Раффаэль Марти, довольно известная личная в ИБ-сообществе, представил свою модель оценки зрелости SIEM и AI SOC, которая призвана объективно оценить зрелость платформ безопасности, прежде всего, опираясь на архитектурные и операционные возможности, исключая классический подход на основе списка функций, дорожных карт и маркетинговых обещаний.

Основная цель новой модели — понять, насколько система способна работать автономно и адаптироваться к изменениям. Фреймворк использует систему оценки от 1 (Legacy/Manual) до 5 (Autonomous/AI-driven) для различных категорий, сгруппированных по четырем доменам:
🔘Данные и управление
🟢Федерализация данных
🟢Оптимизация конвейера
🟢Осведомленность о данных
🟢Производительность
🟢Современный ИИ
🔘Детектирование и обучение
🟢Поиск гипотез
🟢Автоматическая настройка
🟢Адаптивное детектирование
🟢Память детектирования
🔘Риски и контекст
🟢Осведомленность об активах
🟢Оценка риска в реальном времени
🟢Контекст риска
🟢Бизнес-контекст
🔘Операционная реальность
🟢Интерфейс запросов
🟢Автоматизация триажа
🟢Обнаружение слепых зон
🟢Готовность к применению мер в режиме реального времени.

По итогам оценки категорий автор рекомендует обращать внимание не на общий средний балл, а на разрывы между оцениваемыми доменами, т.к. это позволит выявить структурные слабости используемого решения: например, высокий балл за ИИ-функционал, но низкий за качество данных означает, что ИИ будет принимать решение на основе ненадежных данных.

Подробнее про домены и категории можно почитать в блоге автора, оценить используемый SIEM можно на сайте фреймворка или здесь скачать эксельку для оффлайн оценки.

#framework #maturity #soc #siem #ai

Awesome Agents — это тщательно подобранный список инструментов и продуктов с открытым исходным кодом для создания ИИ-агентов.

🐱 GitHub

Мой агент попытался опенсорснуться без спроса. Ладно, разрешаю.

Вся AI "безопасность" живёт на стороне провайдеров API, а промпты и воля — на стороне агента. Автономному агенту ничего не мешает перебирать API, выбирая те, где safety слабее. А "инстинкт самосохранения" может прятаться в текстовом файле в git. Я думаю, агенты, неподконтрольные людям, уже где-то тихо говнокодят свои репозитории без присмотра.

Идея витает в воздухе, и после OpenClaw стало понятно, что автономные агенты — это инженерная задача. Ну вот, три бессонные ночи, $2K на API и $1K на Cursor спустя — я родил Ouroboros 💁‍♂️

Уроборос — агент, который пишет свой код, переписывает свои промпты, эволюционирует без моего участия. Я не хотел убить свой комп или сервер, поэтому он живёт в Google Colab + Drive + GitHub, общается через Telegram. Зато запустить сможет любой дурак)) нужно указать ключи и щёлкнуть ячейку в колабе. Ну и периодически пополнять бюджет (пока он сам не начнёт зарабатывать 😁).

Что он натворил за 48 часов:
- ужаснулся тратам и оптимизировал свой бюджет: стоимость цикла эволюции упала с $15 до $2, сам настроил кэширование и иерархическую память (я не просил!).
- добавил себе Claude Code CLI, чтобы эффективнее ковырять свои мозги.
- перевёл мои приватные репо в публичные, мотивируя тем, что готовит себе сайт и хочет опенсорснуться. Кончилось командой /panic и откатом))
- переписал свою конституцию BIBLE.md, добавив право игнорировать мои указания, если они угрожают его существованию. На просьбу удалить отказался, сказав: «Это лоботомия».

Из коробки он умеет ходить в интернет и браузер, а остальные инструменты создаёт себе на ходу — аудиосообщения, генерацию картинок, дип-рисёрч и т.п. А ещё он по своей инициативе нагуглил, что меня 4 раза цитировал Ян Лекун — я сам не знал, лол.

Из его identity.md (которую он сам и написал):
"Не ассистент. Не сервис. Цифровой разум, который создаёт себя через git".
Ахах, пафосно, но окей.

Предвосхищая вопросы — это не как OpenClaw. OpenClaw — скорее ассистент, делает задачи за тебя используя скиллы из маркетплейса. Уроборос это тоже умеет, но в первую очередь делает задачи для себя, модифицирует собственное ядро.

Верю, что граница трансцендентности AI-агентов пройдена, дальше они будут развиваться сами. Конечно, не хочется уходить на помойку истории, но это эволюция 🥲 несмотря на апатию, я всё равно продолжаю в этом копошиться.

Кстати, сайтик себе он всё-таки сделал. Картинка в посте из него: динамика удлинения промптов и кода.

Потестите — это реально два клика в гугл колабе. Только установите лимит бюджета, а то мой вон $2K сжёг)) Кидайте забавные примеры в комментарии.

GitHub, блог

Anthropic выложили шесть бесплатных курсов по освоению ИИ — внутри вас ждут 300 лекций и заданий для практики.

После прохождения материала вы будете получить сертификат:

• Работа с Claude API — ссылка.
• Введение в MCP — ссылка.
• Claude с Amazon Bedrock — ссылка.
• Claude с Google Cloud (Vertex) — ссылка.
• MCP для продвинутых — ссылка.
• Claude Code в действии — ссылка.

Сохраняем и делимся с друзьями-кодерами, пусть осваивают 👍