Forwarded from SecureTechTalks
🔐 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
Forwarded from SecureTechTalks
🚨 ИИ под охраной: OpenGuardrails защищает нейросети от утечек и манипуляций
ИИ-системы стремительно входят в бизнес-процессы, но чем шире их применение, тем выше риск: модели могут раскрывать конфиденциальные данные, исполнять вредные инструкции или генерировать токсичный контент.
🧩 OpenGuardrails создан для того, чтобы защать модели. Это открытая платформа, которая анализирует все запросы и ответы, обнаруживает инъекции, утечки и вредные подсказки, не давая AI выйти за рамки заданных политик безопасности.
🛡 Умная защита для умных систем
Фактически OpenGuardrails - это полноценный защитный слой между пользователем и моделью. Он контролирует оба направления трафика:
выявляет prompt-инъекции и попытки манипуляции контекстом,
блокирует утечки персональных и корпоративных данных,
фильтрует токсичный или опасный контент на входе и выходе модели.
👉 GitHub проекта
⚙️ Как это устроено?
Под капотом OpenGuardrails работает комбинация технологий:
➖ собственная LLM для анализа запросов и выявления атак,
➖ NER-модули для поиска чувствительных данных,
➖ гибкие политики и правила, которые легко адаптируются под ваши сценарии.
Платформа поддерживает два режима:
1️⃣ API-интеграция, когда вы напрямую вызываете сервис проверки;
2️⃣ Security Gateway, когда разворачиваете его как прокси, через который проходят все запросы к модели.
💡 Производительность: средняя задержка менее 300 мс.
Плюсом поддержка более 100 языков.
🧩 OpenGuardrails помогает компаниям решать три ключевые задачи:
🧱 Защищает пользователей и репутацию: предотвращая утечки и неэтичные ответы;
📜 Поддерживает соответствие требованиям GDPR, ISO 27001, SOC 2 и др.;
🤝 Повышает доверие к вашим ИИ-сервисам.
🚀 Где применять?
🔸 Корпоративные чат-боты: фильтруют вредные запросы и защищают документы.
🔸 Генераторы кода: предотвращают инъекции и утечки токенов.
🔸 ИИ-ассистенты: исключают токсичные или политически чувствительные ответы.
🔸 Big Data-платформы: контролируют обработку чувствительных наборов данных.
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#AIsecurity #cybersecurity #promptinjection #dataprotection #openguardrails #bigdata #infosec #opensource #llmsecurity #SecureTechTalks #techinnovation
ИИ-системы стремительно входят в бизнес-процессы, но чем шире их применение, тем выше риск: модели могут раскрывать конфиденциальные данные, исполнять вредные инструкции или генерировать токсичный контент.
🧩 OpenGuardrails создан для того, чтобы защать модели. Это открытая платформа, которая анализирует все запросы и ответы, обнаруживает инъекции, утечки и вредные подсказки, не давая AI выйти за рамки заданных политик безопасности.
🛡 Умная защита для умных систем
Фактически OpenGuardrails - это полноценный защитный слой между пользователем и моделью. Он контролирует оба направления трафика:
выявляет prompt-инъекции и попытки манипуляции контекстом,
блокирует утечки персональных и корпоративных данных,
фильтрует токсичный или опасный контент на входе и выходе модели.
👉 GitHub проекта
⚙️ Как это устроено?
Под капотом OpenGuardrails работает комбинация технологий:
Платформа поддерживает два режима:
1️⃣ API-интеграция, когда вы напрямую вызываете сервис проверки;
2️⃣ Security Gateway, когда разворачиваете его как прокси, через который проходят все запросы к модели.
💡 Производительность: средняя задержка менее 300 мс.
Плюсом поддержка более 100 языков.
🧩 OpenGuardrails помогает компаниям решать три ключевые задачи:
🧱 Защищает пользователей и репутацию: предотвращая утечки и неэтичные ответы;
📜 Поддерживает соответствие требованиям GDPR, ISO 27001, SOC 2 и др.;
🤝 Повышает доверие к вашим ИИ-сервисам.
🚀 Где применять?
🔸 Корпоративные чат-боты: фильтруют вредные запросы и защищают документы.
🔸 Генераторы кода: предотвращают инъекции и утечки токенов.
🔸 ИИ-ассистенты: исключают токсичные или политически чувствительные ответы.
🔸 Big Data-платформы: контролируют обработку чувствительных наборов данных.
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#AIsecurity #cybersecurity #promptinjection #dataprotection #openguardrails #bigdata #infosec #opensource #llmsecurity #SecureTechTalks #techinnovation
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤1