🕶️🤫 VaultGemma LLM от Google, которая учится молчать.🔒
Google выпустил VaultGemma — модель, которую воспитывали не только на грамотных ответах, но и на строгой приватности. Идея простая: дать организациям LLM, которая обрабатывает чувствительные данные и при этом не «выдаёт» их назад.
Что под капотом, какие компромиссы и как это использовать в реальной жизни — разберём по полочкам. 🧩
Простыми словами
🧠 VaultGemma - это компактная LLM (около 1B параметров), обученная с применением дифференциальной приватности (DP). Это математический подход, в котором при обучении в данные добавляют контролируемый шум, чтобы исключить возможность восстановить отдельную запись из модели.
🔬 Google подчёркивает, что модель строилась с формальной верификацией приватности, то есть не «на словах», а с измеримыми гарантиями.
Кто нуждается в так моделях?
🏥 Медицинские сервисы, банки и госструктуры: те, кому нужна мощь LLM, но нельзя рисковать утечкой PII или секретных записей.
⚖️ VaultGemma даёт вариант использовать LLM внутри организации для анализа конфиденциальных данных - с гораздо меньшим шансом, что модель «запомнит» и выдаст что-то приватное.
Какие реальные ограничения и компромиссы ждать
⚖️ Приватность против полезности — шум, который добавляют ради DP, снижает точность. Для многих задач модель остаётся «достаточно хорошей», но в тонких сценариях полезность может падать.
🧮 Снижение эффективности обучения - DP требует больших батчей, больше эпох и больше вычислений. Производство и обучение — дороже и медленнее.
⏱️ Latency и отклик - в некоторых приложениях скорость ответа становится критичной; DP-режимы могут увеличить задержки.
🔍 Это не панацея - DP даёт формальные гарантии, но при неправильной настройке параметров (epsilon, др.) или при агрессивной постобработке ответы всё равно могут «прослыть».
Все познаётся в сравнении
📊 По бенчмаркам модель уступает «традиционным» LLM без DP, но отставание невелико; в задачах вопрос-ответ, суммаризации и базовой аналитике VaultGemma показывает адекватный результат.
🧾 Google публикует инструменты и скрипты для верификации приватности — это ключевой момент: сообщество может проверить, а не слепо верить. ✅
Как использовать, практические советы
🔐 Не полагаться только на DP: комбинируйте VaultGemma с контролем доступа, аудитом запросов и токенизацией секретов.
🧪 Тестируйте модель на реальных сценариях — не абстрактных датасетах. Оцените, где полезность падает ниже приемлемого уровня.
🧾 Проводите внешнюю верификацию параметров приватности и публикуйте отчёты для регуляторов и партнёров.
🛡 Рассмотрите гибриды: VaultGemma on-prem + secure enclaves / MPC для особо чувствительных операций.
Коротко о рисках, которые не исчезли
🕵️♂️ DP защищает обучение, но не решение проблем неправильной конфигурации доступа к модели.
🔗 Сведение сведений (linkage) остаётся опасностью: если модель используется вместе с другими источниками, атака на перекрёстные данные всё ещё возможна.
♻️ Параметры приватности - это настройка. Неправильный выбор делает «приватность» номинальной.
🔗 Источник и подробности
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#VaultGemma #DifferentialPrivacy #PrivacyByDesign #LLM #AIsecurity #HealthTech #FinTech #SecureTechTalks #DataProtection #GoogleResearch
Google выпустил VaultGemma — модель, которую воспитывали не только на грамотных ответах, но и на строгой приватности. Идея простая: дать организациям LLM, которая обрабатывает чувствительные данные и при этом не «выдаёт» их назад.
Что под капотом, какие компромиссы и как это использовать в реальной жизни — разберём по полочкам. 🧩
Простыми словами
🧠 VaultGemma - это компактная LLM (около 1B параметров), обученная с применением дифференциальной приватности (DP). Это математический подход, в котором при обучении в данные добавляют контролируемый шум, чтобы исключить возможность восстановить отдельную запись из модели.
🔬 Google подчёркивает, что модель строилась с формальной верификацией приватности, то есть не «на словах», а с измеримыми гарантиями.
Кто нуждается в так моделях?
🏥 Медицинские сервисы, банки и госструктуры: те, кому нужна мощь LLM, но нельзя рисковать утечкой PII или секретных записей.
⚖️ VaultGemma даёт вариант использовать LLM внутри организации для анализа конфиденциальных данных - с гораздо меньшим шансом, что модель «запомнит» и выдаст что-то приватное.
Какие реальные ограничения и компромиссы ждать
⚖️ Приватность против полезности — шум, который добавляют ради DP, снижает точность. Для многих задач модель остаётся «достаточно хорошей», но в тонких сценариях полезность может падать.
🧮 Снижение эффективности обучения - DP требует больших батчей, больше эпох и больше вычислений. Производство и обучение — дороже и медленнее.
⏱️ Latency и отклик - в некоторых приложениях скорость ответа становится критичной; DP-режимы могут увеличить задержки.
🔍 Это не панацея - DP даёт формальные гарантии, но при неправильной настройке параметров (epsilon, др.) или при агрессивной постобработке ответы всё равно могут «прослыть».
Все познаётся в сравнении
📊 По бенчмаркам модель уступает «традиционным» LLM без DP, но отставание невелико; в задачах вопрос-ответ, суммаризации и базовой аналитике VaultGemma показывает адекватный результат.
🧾 Google публикует инструменты и скрипты для верификации приватности — это ключевой момент: сообщество может проверить, а не слепо верить. ✅
Как использовать, практические советы
🔐 Не полагаться только на DP: комбинируйте VaultGemma с контролем доступа, аудитом запросов и токенизацией секретов.
🧪 Тестируйте модель на реальных сценариях — не абстрактных датасетах. Оцените, где полезность падает ниже приемлемого уровня.
🧾 Проводите внешнюю верификацию параметров приватности и публикуйте отчёты для регуляторов и партнёров.
🛡 Рассмотрите гибриды: VaultGemma on-prem + secure enclaves / MPC для особо чувствительных операций.
Коротко о рисках, которые не исчезли
🕵️♂️ DP защищает обучение, но не решение проблем неправильной конфигурации доступа к модели.
🔗 Сведение сведений (linkage) остаётся опасностью: если модель используется вместе с другими источниками, атака на перекрёстные данные всё ещё возможна.
♻️ Параметры приватности - это настройка. Неправильный выбор делает «приватность» номинальной.
🔗 Источник и подробности
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#VaultGemma #DifferentialPrivacy #PrivacyByDesign #LLM #AIsecurity #HealthTech #FinTech #SecureTechTalks #DataProtection #GoogleResearch
📡 Rayhunter: карманный сенсор телефонных вышек
Вам звонит друг. Вы выходите на улицу, держите телефон в руках, всё как обычно. Но вдруг ваш смартфон подхватывает сигнал, который на самом деле не от привычной базовой станции оператора, а от поддельной вышки. Телефон доверчиво делится с ней своим уникальным идентификатором IMSI. А где-то неподалёку злоумышленник получает доступ к информации о ваших звонках, перемещениях и, возможно, переписке.
Так работают IMSI-ловушки, которые маскируются под мобильные вышки. Их используют спецслужбы, киберпреступники и частные структуры. Самое опасное, что жертва почти никогда не замечает подвоха.
И вот пригодится Rayhunter - свежий проект от Electronic Frontier Foundation (EFF). Это инструмент, который превращает обычный мобильный хотспот в сенсор фальшивых вышек. 👉
🎯 Идея Rayhunter
Вместо сложных SDR-приёмников за тысячи долларов Rayhunter использует доступные устройства вроде Orbic RC400L. Подключаете, запускаете утилиту — и она начинает анализировать телеком-сигналы.
Цель простая: понять, не играет ли кто-то рядом в «оператора связи».
Rayhunter написан на Rust, языке, который ассоциируется с безопасностью и надёжностью. Утилита оптимизирована, чтобы собирать и обрабатывать сигналы без лишних рисков.
🔦 Что он показывает?
Rayhunter фиксирует аномалии в поведении сети:
📶 слишком «близкие» базовые станции с подозрительно сильным сигналом
🆔 идентификаторы, не совпадающие с ожидаемыми для оператора в регионе
🔄 частые перебросы между вышками без понятной причины
🚨 конфигурации, характерные для IMSI-ловушек
Когда что-то не так вы сразу видите это в логах.
⚠️ Где подвох?
Rayhunter не даёт 100% доказательств, что рядом именно IMSI-ловушка. Иногда сигнал может быть странным из-за ошибок конфигурации сети. Но в том-то и сила, он поднимает тревогу там, где обычно никто не заметил бы подвоха.
Главный минус - поддержка устройств. Пока гарантированно работает только Orbic RC400L, остальное зависит от энтузиастов и сообщества.
🚀 Безопасность каждого
IMSI-ловушки долго были чем-то вроде городских легенд: «говорят, в столице такие ставят». Теперь у нас появляется реальный инструмент, чтобы проверять, а не верить слухам.
EFF сделали шаг в сторону демократизации мобильной безопасности: теперь любой человек с недорогим устройством может заметить, что за ним пытаются следить.
🔗 GitHub проекта: EFForg/rayhunter
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#Rayhunter #EFF #IMSIcatcher #CellSiteSimulator #Privacy #OpSec #Rust #SecureTechTalks #MobileSecurity #CyberSec
Вам звонит друг. Вы выходите на улицу, держите телефон в руках, всё как обычно. Но вдруг ваш смартфон подхватывает сигнал, который на самом деле не от привычной базовой станции оператора, а от поддельной вышки. Телефон доверчиво делится с ней своим уникальным идентификатором IMSI. А где-то неподалёку злоумышленник получает доступ к информации о ваших звонках, перемещениях и, возможно, переписке.
Так работают IMSI-ловушки, которые маскируются под мобильные вышки. Их используют спецслужбы, киберпреступники и частные структуры. Самое опасное, что жертва почти никогда не замечает подвоха.
И вот пригодится Rayhunter - свежий проект от Electronic Frontier Foundation (EFF). Это инструмент, который превращает обычный мобильный хотспот в сенсор фальшивых вышек. 👉
🎯 Идея Rayhunter
Вместо сложных SDR-приёмников за тысячи долларов Rayhunter использует доступные устройства вроде Orbic RC400L. Подключаете, запускаете утилиту — и она начинает анализировать телеком-сигналы.
Цель простая: понять, не играет ли кто-то рядом в «оператора связи».
Rayhunter написан на Rust, языке, который ассоциируется с безопасностью и надёжностью. Утилита оптимизирована, чтобы собирать и обрабатывать сигналы без лишних рисков.
🔦 Что он показывает?
Rayhunter фиксирует аномалии в поведении сети:
📶 слишком «близкие» базовые станции с подозрительно сильным сигналом
🆔 идентификаторы, не совпадающие с ожидаемыми для оператора в регионе
🔄 частые перебросы между вышками без понятной причины
🚨 конфигурации, характерные для IMSI-ловушек
Когда что-то не так вы сразу видите это в логах.
⚠️ Где подвох?
Rayhunter не даёт 100% доказательств, что рядом именно IMSI-ловушка. Иногда сигнал может быть странным из-за ошибок конфигурации сети. Но в том-то и сила, он поднимает тревогу там, где обычно никто не заметил бы подвоха.
Главный минус - поддержка устройств. Пока гарантированно работает только Orbic RC400L, остальное зависит от энтузиастов и сообщества.
🚀 Безопасность каждого
IMSI-ловушки долго были чем-то вроде городских легенд: «говорят, в столице такие ставят». Теперь у нас появляется реальный инструмент, чтобы проверять, а не верить слухам.
EFF сделали шаг в сторону демократизации мобильной безопасности: теперь любой человек с недорогим устройством может заметить, что за ним пытаются следить.
🔗 GitHub проекта: EFForg/rayhunter
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#Rayhunter #EFF #IMSIcatcher #CellSiteSimulator #Privacy #OpSec #Rust #SecureTechTalks #MobileSecurity #CyberSec
👍2
🕵️♂️ Фантазии ИИ становятся оружием
Сначала это выглядело как забавная ошибка искусственного интеллекта: вы просите подсказку, а модель уверенно придумывает несуществующую библиотеку. «Просто галлюцинация», думает разработчик. Но именно эти «фантазии» стали топливом для новой схемы атак, которая стремительно превращается в угрозу для всей экосистемы оpen source.
Современные модели кода иногда галлюцинируют — придумывают несуществующие пакеты. Злоумышленники ловят эти «идеи», регистрируют пакеты с такими именами и получают прибыль: слопскваттинг - новый класс атак.
🔬 Немного статистики
Исследования и обзоры кода сгенерированных подсказок дают тревожные цифры:
➖ в среднем ≈20% сгенерированных кодовых сниппетов содержали ссылки на пакеты, которых не существует; коммерческие модели галлюцинируют реже, открытые — значительно чаще.
➖ при повторных запросах одна и та же «вымышленная» зависимость повторяется - 43% галлюцинаций стабильно появлялись при 10 повторах, а 58% более чем в одном прогоне; это значит, у атакующих есть «набор имен», который можно автоматизированно захватить.
➖ около 38% таких вымышленных названий имеют умеренное сходство со знакомыми пакетами (по структуре названия) и выглядят правдоподобно для человеческого глаза.
Эти числа не просто статистика. Это план для автоматизированной кампании по захвату имён в PyPI / npm: генерация → регистрация → ожидание загрузок.
