Générateurs d'entraînement¶

PDX inclut 7 générateurs de données d'entraînement, chacun produisant un format différent optimisé pour un objectif de fine-tuning spécifique.

Vue d'ensemble¶

SFT détection (défensif)¶

Génère des paires instruction/sortie enseignant à un modèle à analyser les commandes SSH à travers un prisme défensif.

{
  "instruction": "Un utilisateur SSH exécute : `cat /etc/shadow`. Identifiez la tactique MITRE ATT&CK et le niveau de menace.",
  "output": "Tactique : credential-access\nTechnique : Extraction de credentials depuis le fichier shadow\nMenace : Haute\nAction : Logger, alerter, surveiller l'escalade de privilèges."
}

DPO efficacité des leurres (défensif)¶

Génère des paires de préférence mesurant la qualité d'engagement des personas. La réponse « choisie » fournit une analyse détaillée ; la « rejetée » est superficielle.

SFT chaînes d'attaque (offensif)¶

Convertit les TTPs observés en instructions de pentest structurées.

RAFT kill chains (offensif)¶

Génère des séquences d'exploitation complètes multi-étapes à partir de sessions réelles avec 5+ commandes.

ReAct dual-perspective (combiné)¶

Analyse la même séquence de commandes sous les perspectives offensive et défensive au format Pensée → Action → Observation → Conclusion.

CoT — Chaîne de raisonnement¶

Produit des chaînes de raisonnement détaillées avec minimum 5 étapes logiques, référençant CWEs et CVEs. Inclut des templates de chaînes — séquences d'exploitation multi-vulnérabilités pré-construites :

Analyse JS¶

Analyse le code JavaScript côté client pour les vulnérabilités. Inclut aussi des scénarios de faux positifs — des exemples où l'observation ressemble à une vulnérabilité mais n'en est pas. Cela entraîne les modèles à éviter le sur-reporting.