8B: A LoRA fine-tuned model for generating YAML PoC plugins, developed by EZTEAM. ``` ## 联系我们 如果您有任何问题或建议,欢迎通过以下方式联系我们: - **GitHub**: [M-SEC-ORG](https://github.com/m-sec-org)