VLAI: Um Modelo Baseado em RoBERTa para Classificação Automatizada de Gravidade de Vulnerabilidades

VLAI: A RoBERTa-Based Model for Automated Vulnerability Severity Classification

July 4, 2025

Autores: Cédric Bonhomme, Alexandre Dulaunoy

cs.AI

Resumo

Este artigo apresenta o VLAI, um modelo baseado em transformers que prevê níveis de gravidade de vulnerabilidades de software diretamente a partir de descrições textuais. Construído sobre o RoBERTa, o VLAI é ajustado em mais de 600.000 vulnerabilidades do mundo real e alcança mais de 82% de precisão na previsão de categorias de gravidade, permitindo uma triagem mais rápida e consistente antes da pontuação manual do CVSS. O modelo e o conjunto de dados são de código aberto e estão integrados ao serviço Vulnerability-Lookup.

English

This paper presents VLAI, a transformer-based model that predicts software vulnerability severity levels directly from text descriptions. Built on RoBERTa, VLAI is fine-tuned on over 600,000 real-world vulnerabilities and achieves over 82% accuracy in predicting severity categories, enabling faster and more consistent triage ahead of manual CVSS scoring. The model and dataset are open-source and integrated into the Vulnerability-Lookup service.