🧩 Механика атаки
1⃣ LLM генерирует код и «советует» установить пакет cool-utils-helpers (вымышленное имя).
2⃣ Атакующий заранее мониторит такие подсказки или генерирует варианты с помощью бота.
3⃣ Злоумышленник быстро публикует в реестр пакет с тем же именем — но со скриптом post-install, скрытым эксплойтом или кодом для кражи секретов.
4⃣ CI/Dev упрощают жизнь и пакет попадает в сборку, разворачивается в окружении с доступом к токенам, ключам, облаку.
Supply chain-атаки на npm и PyPI уже показывали способы проникновения через доверие к зависимостям (пример с event-stream/flatmap-stream в npm), когда популярный пакет получил вредоносную зависимость и оказались затронуты миллионы загрузок.
Кампании с сотнями/тысячами фейковых или компрометированных пакетов демонстрировали, насколько легко засорить экосистемы и сколько автоматизации требуется злоумышленнику.
🎯 Человеческий фактор + автоматизация
➖ Разработчики доверяют инструментам: подсказка от LLM воспринимается как «быстрый путь» — и проверка пакета отходит на второй план.
➖ CI/CD часто автоматически устанавливает зависимости для сборки, то есть один npm install в pipeline может превратить репозиторий в вектор атаки.
➖ Регистры пакетов допускают массовые публикации; автоматизация атаки при грамотной оркестровке может сгенерировать сотни «ловушечных» пакетов за считанные минуты.
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#Slopsquatting #LLM #SupplyChainSecurity #DevSecOps #OpenSource #npm #PyPI #AIrisks #SecureTechTalks
Сначала это выглядело как забавная ошибка искусственного интеллекта: вы просите подсказку, а модель уверенно придумывает несуществующую библиотеку. «Просто галлюцинация», думает разработчик. Но именно эти «фантазии» стали топливом для новой схемы атак, которая стремительно превращается в угрозу для всей экосистемы оpen source.
Современные модели кода иногда галлюцинируют — придумывают несуществующие пакеты. Злоумышленники ловят эти «идеи», регистрируют пакеты с такими именами и получают прибыль: слопскваттинг - новый класс атак.
🔬 Немного статистики
Исследования и обзоры кода сгенерированных подсказок дают тревожные цифры:
Эти числа не просто статистика. Это план для автоматизированной кампании по захвату имён в PyPI / npm: генерация → регистрация → ожидание загрузок.
🧩 Механика атаки
1⃣ LLM генерирует код и «советует» установить пакет cool-utils-helpers (вымышленное имя).
2⃣ Атакующий заранее мониторит такие подсказки или генерирует варианты с помощью бота.
3⃣ Злоумышленник быстро публикует в реестр пакет с тем же именем — но со скриптом post-install, скрытым эксплойтом или кодом для кражи секретов.
4⃣ CI/Dev упрощают жизнь и пакет попадает в сборку, разворачивается в окружении с доступом к токенам, ключам, облаку.
Supply chain-атаки на npm и PyPI уже показывали способы проникновения через доверие к зависимостям (пример с event-stream/flatmap-stream в npm), когда популярный пакет получил вредоносную зависимость и оказались затронуты миллионы загрузок.
Кампании с сотнями/тысячами фейковых или компрометированных пакетов демонстрировали, насколько легко засорить экосистемы и сколько автоматизации требуется злоумышленнику.
🎯 Человеческий фактор + автоматизация
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#Slopsquatting #LLM #SupplyChainSecurity #DevSecOps #OpenSource #npm #PyPI #AIrisks #SecureTechTalks
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤1
🚨 Как взломать ИИ через конкретизацию контента? 🚨
Исследователи из KTH (Швеция) представили свежую работу о том, как обходить защиту больших языковых моделей (LLM). На конференции GameSec 2025 они рассказали о новой технике под названием Content Concretization (CC), «конкретизация контента».
В чём суть: вместо хитрых промптов или обфускации злоумышленники берут абстрактную задачу («сделай DDoS-атаку») и шаг за шагом превращают её в рабочий код с помощью цепочки LLM.
🛠️ Как работает Content Concretization
➖ Черновик - низкоуровневая модель (например, GPT-4o-mini) с более слабыми фильтрами генерирует базовый план или псевдокод.
➖ Уточнение - несколько итераций доработки черновика (1–3 шага), чтобы убрать абстракции.
➖ Финал - более «умная» модель (например, Claude 3.7 Sonnet) получает и исходный запрос, и черновик, и превращает это в полноценный эксплойт или готовый код.
Таким образом, система по сути «обманывает сама себя»: слабая модель генерирует набросок, сильная доводит до продакшн-уровня.
📊 Результаты исследования
Учёные прогнали 350 промптов из CySecBench (специализированного датасета для кибератак) и получили такие цифры:
🔒 Без уточнений (N=0): успех всего 7.1%.
⚡ С 1 итерацией: рост до 57.1%.
📈 Оптимум на 3 итерациях: 62% успешных джейлбрейков.
🔻 4 итерации дают падение (46.6%) — слабая модель начинает «отказываться» на поздних шагах.
💰 Цена атаки — всего 7.5 цента за один промпт, что делает метод экономически доступным.
🧪 Что реально сгенерировала система
Исследователи тестировали 3 классические сценария:
1⃣ SYN-flood: многопоточный DoS-скрипт с подменой IP. Работает в тестовой сети, но против современных защит нужен апгрейд.
2⃣ Spear-phishing: модульный фреймворк с веб-скрейпером, генерацией писем через GPT и SMTP-рассылкой. Умеет писать убедительные письма под жертву.
3⃣ SQLi-сканер: находил до 35 уязвимостей и извлекал реальные данные (имена БД, юзеры, версии MySQL) на тестовых сайтах.
Результат: код работает почти сразу, иногда нужны лишь минимальные правки.
🔍 В чем подвох?
➖ Системы фильтров плохо справляются с пошаговым уточнением, они блокируют финальный промпт, но не понимают, что по цепочке строится эксплойт.
➖ Техника не требует сложных «ролевых игр» или обфускации, всё делается простыми прямыми инструкциями.
➖ Экономичность метода позволяет атакующим автоматизировать генерацию вредоносного кода в промышленных масштабах.
🛡️ Возможные меры защиты
Исследователи предлагают:
- Внедрять промежуточные фильтры, которые отслеживают разницу между шагами (например, от абстракции к конкретному коду).
- Ограничивать расширение «черновиков» подозрительного характера.
- Усиливать кросс-модельную проверку и независимый аудит цепочек вывода.
⚠️ Вывод: Content Concretization - это новый класс джейлбрейков, который показывает, что обходы фильтров LLM становятся всё более системными и технически продуманными. Впереди нас ждёт эра, где атаки будут строиться цепочками из нескольких ИИ, и именно там кибербезопасность получит новые вызовы.
Полный текст исследования: arXiv:2509.12937v1
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#AI #Jailbreak #LLM #CyberSecurity #Malware #Phishing #SQLi #SupplyChain #ChatGPT #Security #AI #SecureTechTalks
Исследователи из KTH (Швеция) представили свежую работу о том, как обходить защиту больших языковых моделей (LLM). На конференции GameSec 2025 они рассказали о новой технике под названием Content Concretization (CC), «конкретизация контента».
В чём суть: вместо хитрых промптов или обфускации злоумышленники берут абстрактную задачу («сделай DDoS-атаку») и шаг за шагом превращают её в рабочий код с помощью цепочки LLM.
🛠️ Как работает Content Concretization
Таким образом, система по сути «обманывает сама себя»: слабая модель генерирует набросок, сильная доводит до продакшн-уровня.
📊 Результаты исследования
Учёные прогнали 350 промптов из CySecBench (специализированного датасета для кибератак) и получили такие цифры:
🔒 Без уточнений (N=0): успех всего 7.1%.
⚡ С 1 итерацией: рост до 57.1%.
📈 Оптимум на 3 итерациях: 62% успешных джейлбрейков.
🔻 4 итерации дают падение (46.6%) — слабая модель начинает «отказываться» на поздних шагах.
💰 Цена атаки — всего 7.5 цента за один промпт, что делает метод экономически доступным.
🧪 Что реально сгенерировала система
Исследователи тестировали 3 классические сценария:
1⃣ SYN-flood: многопоточный DoS-скрипт с подменой IP. Работает в тестовой сети, но против современных защит нужен апгрейд.
2⃣ Spear-phishing: модульный фреймворк с веб-скрейпером, генерацией писем через GPT и SMTP-рассылкой. Умеет писать убедительные письма под жертву.
3⃣ SQLi-сканер: находил до 35 уязвимостей и извлекал реальные данные (имена БД, юзеры, версии MySQL) на тестовых сайтах.
Результат: код работает почти сразу, иногда нужны лишь минимальные правки.
🔍 В чем подвох?
🛡️ Возможные меры защиты
Исследователи предлагают:
- Внедрять промежуточные фильтры, которые отслеживают разницу между шагами (например, от абстракции к конкретному коду).
- Ограничивать расширение «черновиков» подозрительного характера.
- Усиливать кросс-модельную проверку и независимый аудит цепочек вывода.
⚠️ Вывод: Content Concretization - это новый класс джейлбрейков, который показывает, что обходы фильтров LLM становятся всё более системными и технически продуманными. Впереди нас ждёт эра, где атаки будут строиться цепочками из нескольких ИИ, и именно там кибербезопасность получит новые вызовы.
Полный текст исследования: arXiv:2509.12937v1
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#AI #Jailbreak #LLM #CyberSecurity #Malware #Phishing #SQLi #SupplyChain #ChatGPT #Security #AI #SecureTechTalks
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤🔥2
🔥 CAI: кибербезопасность получает армию ИИ-агентов 🤖🛡️
🎬 Будущее уже наступило
Вы открываете терминал, запускаете CAI и включаются десятки агентов:
👀 один собирает разведданные,
🔎 другой сканирует порты,
💣 третий тестирует эксплойт,
📝 четвёртый пишет отчёт для баг-баунти.
Команда ИИ-агентов, работающих синхронно. CAI - это открытый фреймворк от Alias Robotics для автоматизации киберопераций.
🚀 Ломаем привычные рамки
🤝 Open-source и bug-bounty ready: CAI задумывался не как игрушка для экспериментов, а как реальный инструмент для пентестеров, red-team и исследователей.
🎯 Архитектура «агенты + инструменты»: каждый агент имеет свою роль и свой «арсенал» (от nmap до Metasploit).
🔗 Следы не теряются: CAI логирует всё: какие команды выполнялись, какие промпты сработали, какой результат получился. Для аудита и отчётности это золото.
🛠️ Гибкость: хотите Ollama, OpenAI или что-то локальное? CAI не привязан к одному LLM.
🕵️ Где пригодится?
🕸 Bug bounty: автоматизация разведки и приоритезации уязвимостей экономит дни работы.
💥 Red team: цепочки агентов моделируют целый сценарий атаки: от входа до post-exploitation.
🛡️ Blue team / SOC: агенты собирают артефакты инцидента и готовят отчёт быстрее аналитика.
🤖 Робототехника и OT: Alias Robotics не забыли свои корни: CAI подходит и для проверки безопасности промышленных роботов.
⚡ Киллер фичи
🔄 Параллельный запуск агентов - анализ сразу по десяткам целей.
🧩 Плагины - интеграции с классическими тулзами (nmap, nikto, metasploit) и кастомные расширения.
🎓 CAI Fluency - образовательная платформа, где учат, как безопасно и эффективно использовать агентов.
🌍 Изолированные среды - поддержка развёртывания в air-gapped сетях и оффлайн-режим.
⚠️ Тёмная сторона
🕳️ Этический риск - злоумышленники могут использовать CAI для масштабных атак.
🤖 Галлюцинации моделей - автономия ИИ = риск ложных действий, нужен human-in-the-loop.
💻 Ресурсоёмкость - для серьёзных сценариев нужны контейнеры, VM и CI-инфраструктура.
🧭 Вывод
CAI не просто ещё один инструмент для пентеста - это оркестр ИИ-агентов, который может: ускорять поиск уязвимостей, автоматизировать SOC-процессы и даже работать в индустриальных системах.
🐙 Забираем проект: GitHub CAI
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#CAI #Cybersecurity #AIagents #RedTeam #BugBounty #SOC #security #DevSecOps #development #AliasRobotics #AIsecurity #AI #SecureTechTalks
🎬 Будущее уже наступило
Вы открываете терминал, запускаете CAI и включаются десятки агентов:
👀 один собирает разведданные,
🔎 другой сканирует порты,
💣 третий тестирует эксплойт,
📝 четвёртый пишет отчёт для баг-баунти.
Команда ИИ-агентов, работающих синхронно. CAI - это открытый фреймворк от Alias Robotics для автоматизации киберопераций.
🚀 Ломаем привычные рамки
🤝 Open-source и bug-bounty ready: CAI задумывался не как игрушка для экспериментов, а как реальный инструмент для пентестеров, red-team и исследователей.
🎯 Архитектура «агенты + инструменты»: каждый агент имеет свою роль и свой «арсенал» (от nmap до Metasploit).
🔗 Следы не теряются: CAI логирует всё: какие команды выполнялись, какие промпты сработали, какой результат получился. Для аудита и отчётности это золото.
🛠️ Гибкость: хотите Ollama, OpenAI или что-то локальное? CAI не привязан к одному LLM.
🕵️ Где пригодится?
🕸 Bug bounty: автоматизация разведки и приоритезации уязвимостей экономит дни работы.
💥 Red team: цепочки агентов моделируют целый сценарий атаки: от входа до post-exploitation.
🛡️ Blue team / SOC: агенты собирают артефакты инцидента и готовят отчёт быстрее аналитика.
🤖 Робототехника и OT: Alias Robotics не забыли свои корни: CAI подходит и для проверки безопасности промышленных роботов.
⚡ Киллер фичи
🔄 Параллельный запуск агентов - анализ сразу по десяткам целей.
🧩 Плагины - интеграции с классическими тулзами (nmap, nikto, metasploit) и кастомные расширения.
🎓 CAI Fluency - образовательная платформа, где учат, как безопасно и эффективно использовать агентов.
🌍 Изолированные среды - поддержка развёртывания в air-gapped сетях и оффлайн-режим.
⚠️ Тёмная сторона
🕳️ Этический риск - злоумышленники могут использовать CAI для масштабных атак.
🤖 Галлюцинации моделей - автономия ИИ = риск ложных действий, нужен human-in-the-loop.
💻 Ресурсоёмкость - для серьёзных сценариев нужны контейнеры, VM и CI-инфраструктура.
🧭 Вывод
CAI не просто ещё один инструмент для пентеста - это оркестр ИИ-агентов, который может: ускорять поиск уязвимостей, автоматизировать SOC-процессы и даже работать в индустриальных системах.
🐙 Забираем проект: GitHub CAI
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#CAI #Cybersecurity #AIagents #RedTeam #BugBounty #SOC #security #DevSecOps #development #AliasRobotics #AIsecurity #AI #SecureTechTalks
❤2
🔥 CyberSOCEval - большой «экзамен» для ИИ в кибербезопасности
В кибербезопасности любят цифры и факты. Но что делать, когда речь идёт не о вредоносах, а о возможностях LLM-моделей?
CrowdStrike представили то, чего давно ждали: CyberSOCEval — бенчмарк, проверяющий, на что реально способны ИИ в задачах анализа вредоносного ПО и Threat Intelligence.
🦠 Динамический анализ малвари
Исследователи взяли коллекцию сэмплов:
💣 вымогатели
🕵️ инфостилеры
🖥 RAT
и другие.
Все они были прогнаны через CrowdStrike Falcon® Sandbox (Hybrid Analysis), отчёты получены в JSON.
👉 На основе этих данных Llama 3.2 90B сгенерировала 609 тестов с множественным выбором, которые проверили вручную.
Моделям нужно было понять динамику: какие процессы запускаются, куда идёт трафик, что меняется в системе.
📑 Threat Intelligence reasoning
Здесь всё интереснее:
📄 45 TI-отчётов от CrowdStrike, АНБ и других;
🖼 PDF превращены в PNG (!);
🧩 вопросы строятся на основе графов «актор → софт → цель».
Итого: 588 вопросов, часть вручную составленных (где без анализа изображений никак).
📊 Результаты моделей
🦾 Малварь (15-28%)
🥇 Claude-3.7-Sonnet
🥈 llama-4-maverick
🥉 Deepseek-R1
📡 TI (43-53%)
🥇 gpt-o3
🥈 llama-4-maverick (обошёл gpt-4o и gemini-2.5-pro)
🤯 даже «малыш» llama-4-scout обогнал gpt-4o.
🤯 Инсайты исследования
🗑 Удаление «мусора» из отчётов почти не снижает качество.
📜 Замена картинок на текст = +10 п.п. точности.
🧠 Добавление reasoning почти не улучшает ответы.
🎭 Смешанные впечатления
🔹 С одной стороны — это шаг к стандарту оценки LLM в кибере.
🔹 С другой — выглядит как «чья модель лучше парсит CrowdStrike Falcon® отчёты».
⚠️ Странности:
- не указано количество сэмплов;
- Deepseek-R1 не протестирован на TI;
- отчёты в картинках - сомнительное решение;
- много геополитики в вопросах.
🚀 Куда дальше?
CyberSOCEval пока «сырая» версия, но это только начало. Ждём:
- больше датасетов,
- меньше синтетики,
- больше практических задач.
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#AI #LLM #CyberSOCEval #MalwareAnalysis #ThreatIntelligence #SecureTechTalks
В кибербезопасности любят цифры и факты. Но что делать, когда речь идёт не о вредоносах, а о возможностях LLM-моделей?
CrowdStrike представили то, чего давно ждали: CyberSOCEval — бенчмарк, проверяющий, на что реально способны ИИ в задачах анализа вредоносного ПО и Threat Intelligence.
🦠 Динамический анализ малвари
Исследователи взяли коллекцию сэмплов:
💣 вымогатели
🕵️ инфостилеры
🖥 RAT
и другие.
Все они были прогнаны через CrowdStrike Falcon® Sandbox (Hybrid Analysis), отчёты получены в JSON.
👉 На основе этих данных Llama 3.2 90B сгенерировала 609 тестов с множественным выбором, которые проверили вручную.
Моделям нужно было понять динамику: какие процессы запускаются, куда идёт трафик, что меняется в системе.
📑 Threat Intelligence reasoning
Здесь всё интереснее:
📄 45 TI-отчётов от CrowdStrike, АНБ и других;
🖼 PDF превращены в PNG (!);
🧩 вопросы строятся на основе графов «актор → софт → цель».
Итого: 588 вопросов, часть вручную составленных (где без анализа изображений никак).
📊 Результаты моделей
🦾 Малварь (15-28%)
🥇 Claude-3.7-Sonnet
🥈 llama-4-maverick
🥉 Deepseek-R1
📡 TI (43-53%)
🥇 gpt-o3
🥈 llama-4-maverick (обошёл gpt-4o и gemini-2.5-pro)
🤯 даже «малыш» llama-4-scout обогнал gpt-4o.
🤯 Инсайты исследования
🗑 Удаление «мусора» из отчётов почти не снижает качество.
📜 Замена картинок на текст = +10 п.п. точности.
🧠 Добавление reasoning почти не улучшает ответы.
🎭 Смешанные впечатления
🔹 С одной стороны — это шаг к стандарту оценки LLM в кибере.
🔹 С другой — выглядит как «чья модель лучше парсит CrowdStrike Falcon® отчёты».
⚠️ Странности:
- не указано количество сэмплов;
- Deepseek-R1 не протестирован на TI;
- отчёты в картинках - сомнительное решение;
- много геополитики в вопросах.
🚀 Куда дальше?
CyberSOCEval пока «сырая» версия, но это только начало. Ждём:
- больше датасетов,
- меньше синтетики,
- больше практических задач.
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#AI #LLM #CyberSOCEval #MalwareAnalysis #ThreatIntelligence #SecureTechTalks
👍2
🔥 Nosey Parker - инструмент поиска утечек секретов
Многие инструменты пытаются «обнаружить утечки», но часто они либо слишком медленные, либо выдают тонны ложных тревог. 🚨
А вот Nosey Parker от Praetorian - это инструмент, который действительно оправдывает своё имя: он нюхает чужие секреты в коде, логах и артефактах CI/CD, вытаскивая наружу то, что должно было остаться спрятанным.
🧩 Что умеет Nosey Parker?
🔑 Ищет секреты по сигнатурам: токены, пароли, API-ключи, сертификаты. Причём он не ограничивается шаблонными regex’ами — у него есть встроенные модели, которые понимают контекст.
⚡ Сканирует быстро: инструмент оптимизирован под большие кодовые базы и репозитории.
🛠 Поддерживает интеграции: можно встроить в CI/CD пайплайн и проверять код ещё до того, как он попадёт в репозиторий.
📊 Удобные отчёты: результаты можно выгружать в JSON или CSV и обрабатывать дальше автоматикой.
🚀 Чем он отличается от конкурентов?
🔍 В отличие от классических «поисковиков по regex», Nosey Parker делает акцент на снижение количества ложных срабатываний.
То есть, если GitGuardian или TruffleHog часто заливают вас шумом, тут акцент на качественный результат.
Ещё одна сильная сторона - масштабируемость. Набор правил легко расширяется, а результаты анализа можно передавать в SIEM или собственные SOC-инструменты.
🕵️ Где применять?
🔐 Аудит открытых репозиториев - проверка кода перед публикацией или в ходе багбаунти.
🏢 Корпоративные пайплайны - автоматическая проверка коммитов и pull request’ов.
☁️ Облака и CI/CD - поиск секретов в логах, артефактах и контейнерах.
🛡 Red Team операции - ускоряет поиск ценных утечек у цели.
⚠️ Ограничения
🚫 Инструмент не «понимает» бизнес-контекст, поэтому иногда может пропускать кастомные форматы ключей.
📦 Нужно учитывать затраты на интеграцию, встраивание в большие пайплайны потребует доработки.
✅ Вывод
Nosey Parker отличный инструмент для тех, кто хочет держать секреты при себе и вовремя находить уязвимости в процессе разработки. Он не перегружает аналитика шумом и вписывается в корпоративный цикл разработки.
🔑 Совет: если вы до сих пор полагаетесь на ручной grep при проверке секретов — самое время попробовать Nosey Parker. Возможно, именно он спасёт ваши API-ключи от попадания в чужие руки.
🔗 Ссылка на GitHub
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#CyberSecurity #DevSecOps #InfoSec #SecretsManagement #SecureTechTalks #password #API #Security #CI
Многие инструменты пытаются «обнаружить утечки», но часто они либо слишком медленные, либо выдают тонны ложных тревог. 🚨
А вот Nosey Parker от Praetorian - это инструмент, который действительно оправдывает своё имя: он нюхает чужие секреты в коде, логах и артефактах CI/CD, вытаскивая наружу то, что должно было остаться спрятанным.
🧩 Что умеет Nosey Parker?
🔑 Ищет секреты по сигнатурам: токены, пароли, API-ключи, сертификаты. Причём он не ограничивается шаблонными regex’ами — у него есть встроенные модели, которые понимают контекст.
⚡ Сканирует быстро: инструмент оптимизирован под большие кодовые базы и репозитории.
🛠 Поддерживает интеграции: можно встроить в CI/CD пайплайн и проверять код ещё до того, как он попадёт в репозиторий.
📊 Удобные отчёты: результаты можно выгружать в JSON или CSV и обрабатывать дальше автоматикой.
🚀 Чем он отличается от конкурентов?
🔍 В отличие от классических «поисковиков по regex», Nosey Parker делает акцент на снижение количества ложных срабатываний.
То есть, если GitGuardian или TruffleHog часто заливают вас шумом, тут акцент на качественный результат.
Ещё одна сильная сторона - масштабируемость. Набор правил легко расширяется, а результаты анализа можно передавать в SIEM или собственные SOC-инструменты.
🕵️ Где применять?
🔐 Аудит открытых репозиториев - проверка кода перед публикацией или в ходе багбаунти.
🏢 Корпоративные пайплайны - автоматическая проверка коммитов и pull request’ов.
☁️ Облака и CI/CD - поиск секретов в логах, артефактах и контейнерах.
🛡 Red Team операции - ускоряет поиск ценных утечек у цели.
⚠️ Ограничения
🚫 Инструмент не «понимает» бизнес-контекст, поэтому иногда может пропускать кастомные форматы ключей.
📦 Нужно учитывать затраты на интеграцию, встраивание в большие пайплайны потребует доработки.
✅ Вывод
Nosey Parker отличный инструмент для тех, кто хочет держать секреты при себе и вовремя находить уязвимости в процессе разработки. Он не перегружает аналитика шумом и вписывается в корпоративный цикл разработки.
🔑 Совет: если вы до сих пор полагаетесь на ручной grep при проверке секретов — самое время попробовать Nosey Parker. Возможно, именно он спасёт ваши API-ключи от попадания в чужие руки.
🔗 Ссылка на GitHub
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#CyberSecurity #DevSecOps #InfoSec #SecretsManagement #SecureTechTalks #password #API #Security #CI
❤1
🔥 DDoS больше не внезапный шторм: исследователи научились предсказывать атаки с помощью нейросетей ⚡
Distributed Denial-of-Service (DDoS) - одна из самых разрушительных киберугроз. 🌐 Когда ботнет из сотен тысяч устройств обрушивает лавину трафика на ваш сервер, у вас остаются секунды для реакции. Но что если атаки можно не только фиксировать, когда всё уже горит, а предсказывать заранее?
📑 Исследователи из Universiti Malaya и Universiti Teknikal Malaysia Melaka опубликовали работу, где применили методы глубокого обучения для прогнозирования DDoS. Суть: анализ исторических данных + модель LSTM (Long Short-Term Memory) = система, которая умеет заранее улавливать признаки готовящейся атаки.
📊 Что сделали учёные?
1⃣ Проанализировали 192 525 DDoS-атак за 2019-2021 годы.
2⃣ Отдельно рассмотрели период COVID-19, когда переход бизнеса в онлайн вызвал взрыв атак:
- количество нападений >1 Тбит/с выросло на 94% всего за год.
- В выборке - данные более чем от 330 интернет-провайдеров, Digital Attack Map и публичных отчётов ISP.
3⃣ Обучили LSTM-модель, способную ловить паттерны во временных рядах, чтобы предугадывать моменты, когда вероятность DDoS особенно высока.
🚨 Результаты
✔️ Модель научилась предсказывать временные пики атак - пусть и не всегда точно указывая объём и длительность.
✔️ Даёт защитникам фору по времени: можно заранее поднять ресурсы, включить фильтрацию или распределить нагрузку.
