SecJev：为 System One 决策模型引入安全专业知识
SecJev: Bringing Security Expertise to System One Decision Models
AI 导读
研究者提出 SecJev，据称是首个面向安全的 Jev 类决策模型家族，参数规模覆盖 0.8B 至 9B，基于 Kev 的单次候选打分器，从文本、遥测和观测历史中学习布尔、选择与有序决策。团队构建 SecJev-Corpus，统一 14 项任务、8 类来源的源标签预测与显式策略评估，覆盖工具输出、流量、联邦更新、共识、认证与车辆消息。安全专业化使家族中每个模型均有提升，SecJev-0.8B 在任务宏平均准确率上超过通用 Kev-9B 达 20.51 个百分点，并在提示注入与流量决策上复现增益，同时伴随依赖捕获的误报。