Z.ai entrenó GLM-5.3 para programar mejor y mejoró sus habilidades en ciberseguridad
La empresa Z.ai ha mejorado su modelo de inteligencia artificial GLM-5.3 para programar, lo que ha llevado a una mejora en sus habilidades en ciberseguridad. El modelo ha sido entrenado durante un mes con un enfoque en entornos complejos y tareas largas, lo que ha permitido mejorar su capacidad para analizar vulnerabilidades y explotarlas.
El entrenamiento de GLM-5.3 se ha centrado en utilizar herramientas y revisar resultados, lo que ha permitido mejorar su capacidad para resolver problemas de principio a fin. La empresa ha utilizado conjuntos de datos y entornos para descubrir vulnerabilidades, lo que ha permitido mejorar la capacidad del modelo para identificar y explotar fallos en la seguridad.
“El entrenamiento de GLM-5.3 se ha centrado en utilizar herramientas y revisar resultados, lo que ha permitido mejorar su capacidad para resolver problemas de principio a fin”
Los resultados del entrenamiento de GLM-5.3 muestran una mejora significativa en su capacidad para analizar vulnerabilidades y explotarlas. En el conjunto de datos CyberGym, el modelo ha alcanzado un 84,5% de precisión, lo que supone una mejora del 7,3% con respecto a su predecesor GLM-5.2. En el conjunto de datos ExploitBench, el modelo ha alcanzado un 54,4% de precisión, lo que supone una mejora del 30% con respecto a su predecesor.
La mejora en la capacidad de GLM-5.3 para analizar vulnerabilidades y explotarlas tiene implicaciones importantes para la ciberseguridad. La empresa Z.ai ha trabajado con equipos de seguridad chinos para identificar vulnerabilidades en código real, lo que ha permitido identificar 2.436 vulnerabilidades en 269 proyectos. La capacidad del modelo para analizar y explotar vulnerabilidades también puede ser utilizada para comprender y corregir fallos en la seguridad, lo que puede ayudar a prevenir ataques cibernéticos.