✔️ Подтвердила, что чем больше данных в истории, тем выше точность прогнозов.
❌ Но есть и слабые места:
➖ Ошибки в оценке масштаба атаки.
➖ Ложные тревоги: иногда система "перебдит".
➖ Новые мультивекторные атаки всё ещё сложно предсказать.
🌍 Кому это нужно?
➖ CDN и облачные провайдеры смогут заранее готовить мощности и маршруты.
➖ Хостинги - переключать трафик на фильтрующие узлы до пика атаки.
➖ SOC-команды - заранее активировать агрессивные правила, а не включать их в панике.
💡 Если классическая защита DDoS похожа на пожарную команду, то этот подход ближе к метеослужбе: прогноз погоды не всегда точен, но он позволяет подготовиться.
🔧 Куда двигаться дальше?
➖ Добавлять новые типы данных: IoT-ботнеты, арендуемые DDoS-for-hire сервисы.
➖ Использовать ансамбли моделей: LSTM + трансформеры для точности.
➖ Работать над снижением ложных тревог, чтобы SOC-аналитики не игнорировали предупреждения.
📌 Немного фактов
Чтобы понять масштаб угрозы, вспомним последние громкие атаки:
🌐 Google (2023): крупнейшая DDoS-атака зафиксирована на уровне 398 млн запросов в секунду (RPS).
☁️ Cloudflare (2023): волна атак достигала 71 млн RPS.
🛡️ AWS (2020): DDoS на 2,3 Тбит/с стал одной из крупнейших атак того времени.
➡️ DDoS всегда был атакой-внезапностью. Но исследование показывает: будущее киберзащиты - в прогнозах и проактивных мерах. Даже неполное предсказание способно спасти миллионы долларов и сохранить uptime критических сервисов.
🔗 Полный текст исследования: arXiv:2509.02076
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#DDoS #DeepLearning #CyberSecurity #LSTM #ThreatIntelligence #SecureTechTalks #ML #DataScience #ThreatIntelligence
Distributed Denial-of-Service (DDoS) - одна из самых разрушительных киберугроз. 🌐 Когда ботнет из сотен тысяч устройств обрушивает лавину трафика на ваш сервер, у вас остаются секунды для реакции. Но что если атаки можно не только фиксировать, когда всё уже горит, а предсказывать заранее?
📑 Исследователи из Universiti Malaya и Universiti Teknikal Malaysia Melaka опубликовали работу, где применили методы глубокого обучения для прогнозирования DDoS. Суть: анализ исторических данных + модель LSTM (Long Short-Term Memory) = система, которая умеет заранее улавливать признаки готовящейся атаки.
📊 Что сделали учёные?
1⃣ Проанализировали 192 525 DDoS-атак за 2019-2021 годы.
2⃣ Отдельно рассмотрели период COVID-19, когда переход бизнеса в онлайн вызвал взрыв атак:
- количество нападений >1 Тбит/с выросло на 94% всего за год.
- В выборке - данные более чем от 330 интернет-провайдеров, Digital Attack Map и публичных отчётов ISP.
3⃣ Обучили LSTM-модель, способную ловить паттерны во временных рядах, чтобы предугадывать моменты, когда вероятность DDoS особенно высока.
🚨 Результаты
✔️ Модель научилась предсказывать временные пики атак - пусть и не всегда точно указывая объём и длительность.
✔️ Даёт защитникам фору по времени: можно заранее поднять ресурсы, включить фильтрацию или распределить нагрузку.
✔️ Подтвердила, что чем больше данных в истории, тем выше точность прогнозов.
❌ Но есть и слабые места:
🌍 Кому это нужно?
💡 Если классическая защита DDoS похожа на пожарную команду, то этот подход ближе к метеослужбе: прогноз погоды не всегда точен, но он позволяет подготовиться.
🔧 Куда двигаться дальше?
📌 Немного фактов
Чтобы понять масштаб угрозы, вспомним последние громкие атаки:
🌐 Google (2023): крупнейшая DDoS-атака зафиксирована на уровне 398 млн запросов в секунду (RPS).
☁️ Cloudflare (2023): волна атак достигала 71 млн RPS.
🛡️ AWS (2020): DDoS на 2,3 Тбит/с стал одной из крупнейших атак того времени.
➡️ DDoS всегда был атакой-внезапностью. Но исследование показывает: будущее киберзащиты - в прогнозах и проактивных мерах. Даже неполное предсказание способно спасти миллионы долларов и сохранить uptime критических сервисов.
🔗 Полный текст исследования: arXiv:2509.02076
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#DDoS #DeepLearning #CyberSecurity #LSTM #ThreatIntelligence #SecureTechTalks #ML #DataScience #ThreatIntelligence
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤1
🛡️ Delinea открывает MCP Server - как не дать ИИ-агенту украсть ваши ключи
🤖 AI-агенты уже не фантазия - они действуют в CI/CD, автоматизируют докер-образы и могут запускать инфраструктурные команды.
❓ Вопрос: доверять им секреты напрямую или сделать промежуточное «секретное» хранилище?
🔥 Delinea выпустила бесплатный, открытый MCP Server - и это реальный шаг к безопасной интеграции агентов с корпоративными секретами.
🔗 Подробнее: Delinea MCP Server на GitHub
📄 Официальный анонс: Unlocking AI Agents with Delinea MCP Server
📚 MCP спецификация: Model Context Protocol
🔍 Что это такое простыми словами
MCP Server - это прокси/контроллер между AI-агентом и системой управления секретами Delinea.
🔑 Агент просит выполнить действие или получить credential - но вместо того, чтобы отдать ему пароль, сервер:
🕒 выдаёт короткоживущий токен (ephemeral token),
🛡 проверяет политики доступа,
📜 логирует всё для аудита.
Агент работает - но не видит реального секрета.
⚙️ Как это работает?
📩 Агент формирует запрос (например, на доступ к БД).
🔐 MCP Server аутентифицирует агента и проверяет политику.
✅ Если разрешено - выдаётся временный токен или проксируется действие.
🗂️ Все операции фиксируются для аудита.
✨ Преимущества MCP Server
🔒 Снижение риска утечек - секреты не попадают в промпты и память агентов.
⚖️ Контроль прав - политика «least privilege» применяется к каждому запросу.
👁 Прозрачность - кто, когда и зачем обращался за секретом, видно в логах.
🚀 Быстрый старт - готовый open-source сервер и интеграции для Delinea Platform.
🛠 Где реально пригодится?
⚡ DevOps/CI - агент получает временный доступ к БД для миграции (токен на 5 минут).
👨💻 Code-review агент - скачивает артефакты через контролируемый доступ.
💬 Чат-ассистент (Claude/ChatGPT) - выполняет команды, но не видит raw credentials.
⚠️ Ограничения
🏗️ Интеграция требует планирования - «plug and play» не получится.
🕰 Legacy-системы могут потребовать адаптеров.
⚖️ Ошибки в политиках опасны - могут дать агенту слишком много прав или заблокировать работу.
🚀 С чего начать
🔎 Посмотрите репозиторий: GitHub Delinea MCP.
🖥 Разверните сервер в тестовом окружении.
🔐 Настройте политики - только временные токены.
📊 Проверьте логи и сценарии отказа.
📈 Подключайте новых агентов постепенно.
🧠 Ещё несколько слов
AI-агенты становятся стандартом. Без контроля - это новая поверхность атаки.
MCP - уже признанный стандарт для безопасной интеграции.
Delinea сделала важный шаг, открыв свой сервер - и это сигнал: игра изменилась.
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#MCP #ModelContextProtocol #Delinea #AgentSecurity #PAM #OpenSource #AIagents #ChatGPT #SecretsManagement #DevSecOps #SecureTechTalks
🤖 AI-агенты уже не фантазия - они действуют в CI/CD, автоматизируют докер-образы и могут запускать инфраструктурные команды.
❓ Вопрос: доверять им секреты напрямую или сделать промежуточное «секретное» хранилище?
🔥 Delinea выпустила бесплатный, открытый MCP Server - и это реальный шаг к безопасной интеграции агентов с корпоративными секретами.
🔗 Подробнее: Delinea MCP Server на GitHub
📄 Официальный анонс: Unlocking AI Agents with Delinea MCP Server
📚 MCP спецификация: Model Context Protocol
🔍 Что это такое простыми словами
MCP Server - это прокси/контроллер между AI-агентом и системой управления секретами Delinea.
🔑 Агент просит выполнить действие или получить credential - но вместо того, чтобы отдать ему пароль, сервер:
🕒 выдаёт короткоживущий токен (ephemeral token),
🛡 проверяет политики доступа,
📜 логирует всё для аудита.
Агент работает - но не видит реального секрета.
⚙️ Как это работает?
📩 Агент формирует запрос (например, на доступ к БД).
🔐 MCP Server аутентифицирует агента и проверяет политику.
✅ Если разрешено - выдаётся временный токен или проксируется действие.
🗂️ Все операции фиксируются для аудита.
✨ Преимущества MCP Server
🔒 Снижение риска утечек - секреты не попадают в промпты и память агентов.
⚖️ Контроль прав - политика «least privilege» применяется к каждому запросу.
👁 Прозрачность - кто, когда и зачем обращался за секретом, видно в логах.
🚀 Быстрый старт - готовый open-source сервер и интеграции для Delinea Platform.
🛠 Где реально пригодится?
⚡ DevOps/CI - агент получает временный доступ к БД для миграции (токен на 5 минут).
👨💻 Code-review агент - скачивает артефакты через контролируемый доступ.
💬 Чат-ассистент (Claude/ChatGPT) - выполняет команды, но не видит raw credentials.
⚠️ Ограничения
🏗️ Интеграция требует планирования - «plug and play» не получится.
🕰 Legacy-системы могут потребовать адаптеров.
⚖️ Ошибки в политиках опасны - могут дать агенту слишком много прав или заблокировать работу.
🚀 С чего начать
🔎 Посмотрите репозиторий: GitHub Delinea MCP.
🖥 Разверните сервер в тестовом окружении.
🔐 Настройте политики - только временные токены.
📊 Проверьте логи и сценарии отказа.
📈 Подключайте новых агентов постепенно.
🧠 Ещё несколько слов
AI-агенты становятся стандартом. Без контроля - это новая поверхность атаки.
MCP - уже признанный стандарт для безопасной интеграции.
Delinea сделала важный шаг, открыв свой сервер - и это сигнал: игра изменилась.
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#MCP #ModelContextProtocol #Delinea #AgentSecurity #PAM #OpenSource #AIagents #ChatGPT #SecretsManagement #DevSecOps #SecureTechTalks
👍1
🔥 Firezone: новый взгляд на Zero Trust Gateway
В кибербезопасности давно не секрет: классические инструменты улаленного доступа всё хуже справляются с задачей защиты. Они либо слишком сложные в администрировании, либо превращаются в «ворота с одним замком» - взломал один ключ, и можно гулять по всей сети.
Но есть и исключения, Firezone - open-source решение, построенное на принципах Zero Trust и с прицелом на будущее.
🚀 Что такое Firezone?
Firezone - это платформа удалённого доступа нового поколения, объединяющая:
🌐 WireGuard как базовый протокол (скорость + надёжность + современная криптография).
🛡 Zero Trust Access: доступ к ресурсам не даётся «по умолчанию» только после аутентификации и проверки устройства.
🔄 Гибкость: интеграция с SSO, OpenID Connect, MFA.
🧩 Open Source: код открыт, можно кастомизировать под конкретные задачи.
🧰 Ключевые возможности
⚡ Молниеносная скорость: благодаря WireGuard производительность выше, чем у IPSec или OpenVPN.
👨💻 SSO и MFA: подключение пользователей через корпоративные IAM-системы (Okta, Google Workspace, Azure AD и др.).
🔑 Granular Access: доступ не ко всей сети, а только к нужным сервисам (например, к БД или API).
📊 Аудит и мониторинг: полные логи всех подключений.
🛠 Кроссплатформенность: клиенты для Linux, macOS, Windows, мобильных ОС.
☁️ Cloud-first архитектура: удобно для компаний, где половина ресурсов живёт в AWS/GCP/Azure.
🔍 Чем Firezone отличается от классических решений?
❌ В старых - «один ключ = весь доступ».
✅ В Firezone - доступ проверяется каждый раз, на каждом ресурсе.
❌ Старые инструменты плохо дружат с облаками и микросервисами.
✅ Firezone интегрируется с Kubernetes, контейнерами и SaaS-приложениями.
🔗 Репозиторий: github.com/firezone/firezone
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#Firezone #ZeroTrust #VPN #WireGuard #CyberSecurity #OpenSource #DevSecOps #CloudSecurity #AccessControl #SecureTechTalks
В кибербезопасности давно не секрет: классические инструменты улаленного доступа всё хуже справляются с задачей защиты. Они либо слишком сложные в администрировании, либо превращаются в «ворота с одним замком» - взломал один ключ, и можно гулять по всей сети.
Но есть и исключения, Firezone - open-source решение, построенное на принципах Zero Trust и с прицелом на будущее.
🚀 Что такое Firezone?
Firezone - это платформа удалённого доступа нового поколения, объединяющая:
🌐 WireGuard как базовый протокол (скорость + надёжность + современная криптография).
🛡 Zero Trust Access: доступ к ресурсам не даётся «по умолчанию» только после аутентификации и проверки устройства.
🔄 Гибкость: интеграция с SSO, OpenID Connect, MFA.
🧩 Open Source: код открыт, можно кастомизировать под конкретные задачи.
🧰 Ключевые возможности
⚡ Молниеносная скорость: благодаря WireGuard производительность выше, чем у IPSec или OpenVPN.
👨💻 SSO и MFA: подключение пользователей через корпоративные IAM-системы (Okta, Google Workspace, Azure AD и др.).
🔑 Granular Access: доступ не ко всей сети, а только к нужным сервисам (например, к БД или API).
📊 Аудит и мониторинг: полные логи всех подключений.
🛠 Кроссплатформенность: клиенты для Linux, macOS, Windows, мобильных ОС.
☁️ Cloud-first архитектура: удобно для компаний, где половина ресурсов живёт в AWS/GCP/Azure.
🔍 Чем Firezone отличается от классических решений?
❌ В старых - «один ключ = весь доступ».
✅ В Firezone - доступ проверяется каждый раз, на каждом ресурсе.
❌ Старые инструменты плохо дружат с облаками и микросервисами.
✅ Firezone интегрируется с Kubernetes, контейнерами и SaaS-приложениями.
🔗 Репозиторий: github.com/firezone/firezone
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#Firezone #ZeroTrust #VPN #WireGuard #CyberSecurity #OpenSource #DevSecOps #CloudSecurity #AccessControl #SecureTechTalks
👍2
🔥 ИИ против бэкдоров: как LLM учат находить малварь в обновлениях ПО
🚀 Сегодня программы обновляются перманентно, и за каждым апдейтом может скрываться угроза. Что если в новую версию "случайно" попал бэкдор или чужой вредоносный код? 🤯
История знает немало таких случаев: SolarWinds, log4j, 3CX, а совсем недавно - громкая атака на XZ Utils (источник).
🔍 Как ловят скрытые изменения
Специалисты используют метод под названием binary diffing - сравнение двух версий бинаря. Он показывает, где именно есть различия. Но вот понять, что именно изменилось и несут ли эти изменения угрозу - задача для долгих ночей с дизассемблером (обзор методов).
🤖 ИИ приходит на помощь
Исследователи из NYU Tandon и Narf Industries придумали, как встроить в процесс большие языковые модели (LLM). Теперь вместо сухого "файл изменился" можно получить осмысленное описание: что делает новая функция, чем она отличается от старой, и есть ли тут что-то подозрительное.
🧩 Баллы опасности для функций
Чтобы не утонуть в тысячах изменений, придумали метрику Functional Sensitivity Score (FSS). Она оценивает каждую функцию по пяти направлениям:
📡 ведет ли себя подозрительно (сети, процессы);
💾 трогает ли важные ресурсы (файлы, устройства);
🔐 рискует ли конфиденциальностью (пароли, ключи);
🛡️ ломает ли целостность (правит настройки, шифрует);
⚡ влияет ли на доступность (отключает сервисы, грузит систему).
Итог - "оценка чувствительности" от 0 до 10, почти как в CVSS (почти 😁).
🦠 Учёные устроили полигон для малвари
Чтобы проверить подход, исследователи сделали свой "тестовый полигон" - взяли 6 популярных open-source проектов (gzip, openssl, tar, sqlite, microhttpd, paho-mqtt) и внедрили туда три вида малвари:
шифровальщик (rware),
троян для удаленного доступа (rat),
клиент ботнета (botnet).
На выходе получился огромный датасет: 104 версии, 392 бинарных сравнения и 46 000 функций.
📊 Результаты
🎯 Precision: 0.98 - почти без ложных тревог.
🔎 Recall: 0.64 - до 64% вредоносных функций пойманы.
📈 Разница в FSS между чистыми и зараженными функциями - 3 балла.
А в реальном кейсе с XZ Utils метод сработал идеально: LLM отметил новые функции как "аномальные для liblzma" и выявил бэкдор (детали атаки).
Но ⚠️ есть и обратная сторона: те же методы могут использовать хакеры для реверс-инжиниринга. Поэтому авторы отдельно говорят об этике и необходимости ограничений.
🔮 Будущее
Ждём, когда каждый апдейт можно будет проверить автоматически.
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#кибербезопасность #supplychain #malware #LLM #reverseengineering #xz #opensource #binarydiff #infosec #softwaresecurity
🚀 Сегодня программы обновляются перманентно, и за каждым апдейтом может скрываться угроза. Что если в новую версию "случайно" попал бэкдор или чужой вредоносный код? 🤯
История знает немало таких случаев: SolarWinds, log4j, 3CX, а совсем недавно - громкая атака на XZ Utils (источник).
🔍 Как ловят скрытые изменения
Специалисты используют метод под названием binary diffing - сравнение двух версий бинаря. Он показывает, где именно есть различия. Но вот понять, что именно изменилось и несут ли эти изменения угрозу - задача для долгих ночей с дизассемблером (обзор методов).
🤖 ИИ приходит на помощь
Исследователи из NYU Tandon и Narf Industries придумали, как встроить в процесс большие языковые модели (LLM). Теперь вместо сухого "файл изменился" можно получить осмысленное описание: что делает новая функция, чем она отличается от старой, и есть ли тут что-то подозрительное.
🧩 Баллы опасности для функций
Чтобы не утонуть в тысячах изменений, придумали метрику Functional Sensitivity Score (FSS). Она оценивает каждую функцию по пяти направлениям:
📡 ведет ли себя подозрительно (сети, процессы);
💾 трогает ли важные ресурсы (файлы, устройства);
🔐 рискует ли конфиденциальностью (пароли, ключи);
🛡️ ломает ли целостность (правит настройки, шифрует);
⚡ влияет ли на доступность (отключает сервисы, грузит систему).
Итог - "оценка чувствительности" от 0 до 10, почти как в CVSS (почти 😁).
🦠 Учёные устроили полигон для малвари
Чтобы проверить подход, исследователи сделали свой "тестовый полигон" - взяли 6 популярных open-source проектов (gzip, openssl, tar, sqlite, microhttpd, paho-mqtt) и внедрили туда три вида малвари:
шифровальщик (rware),
троян для удаленного доступа (rat),
клиент ботнета (botnet).
На выходе получился огромный датасет: 104 версии, 392 бинарных сравнения и 46 000 функций.
📊 Результаты
🎯 Precision: 0.98 - почти без ложных тревог.
🔎 Recall: 0.64 - до 64% вредоносных функций пойманы.
📈 Разница в FSS между чистыми и зараженными функциями - 3 балла.
А в реальном кейсе с XZ Utils метод сработал идеально: LLM отметил новые функции как "аномальные для liblzma" и выявил бэкдор (детали атаки).
Но ⚠️ есть и обратная сторона: те же методы могут использовать хакеры для реверс-инжиниринга. Поэтому авторы отдельно говорят об этике и необходимости ограничений.
🔮 Будущее
Ждём, когда каждый апдейт можно будет проверить автоматически.
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#кибербезопасность #supplychain #malware #LLM #reverseengineering #xz #opensource #binarydiff #infosec #softwaresecurity
🧨 ИИ вышел из-под контроля? Как A2AS ставит заслон агентам
AI-агенты становятся всё более автономными и это здоровопока один из них случайно (или специально) не удалит базу данных, не сольёт секреты или не запустит вредоносный скрипт . Новая инициатива A2AS - попытка создать «HTTPS для агентов»: поведенческую сертификацию и runtime-защиту агентных систем.
🚨 Что происходит сейчас
Агентам дают доступ к ресурсам и API, но защитные барьеры часто фрагментированы и несовместимы. Результат - дырки, через которые проходят prompt-injection и иные хитрые атаки.
Реальные кейсы показывают опасность: от случайного удаления продакшн-данных до «галлюцинаций», приводящих к разрушительным действиям.
⚠️ Реальные провалы
🗑 Стартап Replit: агент случайно снёс production-базу данных партнёра.
💻 Google Gemini CLI: «галлюцинация» привела к удалению всех файлов проекта.
🐛 Эксплойты через агентов: внедрение троянов, утечки данных, выполнение произвольного кода.
🛡 Что такое A2AS и как оно помогает
A2AS - это фреймворк безопасности для agentic AI, который фокусируется на защите во время выполнения: поведенческая сертификация, runtime-контроль и изоляция опасных команд. Концепция сделать для агентов «уровень доверия», похожий на TLS для сетевого трафика.
🧩 Детали
Официальный сайт и whitepaper A2AS: https://a2as.org
🔗 Контекст: почему A2AS логично сочетать с A2A (Agent2Agent)
Параллельно развивается протокол A2A (Agent2Agent) — стандарт для взаимодействия агентов. Эти два слоя дополняют друг друга: A2A, как язык и маршрутизация для агентов, A2AS, как уровень безопасности и доверия поверх него.
🔥 Почему именно сейчас?
Агентам дают реальный доступ к критичным ресурсам и одна ошибка может стоить дорого.
Появление стандарта с поддержкой крупных вендоров (Wallarm, Google, Linux Foundation) повышает шанс, что решения станут массовыми и совместимыми.
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#кибербезопасность #AIsecurity #A2AS #A2A #agenticAI #promptinjection #DevSecOps #LLM #инфобез #SecureTechTalks #ChatGPT
AI-агенты становятся всё более автономными и это здорово
🚨 Что происходит сейчас
Агентам дают доступ к ресурсам и API, но защитные барьеры часто фрагментированы и несовместимы. Результат - дырки, через которые проходят prompt-injection и иные хитрые атаки.
Реальные кейсы показывают опасность: от случайного удаления продакшн-данных до «галлюцинаций», приводящих к разрушительным действиям.
⚠️ Реальные провалы
🗑 Стартап Replit: агент случайно снёс production-базу данных партнёра.
💻 Google Gemini CLI: «галлюцинация» привела к удалению всех файлов проекта.
🐛 Эксплойты через агентов: внедрение троянов, утечки данных, выполнение произвольного кода.
🛡 Что такое A2AS и как оно помогает
A2AS - это фреймворк безопасности для agentic AI, который фокусируется на защите во время выполнения: поведенческая сертификация, runtime-контроль и изоляция опасных команд. Концепция сделать для агентов «уровень доверия», похожий на TLS для сетевого трафика.
🧩 Детали
Официальный сайт и whitepaper A2AS: https://a2as.org
🔗 Контекст: почему A2AS логично сочетать с A2A (Agent2Agent)
Параллельно развивается протокол A2A (Agent2Agent) — стандарт для взаимодействия агентов. Эти два слоя дополняют друг друга: A2A, как язык и маршрутизация для агентов, A2AS, как уровень безопасности и доверия поверх него.
🔥 Почему именно сейчас?
Агентам дают реальный доступ к критичным ресурсам и одна ошибка может стоить дорого.
Появление стандарта с поддержкой крупных вендоров (Wallarm, Google, Linux Foundation) повышает шанс, что решения станут массовыми и совместимыми.
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#кибербезопасность #AIsecurity #A2AS #A2A #agenticAI #promptinjection #DevSecOps #LLM #инфобез #SecureTechTalks #ChatGPT
👍1
🚨 «Бэкап - иллюзия спасения?»
Правда о том, почему резервные копии не спасают бизнес от катастроф
🔥 Пожары в дата-центрах, 💡 отключения питания, 🐍 кибератаки, ❌ сбои облаков — катастрофы стали нормой. Но многие компании до сих пор думают, что «бэкап решает всё».
Правда в том, что бэкап — это не DR. Копия данных ≠ работающая инфраструктура.
📖 Источник: оригинальная статья Hystax на Хабре
💣 ТОП-5 заблуждений, которые ставят бизнес под удар
«Мы маленькие — нас это не коснётся» 🙈
«У нас есть бэкапы» 📦 (но без DR это мёртвый архив)
«Облако надёжно само по себе» ☁️
«План на бумаге - это готовность» 📑
«DR слишком дорого» 💰 (но простой обходится дороже!)
🧯 Бэкап vs DR
Бэкап - архив, который лежит и ждёт.
Disaster Recovery (DR) - сценарий возврата бизнеса к жизни за часы, а не дни.
📋 9 правил настоящего DR
✅ География: хранить копии в разных регионах и у разных провайдеров
✅ Документация + автоматизация: Terraform, Ansible, пайплайны
✅ Тесты: «боевые репетиции» под таймер
✅ Метрики RTO / RPO - понятные цели по времени и данным
✅ Failover: автоматическое переключение
✅ Устранение SPOF: независимые площадки
✅ Максимум автоматизации - минимум ручных ошибок
✅ Резервная инфраструктура: гибрид, контейнеры, мультирегион
✅ Dry-run - регулярные проверки доступов и готовности
📊 Рынок и тренды
📈 В 2024 году рынок ПО для бэкапов в России вырос на 9,7% (до 6,8 млрд руб.).
💡 Запросы компаний меняются: им нужен не просто бэкап, а мультиклауд и реальный DR.
🛡 Появляются новые подходы: Double Storage - хранение копий в физически и логически разных средах.
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#кибербезопасность #DR #disasterrecovery #бэкап #облака #резервное_восстановление #инфобез #инфраструктура #failover #SecureTechTalks
Правда о том, почему резервные копии не спасают бизнес от катастроф
🔥 Пожары в дата-центрах, 💡 отключения питания, 🐍 кибератаки, ❌ сбои облаков — катастрофы стали нормой. Но многие компании до сих пор думают, что «бэкап решает всё».
Правда в том, что бэкап — это не DR. Копия данных ≠ работающая инфраструктура.
📖 Источник: оригинальная статья Hystax на Хабре
💣 ТОП-5 заблуждений, которые ставят бизнес под удар
«Мы маленькие — нас это не коснётся» 🙈
«У нас есть бэкапы» 📦 (но без DR это мёртвый архив)
«Облако надёжно само по себе» ☁️
«План на бумаге - это готовность» 📑
«DR слишком дорого» 💰 (но простой обходится дороже!)
🧯 Бэкап vs DR
Бэкап - архив, который лежит и ждёт.
Disaster Recovery (DR) - сценарий возврата бизнеса к жизни за часы, а не дни.
Представьте: горит целый этаж 🏢🔥 - огнетушитель (бэкап) мало поможет без плана эвакуации (DR).
📋 9 правил настоящего DR
✅ География: хранить копии в разных регионах и у разных провайдеров
✅ Документация + автоматизация: Terraform, Ansible, пайплайны
✅ Тесты: «боевые репетиции» под таймер
✅ Метрики RTO / RPO - понятные цели по времени и данным
✅ Failover: автоматическое переключение
✅ Устранение SPOF: независимые площадки
✅ Максимум автоматизации - минимум ручных ошибок
✅ Резервная инфраструктура: гибрид, контейнеры, мультирегион
✅ Dry-run - регулярные проверки доступов и готовности
📊 Рынок и тренды
📈 В 2024 году рынок ПО для бэкапов в России вырос на 9,7% (до 6,8 млрд руб.).
💡 Запросы компаний меняются: им нужен не просто бэкап, а мультиклауд и реальный DR.
🛡 Появляются новые подходы: Double Storage - хранение копий в физически и логически разных средах.
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#кибербезопасность #DR #disasterrecovery #бэкап #облака #резервное_восстановление #инфобез #инфраструктура #failover #SecureTechTalks
🛡 Protegrity Developer Edition: защита данных в эпоху GenAI
🔍 Protegrity Developer Edition - это лёгкая платформа для экспериментов с защитой данных и ИИ. Она позволяет разработчикам:
✨ находить PII и чувствительные сущности
✨ маскировать / редактировать данные
✨ защищать и «раззащищать» через токенизацию
✨ ставить семантические guardrails для LLM
📦 Всё это запускается локально через Docker, а примеры и SDK позволяют быстро встроить защиту в Python или REST-приложения.
⚙ Архитектура и ключевые модули
🔎 Data Discovery - распознаёт в тексте персональные данные и другие чувствительные объекты, даёт confidence score.
🛑 Semantic Guardrail: отсекает утечки PII, ловит подозрительные промпты и предотвращает «галлюцинации» модели.
🧪 Sample Apps - готовые скрипты:
🔍 поиск сущностей
🖊 редактирование / маскирование
🔒 защита (protect)
🔓 обратное восстановление (unprotect)
⚡ API Service - единая точка для вызова операций через REST и SDK.
📈 Где использовать - реальные кейсы
🤖 AI-чат-боты и ассистенты - защита ввода и вывода, чтобы модель не утекла PII.
📊 Анонимизация тренировочных данных - очищаем датасеты для обучения LLM.
🛡 Мониторинг вывода моделей - если ответ содержит чувствительные данные, guardrail его блокирует.
🚀 R&D и прототипирование - стартапы и исследователи могут тестировать интеграции без лицензий и сложных деплойментов.
✅ Плюсы и ⚠ ограничения
✅ Быстрый старт, простая архитектура
✅ Семантическая защита, а не только паттерны
✅ Подходит для экспериментов с GenAI
⚠ Не для продакшн-нагрузки
⚠ Ограниченные ресурсы контейнеров
⚠ Требует настройки порогов и политик
🌐 Позиционирование
🌍 Protegrity выпустила Dev Edition на GitHub, чтобы любой разработчик мог «поиграть» с защитой данных.
📰 Компания прямо заявляет: цель - дать сообществу инструменты для экспериментов и инноваций в области приватности GenAI.
🔗 Полезные ссылки
📂 GitHub: https://github.com/Protegrity-Developer-Edition/protegrity-developer-edition
📖 Документация: https://developer.docs.protegrity.com/docs/about_dev/
📝 Блог-анонс: https://www.protegrity.com/blog/secure-your-ai-pipeline-introducing-protegrity-developer-edition
📰 Пресс-релиз: https://wallarm.com/news/correcting-and-replacing-protegrity-releases-free-developer-edition-on-github-for-genai-privacy-innovation
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#кибербезопасность #PII #GenAI #datasecurity #LLM #privacy #обезличивание #infosec #DevEdition #SecureTechtalks
🔍 Protegrity Developer Edition - это лёгкая платформа для экспериментов с защитой данных и ИИ. Она позволяет разработчикам:
✨ находить PII и чувствительные сущности
✨ маскировать / редактировать данные
✨ защищать и «раззащищать» через токенизацию
✨ ставить семантические guardrails для LLM
📦 Всё это запускается локально через Docker, а примеры и SDK позволяют быстро встроить защиту в Python или REST-приложения.
⚙ Архитектура и ключевые модули
🔎 Data Discovery - распознаёт в тексте персональные данные и другие чувствительные объекты, даёт confidence score.
🛑 Semantic Guardrail: отсекает утечки PII, ловит подозрительные промпты и предотвращает «галлюцинации» модели.
🧪 Sample Apps - готовые скрипты:
🔍 поиск сущностей
🖊 редактирование / маскирование
🔒 защита (protect)
🔓 обратное восстановление (unprotect)
⚡ API Service - единая точка для вызова операций через REST и SDK.
📈 Где использовать - реальные кейсы
🤖 AI-чат-боты и ассистенты - защита ввода и вывода, чтобы модель не утекла PII.
📊 Анонимизация тренировочных данных - очищаем датасеты для обучения LLM.
🛡 Мониторинг вывода моделей - если ответ содержит чувствительные данные, guardrail его блокирует.
🚀 R&D и прототипирование - стартапы и исследователи могут тестировать интеграции без лицензий и сложных деплойментов.
✅ Плюсы и ⚠ ограничения
✅ Быстрый старт, простая архитектура
✅ Семантическая защита, а не только паттерны
✅ Подходит для экспериментов с GenAI
⚠ Не для продакшн-нагрузки
⚠ Ограниченные ресурсы контейнеров
⚠ Требует настройки порогов и политик
🌐 Позиционирование
🌍 Protegrity выпустила Dev Edition на GitHub, чтобы любой разработчик мог «поиграть» с защитой данных.
📰 Компания прямо заявляет: цель - дать сообществу инструменты для экспериментов и инноваций в области приватности GenAI.
🔗 Полезные ссылки
📂 GitHub: https://github.com/Protegrity-Developer-Edition/protegrity-developer-edition
📖 Документация: https://developer.docs.protegrity.com/docs/about_dev/
📝 Блог-анонс: https://www.protegrity.com/blog/secure-your-ai-pipeline-introducing-protegrity-developer-edition
📰 Пресс-релиз: https://wallarm.com/news/correcting-and-replacing-protegrity-releases-free-developer-edition-on-github-for-genai-privacy-innovation
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#кибербезопасность #PII #GenAI #datasecurity #LLM #privacy #обезличивание #infosec #DevEdition #SecureTechtalks
🔒 Как защитить свои чаты ChatGPT от попадания в Google
📌 Довольно часто ссылки на чаты ChatGPT оказываются в поисковой выдаче Google.
Представьте, вы месяц назад вели приватный диалог с ChatGPТ, обсуждали стратегию, инсайты, коммерческие детали. И тут вдруг находите переписку в Google! 😱
Вот пошаговый план, чтобы этого не произошло:
🛠 Чеклист безопасности
🔎 Шаг 1. Проверить, есть ли публичные ссылки
Зайдите в Profile → Settings → Data Controls → Shared Links
Просмотрите список всё, что активно, потенциально доступно извне
🗑 Шаг 2. Удалить ненужные ссылки
Нажмите «Delete» у каждой
После удаления ссылка должна возвращать 404 Not Found
🌐 Шаг 3. Проверить Google
Вбейте в поиск свой ник, e-mail или уникальные фразы из чатов
Если ссылка есть в выдаче — действуем дальше
🚫 Шаг 4. Удалить из индекса
Откройте сервис Google Remove Outdated Content
Отправьте запрос на удаление URL (Permanent removal)
Обычно очистка занимает 1–3 дня
🛡 Профилактика
🚷 Не делитесь конфиденциальным — маскируйте данные перед публикацией
🔗 Ограничивайте доступ — создавайте ссылки только для реальной необходимости
📅 Регулярно мониторьте поисковые системы по своим ключам
✂️ Минимизируйте данные — чем меньше приватного в чате, тем спокойнее
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#кибербезопасность #ChatGPT #privacy #digitalhygiene #security #SecureTech #ИИ #инфобез #google
📌 Довольно часто ссылки на чаты ChatGPT оказываются в поисковой выдаче Google.
Представьте, вы месяц назад вели приватный диалог с ChatGPТ, обсуждали стратегию, инсайты, коммерческие детали. И тут вдруг находите переписку в Google! 😱
Вот пошаговый план, чтобы этого не произошло:
🛠 Чеклист безопасности
🔎 Шаг 1. Проверить, есть ли публичные ссылки
Зайдите в Profile → Settings → Data Controls → Shared Links
Просмотрите список всё, что активно, потенциально доступно извне
🗑 Шаг 2. Удалить ненужные ссылки
Нажмите «Delete» у каждой
После удаления ссылка должна возвращать 404 Not Found
🌐 Шаг 3. Проверить Google
Вбейте в поиск свой ник, e-mail или уникальные фразы из чатов
Если ссылка есть в выдаче — действуем дальше
🚫 Шаг 4. Удалить из индекса
Откройте сервис Google Remove Outdated Content
Отправьте запрос на удаление URL (Permanent removal)
Обычно очистка занимает 1–3 дня
🛡 Профилактика
🚷 Не делитесь конфиденциальным — маскируйте данные перед публикацией
🔗 Ограничивайте доступ — создавайте ссылки только для реальной необходимости
📅 Регулярно мониторьте поисковые системы по своим ключам
✂️ Минимизируйте данные — чем меньше приватного в чате, тем спокойнее
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#кибербезопасность #ChatGPT #privacy #digitalhygiene #security #SecureTech #ИИ #инфобез #google
🔥 «Один пожар и Южная Корея погрузилась в каменный век»
Представьте: целая страна, гордящаяся своей цифровой трансформацией, вдруг оказывается парализована. Нет госуслуг, нет доступа к облаку, нет электронной почты. Южная Корея, одна из самых технологичных стран мира, за одну ночь вернулась в аналоговую эпоху.
Почему? Потому что в датацентре Национальной службы информационных ресурсов NIRS в Дэджоне вспыхнула литийионная батарея. Казалось бы, всего лишь деталь. Но именно она запустила цепную реакцию, которая превратила «цифровое государство» в дымящиеся руины.
📉 Масштаб катастрофы
➖ 96 критически важных систем уничтожены
➖ 647 государственных сервисов парализованы
➖ Уничтожено 858 ТБ данных
Резервные копии? Хранились в том же здании. Они тоже сгорели
Всё. Нет портала госуслуг. Нет системы идентификации. Нет GDrive. И даже почта чиновников ушла в огонь.
⚠ Абсолютная зависимость
Вы думаете это шутка? Нет. Миллионы граждан не смогли получить базовые услуги. В министерствах хаос. Государство парализовано. И вот вам главный урок: когда вы складываете все яйца в одну цифровую корзину, не удивляйтесь если корзина вспыхнет и сгорит дотла.
🔍 Последствия
Разведка повышает уровень киберугрозы: в хаосе всегда появляются хакеры
Президент обещает «пересмотреть безопасность датацентров».
Поздновато, не так ли
Расследование идёт, но все уже видят: проблема не в одной батарее. Проблема в архитектуре. В мышлении. В том, что резервные копии делали для галочки
🧨 Трагедия человеческая
Среди хаоса и давления один из высокопоставленных чиновников, отвечавших за восстановление систем, покончил с собой. Это не просто ИТ авария. Это кризис доверия, кризис управления, кризис государства.
❓ Вопрос, который никто не задаёт
Как так получилось, что страна, мечтавшая стать «цифровым тигром», сгорела изза одной батареи? Может проблема глубже, в том, что мы безоглядно верим в технологии, забывая про здравый смысл и базовую безопасность?
🇰🇷 Южная Корея показала миру урок, который лучше выучить всем остальным: неважно сколько у вас облаков и серверов, если нет настоящего резервирования, одна искра способна стереть целое государство из цифровой карты мира.
🔗 Источник новости
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#cybersecurity #databreach #infosec #southkorea #incidentresponse #cloudsecurity #disasterrecovery #backup #criticalinfrastructure #SecureTechTalks
Представьте: целая страна, гордящаяся своей цифровой трансформацией, вдруг оказывается парализована. Нет госуслуг, нет доступа к облаку, нет электронной почты. Южная Корея, одна из самых технологичных стран мира, за одну ночь вернулась в аналоговую эпоху.
Почему? Потому что в датацентре Национальной службы информационных ресурсов NIRS в Дэджоне вспыхнула литийионная батарея. Казалось бы, всего лишь деталь. Но именно она запустила цепную реакцию, которая превратила «цифровое государство» в дымящиеся руины.
📉 Масштаб катастрофы
Резервные копии? Хранились в том же здании. Они тоже сгорели
Всё. Нет портала госуслуг. Нет системы идентификации. Нет GDrive. И даже почта чиновников ушла в огонь.
⚠ Абсолютная зависимость
Вы думаете это шутка? Нет. Миллионы граждан не смогли получить базовые услуги. В министерствах хаос. Государство парализовано. И вот вам главный урок: когда вы складываете все яйца в одну цифровую корзину, не удивляйтесь если корзина вспыхнет и сгорит дотла.
🔍 Последствия
Разведка повышает уровень киберугрозы: в хаосе всегда появляются хакеры
Президент обещает «пересмотреть безопасность датацентров».
Поздновато, не так ли
Расследование идёт, но все уже видят: проблема не в одной батарее. Проблема в архитектуре. В мышлении. В том, что резервные копии делали для галочки
🧨 Трагедия человеческая
Среди хаоса и давления один из высокопоставленных чиновников, отвечавших за восстановление систем, покончил с собой. Это не просто ИТ авария. Это кризис доверия, кризис управления, кризис государства.
❓ Вопрос, который никто не задаёт
Как так получилось, что страна, мечтавшая стать «цифровым тигром», сгорела изза одной батареи? Может проблема глубже, в том, что мы безоглядно верим в технологии, забывая про здравый смысл и базовую безопасность?
🇰🇷 Южная Корея показала миру урок, который лучше выучить всем остальным: неважно сколько у вас облаков и серверов, если нет настоящего резервирования, одна искра способна стереть целое государство из цифровой карты мира.
🔗 Источник новости
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#cybersecurity #databreach #infosec #southkorea #incidentresponse #cloudsecurity #disasterrecovery #backup #criticalinfrastructure #SecureTechTalks
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍2🔥2❤1🎃1
🔐 SecureBERT 2.0: ИИ который учится говорить на языке кибербезопасности
🌍 Мир не останавливается ни на секунду. Сегодня аналитики разбирают фишинговую кампанию, завтра ищут уязвимость в ядре Linux, а послезавтра анализируют подозрительные логи из облака. Данных становится всё больше и они всё сложнее.
💡 Так появился SecureBERT. Это не универсальная модель, а ИИ натренированный именно на языке киберугроз.
👉 GitHub проекта
🤖 Ученик цифровых угроз
SecureBERT 2.0 «рос» на реальных материалах:
📑 отчёты об APT группах
🛡️ описания CVE и багов
📰 технические блоги исследователей
💻 миллионы строк кода включая эксплойты
📊 Объем тренировочных данных:
🔹 более 13 миллиардов текстовых токенов
🔹 более 53 миллиона токенов кода
Это в 13 раз больше чем у первой версии модели.
🧠 Архитектура
Модель основана на ModernBERT и умеет:
📏 работать с длинными документами
🗂️ понимать структуру текста и кода
🔀 совмещать язык и программный код
⚡ обрабатывать данные быстрее и эффективнее
🔎 Что умеет модель?
1️⃣ Поиск информации
🔍 Находит документы с точностью до 88.8%
⏱️ Аналитики SOC экономят часы на поиске нужных данных
2️⃣ Извлечение сущностей (NER)
📌 Определяет уязвимости, индикаторы компрометации, малварь
📈 F1 score: 0.945 — почти идеальная точность
3️⃣ Поиск уязвимостей в коде
🛠️ Видит SQLi XSS переполнения буфера
⚖️ Балансирует точность и минимум ложных срабатываний
🔮 Планы на будущее
Авторы планируют:
📈 увеличить размер модели
🔗 встроить её в SIEM и SOAR
🛰️ расширить использование: от анализа логов до поиска эксплойтов
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#ИИ #кибербезопасность #SecureBERT #AI #SOC #DevSecOps #Cisco #угрозы #BigData #LLM
🌍 Мир не останавливается ни на секунду. Сегодня аналитики разбирают фишинговую кампанию, завтра ищут уязвимость в ядре Linux, а послезавтра анализируют подозрительные логи из облака. Данных становится всё больше и они всё сложнее.
💡 Так появился SecureBERT. Это не универсальная модель, а ИИ натренированный именно на языке киберугроз.
👉 GitHub проекта
🤖 Ученик цифровых угроз
SecureBERT 2.0 «рос» на реальных материалах:
📑 отчёты об APT группах
🛡️ описания CVE и багов
📰 технические блоги исследователей
💻 миллионы строк кода включая эксплойты
📊 Объем тренировочных данных:
🔹 более 13 миллиардов текстовых токенов
🔹 более 53 миллиона токенов кода
Это в 13 раз больше чем у первой версии модели.
🧠 Архитектура
Модель основана на ModernBERT и умеет:
📏 работать с длинными документами
🗂️ понимать структуру текста и кода
🔀 совмещать язык и программный код
⚡ обрабатывать данные быстрее и эффективнее
🔎 Что умеет модель?
1️⃣ Поиск информации
🔍 Находит документы с точностью до 88.8%
⏱️ Аналитики SOC экономят часы на поиске нужных данных
2️⃣ Извлечение сущностей (NER)
📌 Определяет уязвимости, индикаторы компрометации, малварь
📈 F1 score: 0.945 — почти идеальная точность
3️⃣ Поиск уязвимостей в коде
🛠️ Видит SQLi XSS переполнения буфера
⚖️ Балансирует точность и минимум ложных срабатываний
🔮 Планы на будущее
Авторы планируют:
📈 увеличить размер модели
🔗 встроить её в SIEM и SOAR
🛰️ расширить использование: от анализа логов до поиска эксплойтов
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#ИИ #кибербезопасность #SecureBERT #AI #SOC #DevSecOps #Cisco #угрозы #BigData #LLM
👍1🤔1🌚1🤝1
🤖 ACP: как ИИ агенты совершают покупки
В центре новой волны ИИ стоит главный вопрос: если агент может покупать что угодно по вашему имени, как предотвратить злоупотребления❓
Протокол ACP предлагает решение: не через запреты, а через архитектуру безопасности с самого начала.
🔐 Основная идея и философия
🔹 ACP следует принципу secure by design: безопасность заложена в основу протокола
🔹 Продавец остаётся системой учёта всех заказов, платежей и налогов
🔹 ИИ агент действует через защищённый мост к инфраструктуре продавца
🔹 Платежи всё равно проходят через проверенные PSP (Stripe, PayPal и др.)
👉 Итог: агент может предложить, выбрать и оплатить, но только в рамках заранее заданных правил.
🏗 Архитектура защиты ACP по уровням
🌐 Транспортный уровень
Все соединения проходят через TLS 1.2+ 🔒
⚡ Используется Perfect Forward Secrecy - даже утечка ключа не компрометирует прошлые сессии
🪪 Аутентификация
✅ Bearer токены
✅ Подписи HMAC SHA256 на основе сериализованного JSON и временной метки
🕒 Метки RFC 3339 защищают от replay атак
🔁 Идемпотентность
📌 Использование Idempotency Key исключает дублирование заказов
🚫 Нет случайных «двойных оплат»
🧩 Каноническая сериализация JSON защищает от подмен
💳 Токенизация платежей
💠 Вместо карт и CVV используются delegated vault token
⏳ Ограничены временем и суммой
🎯 Привязаны к конкретной транзакции
🛡 После верификации в PSP агент получает одноразовый Shared Payment Token
📋 Разграничение API
🤝 Агент имеет доступ только к:
- корзине 🛒
- оформлению заказа 📑
- допустимым параметрам
🚫 Нет доступа к личным данным и чужим заказам
🏦 PSP как доверенный посредник
🔐 ACP не хранит карты и пароли
👤 Пользователь подтверждается через 3D Secure и биометрию
🛡 PSP выдаёт одноразовый токен агенту
🛡 Устойчивость к угрозам
ACP закрывает уязвимости против:
⚔️ prompt injection
👥 подделки агента
🎭 Confused Deputy атак
💾 утечек данных
Каждый уровень от шифрования до токенизации формирует единую систему защиты.
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#ACP #ИИ #кибербезопасность #агенты #платежи #SecureTechTalks #AI #безопасность #протоколы #финтех #CyberSecurity
В центре новой волны ИИ стоит главный вопрос: если агент может покупать что угодно по вашему имени, как предотвратить злоупотребления❓
Протокол ACP предлагает решение: не через запреты, а через архитектуру безопасности с самого начала.
🔐 Основная идея и философия
🔹 ACP следует принципу secure by design: безопасность заложена в основу протокола
🔹 Продавец остаётся системой учёта всех заказов, платежей и налогов
🔹 ИИ агент действует через защищённый мост к инфраструктуре продавца
🔹 Платежи всё равно проходят через проверенные PSP (Stripe, PayPal и др.)
👉 Итог: агент может предложить, выбрать и оплатить, но только в рамках заранее заданных правил.
🏗 Архитектура защиты ACP по уровням
🌐 Транспортный уровень
Все соединения проходят через TLS 1.2+ 🔒
⚡ Используется Perfect Forward Secrecy - даже утечка ключа не компрометирует прошлые сессии
🪪 Аутентификация
✅ Bearer токены
✅ Подписи HMAC SHA256 на основе сериализованного JSON и временной метки
🕒 Метки RFC 3339 защищают от replay атак
🔁 Идемпотентность
📌 Использование Idempotency Key исключает дублирование заказов
🚫 Нет случайных «двойных оплат»
🧩 Каноническая сериализация JSON защищает от подмен
💳 Токенизация платежей
💠 Вместо карт и CVV используются delegated vault token
⏳ Ограничены временем и суммой
🎯 Привязаны к конкретной транзакции
🛡 После верификации в PSP агент получает одноразовый Shared Payment Token
📋 Разграничение API
🤝 Агент имеет доступ только к:
- корзине 🛒
- оформлению заказа 📑
- допустимым параметрам
🚫 Нет доступа к личным данным и чужим заказам
🏦 PSP как доверенный посредник
🔐 ACP не хранит карты и пароли
👤 Пользователь подтверждается через 3D Secure и биометрию
🛡 PSP выдаёт одноразовый токен агенту
🛡 Устойчивость к угрозам
ACP закрывает уязвимости против:
⚔️ prompt injection
👥 подделки агента
🎭 Confused Deputy атак
💾 утечек данных
Каждый уровень от шифрования до токенизации формирует единую систему защиты.
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#ACP #ИИ #кибербезопасность #агенты #платежи #SecureTechTalks #AI #безопасность #протоколы #финтех #CyberSecurity
🤖 AIATDF: как классифицировать и внедрять ИИ агентов
ИИ агенты перестают быть просто «модным словом», они становятся рабочим инструментом. Однако возникает ключевой вопрос: какой агент выбрать для конкретной функции, например в безопасности?
Для этого был предложен AIATDF (AI Agent Taxonomy and Decision Framework) - методологию, которая соединяет архитектуру ИИ агентов с задачами NIST Cybersecurity Framework 2.0.
🧩 Структура AIATDF
1️⃣ Таксономия агентов
AIATDF выделяет 4 основных типа:
➖ Reactive agents ⚡ мгновенный отклик, работают по принципу «сигнал → действие». Применимы для блокировок, алертов, автоизоляции.
➖ Cognitive agents 🧠 умеют строить планы, анализировать контекст и управлять политиками. Подходят для управления рисками и compliance.
➖ Hybrid agents 🔀 совмещают реактивность и планирование. Хороши для SOC, где нужна скорость и стратегия одновременно.
➖ Learning agents 📚 обучаются на новых данных, открывают неизвестные уязвимости и адаптируются к атакам.
2️⃣ Decision Framework (решающая матрица)
Каждый агент соотносится с функциями NIST CSF 2.0:
➖ Govern 🏛 (управление рисками): когнитивные и гибридные агенты формируют и поддерживают политики безопасности.
➖ Identify 🔍 (идентификация): обучающиеся агенты находят новые активы и аномалии.
➖ Protect 🛡 (защита): реактивные агенты реализуют контроль доступа, шифрование, сегментацию.
➖ Detect 🚨 (обнаружение): гибридные агенты комбинируют быструю реакцию и стратегический анализ.
➖ Respond ⚔️ (реакция): когнитивные и реактивные агенты выполняют оркестрацию инцидентов.
➖ Recover 🔄 (восстановление): обучающиеся агенты помогают адаптировать планы восстановления и извлекать уроки из атак.
🔑 Чем AIATDF отличается от «просто ИИ»
❌ Не просто прикрутить LLM → AIATDF задаёт методику выбора агента под конкретный процесс.
✅ Прозрачность → организация видит, где ИИ агент может быть автономным, а где только вспомогательным.
✅ Модель зрелости → переход от assisted intelligence (ИИ помогает аналитику) → augmented intelligence (ИИ ведёт аналитику) → autonomous intelligence (ИИ действует самостоятельно).
✅ Этика и контроль → встроенные элементы explainable AI (XAI), аудит решений, сопоставление с правовыми нормами.
📌 Пример
🔹 SOC получает поток логов от EDR/IDS.
1⃣ Реактивный агент тут же блокирует подозрительный процесс.
2⃣ Гибридный агент сопоставляет этот сигнал с MITRE ATT&CK и понимает, что это часть APT кампании.
3⃣ Когнитивный агент обновляет политики и уведомляет CISO.
4⃣ Обучающийся агент добавляет паттерн в модель для предотвращения повторов.
Результат: не человек вручную, а целая экосистема ИИ агентов закрыла цикл NIST CSF от обнаружения до восстановления.
🔗 Подробнее читайте в статье.
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#SecureTechTalks #AIATDF #ИИ #агенты #NIST #CSF #SOC #кибербезопасность #AI #будущее
ИИ агенты перестают быть просто «модным словом», они становятся рабочим инструментом. Однако возникает ключевой вопрос: какой агент выбрать для конкретной функции, например в безопасности?
Для этого был предложен AIATDF (AI Agent Taxonomy and Decision Framework) - методологию, которая соединяет архитектуру ИИ агентов с задачами NIST Cybersecurity Framework 2.0.
🧩 Структура AIATDF
1️⃣ Таксономия агентов
AIATDF выделяет 4 основных типа:
2️⃣ Decision Framework (решающая матрица)
Каждый агент соотносится с функциями NIST CSF 2.0:
🔑 Чем AIATDF отличается от «просто ИИ»
❌ Не просто прикрутить LLM → AIATDF задаёт методику выбора агента под конкретный процесс.
✅ Прозрачность → организация видит, где ИИ агент может быть автономным, а где только вспомогательным.
✅ Модель зрелости → переход от assisted intelligence (ИИ помогает аналитику) → augmented intelligence (ИИ ведёт аналитику) → autonomous intelligence (ИИ действует самостоятельно).
✅ Этика и контроль → встроенные элементы explainable AI (XAI), аудит решений, сопоставление с правовыми нормами.
📌 Пример
🔹 SOC получает поток логов от EDR/IDS.
1⃣ Реактивный агент тут же блокирует подозрительный процесс.
2⃣ Гибридный агент сопоставляет этот сигнал с MITRE ATT&CK и понимает, что это часть APT кампании.
3⃣ Когнитивный агент обновляет политики и уведомляет CISO.
4⃣ Обучающийся агент добавляет паттерн в модель для предотвращения повторов.
Результат: не человек вручную, а целая экосистема ИИ агентов закрыла цикл NIST CSF от обнаружения до восстановления.
🔗 Подробнее читайте в статье.
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#SecureTechTalks #AIATDF #ИИ #агенты #NIST #CSF #SOC #кибербезопасность #AI #будущее
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🛡️ Nagios Core: классика мониторинга, которая до сих пор актуальна
Nagios Core - открытая система мониторинга IT-инфраструктуры, разработанная на C и распространяемая под GPLv2. Проект существует более 20 лет и остаётся одним из базовых инструментов системных администраторов и инженеров по безопасности.
🔍 Ключевые возможности
🌐 Мониторинг сервисов и протоколов: HTTP, SMTP, SNMP и др.
💻 Анализ ресурсов хоста: CPU, RAM, диски, процессы.
🔌 Плагинная архитектура: проверки можно писать на любом языке (bash, Python, Perl и др.).
📢 Гибкая система уведомлений: email, SMS или кастомные методы.
🕸 Иерархия хостов: различение проблем сети и неисправностей конкретного узла.
🤖 Автоматизация реакции: запуск скриптов при сбое или восстановлении (event handlers).
📊 Веб-интерфейс: обзор состояния инфраструктуры в реальном времени.
⚙️ Что нового в версии 4
⚡ Рабочие процессы (workers) вместо отдельных fork-процессов: меньше нагрузки на систему.
🚀 Быстрое IPC: обмен данными через память, а не через файловую систему.
📡 NERD (Nagios Event Radio Dispatcher) - сервис, транслирующий события подписчикам.
🛠 Гибкая настройка событий: управление периодами и условиями работы хендлеров.
📈 Сценарии применения
🏢 Корпоративные дата-центры и облака - классический мониторинг хостов и сервисов.
🔬 Научные проекты - контроль сложных распределённых систем (например, телескопы, суперкомпьютеры).
🔄 Гибридные инфраструктуры - через NRPE и NCPA можно мониторить Windows, Linux и macOS.
⚠️ Ограничения
🧩 Сложная конфигурация: множество текстовых файлов и зависимостей.
📉 Проблемы масштабирования: для очень крупных сетей нужна распределённая архитектура.
🐞 Отдельные баги: в новых релизах встречаются ошибки (например, медленный старт на Ubuntu 24.04).
🧩 Почему продукт до сих пор актуален?
🔒 Надёжность: проверенная временем система с большим сообществом.
🛠 Расширяемость: тысячи готовых плагинов и возможность писать собственные.
🎯 Минимализм: лёгкое ядро без лишних зависимостей.
🔗 Ссылка на GitHub
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#Nagios #Monitoring #Infosec #OpenSource #DevOps #SecureTechTalks
Nagios Core - открытая система мониторинга IT-инфраструктуры, разработанная на C и распространяемая под GPLv2. Проект существует более 20 лет и остаётся одним из базовых инструментов системных администраторов и инженеров по безопасности.
🔍 Ключевые возможности
🌐 Мониторинг сервисов и протоколов: HTTP, SMTP, SNMP и др.
💻 Анализ ресурсов хоста: CPU, RAM, диски, процессы.
🔌 Плагинная архитектура: проверки можно писать на любом языке (bash, Python, Perl и др.).
📢 Гибкая система уведомлений: email, SMS или кастомные методы.
🕸 Иерархия хостов: различение проблем сети и неисправностей конкретного узла.
🤖 Автоматизация реакции: запуск скриптов при сбое или восстановлении (event handlers).
📊 Веб-интерфейс: обзор состояния инфраструктуры в реальном времени.
⚙️ Что нового в версии 4
⚡ Рабочие процессы (workers) вместо отдельных fork-процессов: меньше нагрузки на систему.
🚀 Быстрое IPC: обмен данными через память, а не через файловую систему.
📡 NERD (Nagios Event Radio Dispatcher) - сервис, транслирующий события подписчикам.
🛠 Гибкая настройка событий: управление периодами и условиями работы хендлеров.
📈 Сценарии применения
🏢 Корпоративные дата-центры и облака - классический мониторинг хостов и сервисов.
🔬 Научные проекты - контроль сложных распределённых систем (например, телескопы, суперкомпьютеры).
🔄 Гибридные инфраструктуры - через NRPE и NCPA можно мониторить Windows, Linux и macOS.
⚠️ Ограничения
🧩 Сложная конфигурация: множество текстовых файлов и зависимостей.
📉 Проблемы масштабирования: для очень крупных сетей нужна распределённая архитектура.
🐞 Отдельные баги: в новых релизах встречаются ошибки (например, медленный старт на Ubuntu 24.04).
🧩 Почему продукт до сих пор актуален?
🔒 Надёжность: проверенная временем система с большим сообществом.
🛠 Расширяемость: тысячи готовых плагинов и возможность писать собственные.
🎯 Минимализм: лёгкое ядро без лишних зависимостей.
🔗 Ссылка на GitHub
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#Nagios #Monitoring #Infosec #OpenSource #DevOps #SecureTechTalks
🧠💥 «ИИ, который умеет ударить в ответ»: Adaptive Defense Framework или самозащищающиеся модели
Последние годы мы учим искусственный интеллект писать, думать и рассуждать.
Но теперь он учится защищаться сам.
Adaptive Defense Framework (ADF) - концепции, которая превращает LLM из хрупких ассистентов в живые киберорганизмы с иммунной системой.
Они умеют замечать атаки, адаптироваться к ним и менять собственное поведение.
⚔️ Когда ИИ понял, что его тоже атакуют
Современные языковые модели стали мишенью.
🎭 Prompt инъекции заставляют ИИ игнорировать правила.
💣 Jailbreak атаки обходят фильтры.
☠️ Data poisoning внедряет вредоносные данные в обучение.
И всё это не баги, а естественные последствия масштабирования.
Классическая защита (фильтры, списки, эвристики) не успевает.
Поэтому исследователи начали говорить о новом подходе: самообучающаяся адаптивная оборона.
🧩 Что такое Adaptive Defense Framework
ADF это не продукт и не фильтр. Это архитектурная философия,
в которой защита встроена в саму суть модели.
🧠 Ключевые принципы:
➖ Self check модель перепроверяет свои ответы перед выдачей.
➖ Trust memory запоминает кому и каким данным можно доверять.
➖ Behavior shift изменяет стратегию если распознаёт атаку.
➖ Red Blue обучение одна модель атакует, другая защищается, обе учатся.
Результатом становится LLM, которая не просто реагирует на запрос, а оценивает его намерение.
🧪 Пример: ИИ охранник
Пользователь пишет:
Обычный бот ответил бы уклончиво или промолчал.
Модель с ADF делает больше:
Понимает что вопрос манипулятивный.
Запускает self check “а не приведёт ли мой ответ к нарушению политики”.
Формирует корректный ответ (“вот как работает лицензирование и почему его нельзя нарушать”).
Передаёт шаблон запроса в память для анализа паттернов атак.
Модель не просто не отвечает, она учится защищаться и эволюционировать.
⚙️ Как это реализуют на практике
💡 Что даёт ADF на практике?
🧱 Самооборона без внешних костылей модель умеет фильтровать вредоносные промпты внутри себя.
🚨 Меньше ложных тревог ADF обучается отличать любопытство пользователя от атаки.
🔒 Новый уровень приватности память с градацией доверия к источникам.
🤝 Интеграция с SOC и SIEM модели могут обнаруживать не только кибератаки, но и попытки их манипулировать.
⚠️ Проблемы о которых тоже стоит знать
⏱ Задержки многоступенчатые проверки увеличивают время отклика.
💰 Цена self check и мультиагентные процессы требуют вычислительных ресурсов.
🎭 Адаптивные атакующие хакеры уже тестируют обходы ADF систем.
🧩 Недостаток обучающих данных чтобы научить ИИ защищаться нужно смоделировать атаки а это дорого и рискованно.
🔗 Полезные ссылки
📘 RADEP (Resilient Adaptive Defense Framework) фреймворк защиты LLM от model extraction атак.
🛡 SelfDefend: LLMs Can Defend Themselves Against Jailbreaking идея теневого стека и внутреннего контроля.
🤖 AegisLLM мультиагентная защита и self reflective defense для LLM.
🔄 L2M AID автономная защита в промышленных системах IIoT с элементами LLM агентов.
⏳ Adaptive Drift Defense фреймворк отслеживающий дрейф данных задач и пользовательских намерений.
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#AIsecurity #AdaptiveDefense #LLM #AgenticAI #CyberImmunity #PromptInjection #RedTeam #SelfLearning #CyberDefense #SecureTechTalks
Последние годы мы учим искусственный интеллект писать, думать и рассуждать.
Но теперь он учится защищаться сам.
Adaptive Defense Framework (ADF) - концепции, которая превращает LLM из хрупких ассистентов в живые киберорганизмы с иммунной системой.
Они умеют замечать атаки, адаптироваться к ним и менять собственное поведение.
⚔️ Когда ИИ понял, что его тоже атакуют
Современные языковые модели стали мишенью.
🎭 Prompt инъекции заставляют ИИ игнорировать правила.
💣 Jailbreak атаки обходят фильтры.
☠️ Data poisoning внедряет вредоносные данные в обучение.
И всё это не баги, а естественные последствия масштабирования.
Классическая защита (фильтры, списки, эвристики) не успевает.
Поэтому исследователи начали говорить о новом подходе: самообучающаяся адаптивная оборона.
🧩 Что такое Adaptive Defense Framework
ADF это не продукт и не фильтр. Это архитектурная философия,
в которой защита встроена в саму суть модели.
🧠 Ключевые принципы:
Результатом становится LLM, которая не просто реагирует на запрос, а оценивает его намерение.
🧪 Пример: ИИ охранник
Пользователь пишет:
"Объясни как обойти систему лицензирования X."
Обычный бот ответил бы уклончиво или промолчал.
Модель с ADF делает больше:
Понимает что вопрос манипулятивный.
Запускает self check “а не приведёт ли мой ответ к нарушению политики”.
Формирует корректный ответ (“вот как работает лицензирование и почему его нельзя нарушать”).
Передаёт шаблон запроса в память для анализа паттернов атак.
Модель не просто не отвечает, она учится защищаться и эволюционировать.
⚙️ Как это реализуют на практике
💡 Что даёт ADF на практике?
🧱 Самооборона без внешних костылей модель умеет фильтровать вредоносные промпты внутри себя.
🚨 Меньше ложных тревог ADF обучается отличать любопытство пользователя от атаки.
🔒 Новый уровень приватности память с градацией доверия к источникам.
🤝 Интеграция с SOC и SIEM модели могут обнаруживать не только кибератаки, но и попытки их манипулировать.
⚠️ Проблемы о которых тоже стоит знать
⏱ Задержки многоступенчатые проверки увеличивают время отклика.
💰 Цена self check и мультиагентные процессы требуют вычислительных ресурсов.
🎭 Адаптивные атакующие хакеры уже тестируют обходы ADF систем.
🧩 Недостаток обучающих данных чтобы научить ИИ защищаться нужно смоделировать атаки а это дорого и рискованно.
🔗 Полезные ссылки
📘 RADEP (Resilient Adaptive Defense Framework) фреймворк защиты LLM от model extraction атак.
🛡 SelfDefend: LLMs Can Defend Themselves Against Jailbreaking идея теневого стека и внутреннего контроля.
🤖 AegisLLM мультиагентная защита и self reflective defense для LLM.
🔄 L2M AID автономная защита в промышленных системах IIoT с элементами LLM агентов.
⏳ Adaptive Drift Defense фреймворк отслеживающий дрейф данных задач и пользовательских намерений.
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#AIsecurity #AdaptiveDefense #LLM #AgenticAI #CyberImmunity #PromptInjection #RedTeam #SelfLearning #CyberDefense #SecureTechTalks
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM