🔵 عنوان مقاله
The Industry's First Real AI SOC Benchmark Study (Sponsor)

🟢 خلاصه مقاله:
این مطالعه توسط Cloud Security Alliance با همکاری Dropzone AI برای نخستین‌بار عملکرد واقعی AI در محیط‌های SOC را بنچمارک می‌کند. به‌جای آزمایش‌های آزمایشگاهی، رفتار تحلیل‌گران واقعی روی هشدارهای واقعی بررسی شده تا اثر واقعی کمک‌های AI بر جریان کار و تصمیم‌گیری روشن شود. این پژوهش مستقل و بدون ملاحظات تبلیغاتی، داده‌های قابل اتکایی فراهم می‌کند تا هیئت‌مدیره و رهبران امنیت درباره سرمایه‌گذاری در AI تصمیم‌های آگاهانه بگیرند. برای جزئیات روش‌شناسی، نتایج کلیدی و توصیه‌های اجرایی، مطالعه را دانلود کنید.

#SOC #AI #Cybersecurity #SecurityOperations #Benchmark #CloudSecurity #AIAssistance #Infosec

🟣لینک مقاله:
https://www.dropzone.ai/ai-soc-benchmark-study?utm_campaign=25529265-%5BDigital%20Sponsorship%5D%20TLDR%20InfoSec%20Newsletter%20Secondary%2010-16-25&utm_source=sponosorship&utm_medium=newsletter&utm_content=CSA%20benchmark%20study

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon

🔵 عنوان مقاله
OSINT for Executive Protection: The Flashpoint Guide (Sponsor)

🟢 خلاصه مقاله:
رهبران سازمانی امروز با موجی از تهدیدها روبه‌رو هستند؛ از doxxing و deepfakes تا آزار هدفمند. این تهدیدها با سوءاستفاده از داده‌های عمومی، شبکه‌های اجتماعی و داده‌های افشاشده شکل می‌گیرند و می‌توانند به آسیب اعتباری، کلاهبرداری و حتی خطرات فیزیکی منجر شوند. راهنمای Flashpoint Guide برای OSINT در حوزه Executive Protection نشان می‌دهد چگونه با نقشه‌برداری از ردپای دیجیتال مدیران، رصد مستمر منابع باز و پایش فوروم‌ها و نشت‌ها، تهدیدها را پیش از تشدید شناسایی و خنثی کنیم. در این راهنما، راه‌اندازی هشدارهای بلادرنگ، واچ‌لیست‌های کلمه‌کلیدی، پایش جعل هویت و داده‌های افشاشده، و نحوه اجرای پلی‌بوک‌های تصعید با هماهنگی حقوقی، PR و تیم‌های امنیت فیزیکی توضیح داده می‌شود. همچنین نقش تحلیل مبتنی بر AI در هم‌نام‌سازی سراسری، تحلیل احساسات و روندها، سرنخ‌های کشف deepfakes، خوشه‌بندی گفت‌وگوی بازیگران تهدید و اولویت‌بندی خودکار برای کاهش نویز برجسته شده است. این محتوا با تأکید بر ملاحظات حقوقی و حریم خصوصی و ادغام OSINT در فرآیندهای SOC/GSOC، مسیر گام‌به‌گامی برای تقویت Executive Protection ارائه می‌کند و خواننده را به دانلود راهنما دعوت می‌کند.

#OSINT #ExecutiveProtection #Cybersecurity #ThreatIntelligence #Deepfakes #Doxxing #AI #DigitalRiskProtection

🟣لینک مقاله:
https://go.flashpoint.io/guide-to-osint-executive-protection?utm_campaign=Resource_RP_OSINT_Executive_Protection&utm_source=tldrinfosec&utm_medium=newsletter&sfcampaign_id=701Rc00000Lo4xBIAR

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon

🔵 عنوان مقاله
Google's AI bounty program pays bug hunters up to $30K (2 minute read)

🟢 خلاصه مقاله:
Google یک برنامه باگ‌بانتی ویژه امنیت AI راه‌اندازی کرده که برای کشف آسیب‌پذیری‌هایی که می‌توانند به اقدامات ناخواسته، دسترسی غیرمجاز به حساب‌ها یا نشت داده‌ها منجر شوند، تا ۳۰هزار دلار پاداش می‌دهد. تمرکز برنامه بر نقص‌هایی است که سوءاستفاده از رفتار مدل یا یکپارچه‌سازی‌های مرتبط را ممکن می‌کنند. میزان پاداش بر اساس شدت و اثرگذاری واقعی تعیین می‌شود و هدف، تقویت امنیت، جلوگیری از سوءاستفاده و ترویج گزارش‌دهی مسئولانه است.

#Google #AI #BugBounty #CyberSecurity #VulnerabilityDisclosure #EthicalHacking #DataPrivacy

🟣لینک مقاله:
https://www.theverge.com/news/793362/google-ai-security-vulnerability-rewards?utm_source=tldrinfosec

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon

🔵 عنوان مقاله
Introducing CodeMender: an AI agent for code security (5 minute read)

🟢 خلاصه مقاله:
** CodeMender ابزاری مبتنی بر هوش مصنوعی از Google DeepMind است که به‌صورت خودکار آسیب‌پذیری‌های نرم‌افزاری را شناسایی، اصلاح و از بروز آن‌ها پیشگیری می‌کند. این Agent با تحلیل مستمر کد، ضعف‌ها را پیدا کرده و برای آن‌ها Patchهای عملی پیشنهاد می‌دهد تا با تأیید توسعه‌دهندگان اعمال شوند. نتیجه، افزایش امنیت کدهای موجود و کاهش زمان صرف‌شده برای مدیریت دستی آسیب‌پذیری‌هاست. CodeMender با تکمیل مهارت کارشناسان و سازگاری با جریان‌های کاری رایج، به تیم‌ها کمک می‌کند نرم‌افزار ایمن‌تری را سریع‌تر ارائه دهند و رویکردی پیشگیرانه در امنیت اتخاذ کنند.

#CodeMender #GoogleDeepMind #AI #CodeSecurity #CyberSecurity #SoftwareSecurity #DevSecOps

🟣لینک مقاله:
https://deepmind.google/discover/blog/introducing-codemender-an-ai-agent-for-code-security/?utm_source=tldrinfosec

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon

🔵 عنوان مقاله
Why QA Keep Losing the Same Battles, even when Automation and AI is integrated

🟢 خلاصه مقاله:
این مقاله می‌گوید با وجود سرمایه‌گذاری در Automation و AI، مشکلات QA تکرار می‌شوند، چون مسأله اصلی کمبود ابزار نیست، بلکه نبود هم‌راستایی بر سر معنای «کیفیت» و شیوه ساختن آن است. به‌گفته Marina Jordão، کیفیت واقعی از انسان‌ها، استراتژی و حمایت از کاربر می‌آید؛ ابزارها فقط سرعت می‌دهند، اما جای تحلیل ریسک، معیارهای شفاف و آزمون اکتشافی را نمی‌گیرند. شکست‌های تکراری زمانی رخ می‌دهد که QA دیر وارد چرخه می‌شود، شاخص‌ها سطحی‌اند و تمرکز از نتایج واقعی برای کاربر دور می‌شود. راه‌حل، دیدن کیفیت به‌عنوان مسئولیت تیمی، درگیر کردن زودهنگام QA، تکیه بر پیشگیری به‌جای صرفاً کشف خطا و به‌کارگیری Automation و AI به‌عنوان تقویت‌کننده قضاوت انسانی است.

#QA #Testing #Automation #AI #QualityEngineering #UserAdvocacy #TestStrategy #DevOps

🟣لینک مقاله:
https://cur.at/UzsHvzU?m=web

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon

🔵 عنوان مقاله
I Integrated AI in a Listener to Heal Locators in The Real Time

🟢 خلاصه مقاله:
عبدالقادر حسینی نشان می‌دهد چگونه می‌توان با ادغام AI در یک listener، مشکل ناپایداری تست‌های موبایل را با «خودترمیمی لوکیتورها» در لحظه کاهش داد. وقتی یافتن یک المنت به‌دلیل تغییرات UI شکست می‌خورد، listener خطا را رهگیری می‌کند، ماژول AI بر اساس سیگنال‌های مختلف (ویژگی‌ها، برچسب‌های دسترسی، شباهت متنی، ساختار صفحه و داده‌های تاریخی) یک لوکیتور جایگزین با امتیاز اطمینان پیشنهاد می‌دهد و در صورت موفقیت، آن را به‌صورت خودکار به‌روزرسانی می‌کند. با اعمال آستانه اطمینان، لاگ شفاف و امکان بازگشت، این روش بدون افزایش ریسک، پایداری CI را بالا می‌برد و هزینه نگه‌داری تست‌ها را کم می‌کند. الگوی ارائه‌شده قابل تعمیم به فراتر از موبایل است و پیشنهاد می‌شود ابتدا در حالت فقط-پیشنهاد اجرا، سپس با تنظیم آستانه‌ها، به حالت خودترمیمی خودکار برای موارد با اطمینان بالا منتقل شود.

#AI #TestAutomation #MobileTesting #SelfHealingLocators #FlakyTests #QualityEngineering #DevOps #CICD

🟣لینک مقاله:
https://cur.at/s6YdwTw?m=web

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon

🔵 عنوان مقاله
Determinism is Overrated

🟢 خلاصه مقاله:
Determinism is Overrated یادآور می‌شود که توسعه و آزمون اپلیکیشن‌های AI با نرم‌افزارهای سنتی فرق دارد، چون خروجی‌ها ذاتاً غیردترمینستیک‌اند. به‌جای تکیه بر تطابق دقیق رشته‌ای، باید کیفیت را در سطح توزیع نتایج سنجید: تعریف بازه‌های پذیرش، روبریک‌ها و امتیازدهی سازگار با هدف کاربر، و آزمون‌های سناریومحور. Jarad DeLorenzo پیشنهاد می‌کند در کنار تست‌های کاملاً دترمینستیک برای منطق اطراف مدل، از ابزارهای بازتولیدپذیری (نسخه‌بندی داده/پرومپت/مدل، ثبت seed و پارامترها) و ارزیابی احتمالاتی (آستانه‌های شباهت، top-k، چند seed) استفاده شود. در استقرار نیز A/B testing، canary، گاردریل‌ها، fallback و observability برای هزینه، تأخیر، درستی و ایمنی لازم است. پیام اصلی: به‌جای اجبار به خروجی‌های یکسان، برای نتایج قابل اتکا در دل تغییرپذیری طراحی کنید.

#AI #LLM #NonDeterminism #Testing #Evaluation #MLOps #AIBestPractices #SoftwareEngineering

🟣لینک مقاله:
https://cur.at/sfc6P6g?m=web

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon

🔵 عنوان مقاله
AI Is Quietly Rewriting the Career Map for QA Engineers

🟢 خلاصه مقاله:
** هوش مصنوعی مسیر شغلی مهندسان QA را دگرگون کرده و نقش «تستر» را از اجرای تست‌ها به «ارکستراسیون» یک سامانه هوشمند از ابزارها، داده‌ها و ایجنت‌ها تغییر می‌دهد. به‌گفته Ryan Craven، ارزش اصلی QA در طراحی و نظارت بر پایپ‌لاین کیفیت است: انتخاب و اتصال ابزارها، تولید و اولویت‌بندی تست با AI، ایجاد گاردریل‌ها، مدیریت داده و بستن درگاه‌های انتشار بر اساس ریسک کسب‌وکار. مهارت‌ها هم توسعه می‌یابد: از اتوماسیون به Prompt Design، ارزیابی مدل، ایمنی، مدیریت داده، سنجش پوشش سناریویی، و تسلط بر CI/CD، Observability و Feature Flags. کار روزمره شامل تولید و پالایش تست‌های AI، کاهش خطاهای مثبت کاذب، خودترمیمی تست‌های flaky، استفاده از تله‌متری کاربر و بستن حلقه بازخورد تولید است. حاکمیت داده، حریم خصوصی، سوگیری و بازتولیدپذیری تصمیم‌های AI ضروری می‌شود و Human-in-the-loop برای تغییرات پرریسک باقی می‌ماند. عنوان‌های تازه‌ای مانند Quality Platform Engineer، QA Orchestrator و AI Test Strategist شکل می‌گیرد و مرز کار ارشد با SRE و Platform Engineering همپوشانی می‌یابد. جمع‌بندی: QA از اجرای تست‌ها به هماهنگ‌سازی انسان و AI برای ارائه کیفیت با سرعت و مقیاس حرکت می‌کند.

#AI #QA #SoftwareTesting #TestAutomation #QualityEngineering #DevOps #AIOps #CareerDevelopment

🟣لینک مقاله:
https://cur.at/bIOtF9U?m=web

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon

🔵 عنوان مقاله
Looking for AI that helps write and run automated UI tests (Playwright + Jira stack)

🟢 خلاصه مقاله:
** این بحث درباره نیاز تیم‌ها به بهره‌گیری از AI در خودکارسازی تست‌های UI با محوریت Playwright و Jira است. کاربران Reddit راهکارهایی را مطرح می‌کنند: تبدیل داستان‌ها و معیارهای پذیرش در Jira به سناریوهای تست و کد Playwright با کمک LLMها، استفاده از locatorهای پایدار و Page Object Model، و تغذیه AI با دانش دامنه و اجزای UI. در اجرای تست نیز به نگهداری اهمیت می‌دهند: پیشنهاد رفع شکست‌های ناشی از تغییر selectorها، کاهش flakiness، خلاصه‌سازی خطاها با اسکرین‌شات و لاگ، و ایجاد خودکار تیکت‌های Jira با جزئیات بازتولید. یک محور دیگر، اتصال به CI/CD و مدیریت داده/محیط تست با رعایت امنیت و گاردریل‌ها برای سنجش ROI است. جمع‌بندی این است که ابزار یگانه‌ای وجود ندارد؛ مسیر عملی، شروع کوچک، رعایت الگوهای مهندسی و استفاده کمکی از AI در کنار Playwright و Jira است.

#Playwright #Jira #UIAutomation #AI #Testing #QA #DevOps

🟣لینک مقاله:
https://cur.at/7CKr1ju?m=web

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon

🔵 عنوان مقاله
Sweet Security (Product Launch)

🟢 خلاصه مقاله:
Sweet Security یک پلتفرم امنیتی مبتنی بر AI ارائه می‌کند که برای شناسایی و واکنش بلادرنگ به تهدیدها در محیط‌های cloud و AI طراحی شده است. این راهکار با کشف shadow AI، شناسایی خطاهای پیکربندی و دسترسی‌های پرخطر، دیدپذیری و حاکمیت را بهبود می‌دهد. همچنین با پیشگیری از prompt injection و رصد رفتار غیرعادی مدل‌ها، از سوءاستفاده و نشت داده جلوگیری می‌کند و امکان واکنش سریع و خودکار را برای تیم‌های امنیتی فراهم می‌سازد.

#Cybersecurity #CloudSecurity #AI #GenAI #ThreatDetection #PromptInjection #ShadowAI

🟣لینک مقاله:
https://www.sweet.security/?utm_source=tldrinfosec

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon