BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//TUC//Events//EN CALSCALE:GREGORIAN BEGIN:VTIMEZONE TZID:Europe/Athens TZNAME:EEST DTSTART:19700329T030000 RRULE:FREQ=YEARLY;BYDAY=-1SU;BYMONTH=3 BEGIN:STANDARD TZOFFSETFROM:+0200 TZOFFSETTO:+0300 TZNAME:EET DTSTART:19701025T040000 RRULE:FREQ=YEARLY;BYDAY=-1SU;BYMONTH=10 END:STANDARD END:VTIMEZONE BEGIN:VEVENT CREATED:20250613T134940Z LAST-MODIFIED:20250613T134940Z DTSTAMP:20260906T083052Z UID:1788672652@tuc.gr SUMMARY:Παρουσίαση Μεταπτυχιακής Εργασίας κ. Ιωάννη Λάμπρου - Σχολή ΗΜΜΥ LOCATION: DESCRIPTION:https://www.tuc.gr/el/to-polytechnei o/ilektronikes-ypiresies/imerologio/ imerologio-ekdiloseon-1?tx_tucevents 2_tuceventsdisplay%5Baction%5D=show& tx_tucevents2_tuceventsdisplay%5Bcon troller%5D=Event&tx_tucevents2_tucev entsdisplay%5Bevent%5D=7762&cHash=df 3cf26c16885e97aeb8eb1f71d99168\nΠΟΛΥ ΤΕΧΝΕΙΟ ΚΡΗΤΗΣ\n Σχολή Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών\ n Πρόγραμμα Μεταπτυχιακών Σπουδών\n ΠΑΡΟΥΣΙΑΣΗ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΗΣ ΕΡΓΑΣΙΑΣ\n Ιωάννη Λάμπρου\n με θέμα\n White-Bas ilisk: Ένα Υβριδικό Μοντέλο για την Ανίχνευση Ευπαθειών Κώδικα\n White-B asilisk: A Hybrid Model for Code Vul nerability Detection\n Εξεταστική Επ ιτροπή\n Καθηγητής Σωτήριος Ιωαννίδη ς (επιβλέπων) \n Ομότιμος Καθηγητής Απόστολος Δόλλας \n Καθηγητής Γεώργι ος Χαλκιαδάκης \n Περίληψη\n Η διάδο ση των ευπαθειών λογισμικού αποτελεί σημαντική πρόκληση για την κυβερνοα σφάλεια, καθιστώντας αναγκαία την αν άπτυξη αποτελεσματικότερων μεθοδολογ ιών ανίχνευσης. Παρουσιάζουμε το Whi te-Basilisk, μια καινοτόμο προσέγγισ η στην ανίχνευση ευπαθειών που επιδε ικνύει ανώτερη απόδοση, αμφισβητώντα ς παράλληλα τις επικρατούσες υποθέσε ις στην κλιμάκωση μοντέλων AI. Χρησι μοποιώντας μια καινοτόμο αρχιτεκτονι κή που ενσωματώνει Mamba layers, lin ear self-attention, και ένα πλαίσιοM ixture of Experts, το White-Basilisk επιτυγχάνει κορυφαία αποτελέσματα σ ε εργασίες ανίχνευσης ευπαθειών με μ όλις 200M παραμέτρους. Η ικανότητα τ ου μοντέλου να επεξεργάζεται ακολουθ ίες πρωτοφανούς μήκους επιτρέπει την ολοκληρωμένη ανάλυση εκτεταμένων βά σεων κώδικα σε ένα πέρασμα, ξεπερνών τας τους περιορισμούς πλαισίου των τ ρεχόντων Large Language Models (LLMs ). Το White-Basilisk επιδεικνύει ισχ υρή απόδοση σε μη ισορροπημένα σύνολ α δεδομένων του πραγματικού κόσμου, διατηρώντας παράλληλα υπολογιστική α ποδοτικότητα που διευκολύνει την ανά πτυξη σε διάφορες οργανωτικές κλίμακ ες. Αυτή η έρευνα όχι μόνο θέτει νέα σημεία αναφοράς στην ασφάλεια κώδικ α, αλλά παρέχει επίσης εμπειρικά στο ιχεία ότι τα συμπαγή, αποδοτικά σχεδ ιασμένα μοντέλα μπορούν να ξεπεράσου ν μεγαλύτερα αντίστοιχά τους σε εξει δικευμένες εργασίες, επαναπροσδιορίζ οντας πιθανώς τις στρατηγικές βελτισ τοποίησης στην ανάπτυξη AI για εφαρμ ογές συγκεκριμένου τομέα.\n Abstract \n The proliferation of software vul nerabilities presents a significant challenge to cybersecurity, necessit ating more effective detection metho dologies. We introduce White-Basilis k, a novel approach to vulnerability detection that demonstrates superio r performance while challenging prev ailing assumptions in AI model scali ng. Utilizing an innovative architec ture that integrates Mamba layers, l inear self-attention, and a Mixture of Experts framework, White-Basilisk achieves state-of-the-art results i n vulnerability detection tasks with a parameter count of only 200M. The model's capacity to process sequenc es of unprecedented length enables c omprehensive analysis of extensive c odebases in a single pass, surpassin g the context limitations of current Large Language Models (LLMs). White -Basilisk exhibits robust performanc e on imbalanced, real-world datasets , while maintaining computational ef ficiency that facilitates deployment across diverse organizational scale s. This research not only establishe s new benchmarks in code security bu t also provides empirical evidence t hat compact, efficiently designed mo dels can outperform larger counterpa rts in specialized tasks, potentiall y redefining optimization strategies in AI development for domain-specif ic applications.\n Meeting ID: 920 6 287 8356\n Password:  910004\n STATUS:CONFIRMED ORGANIZER;RSVP=FALSE;CN=TUC;CUTYPE=TUC:mailto:webmaster@tuc.gr DTSTART:20250617T140000 DTEND:20250617T150000 TRANSP:OPAQUE CLASS:DEFAULT END:VEVENT END:VCALENDAR