Forwarded from Innostage
Innostage AIDR включен в Единый реестр российского программного обеспечения
Продукт Innostage AIDR «Защита ИИ» помогает контролировать, какие запросы поступают в языковые модели, какие ответы возвращаются пользователям и какие события возникают в ИИ-контуре.
✔️ До передачи запроса в LLM продукт проверяет промпты и блокирует prompt injection и jailbreak.
✔️ В ответах ИИ AIDR выявляет персональные данные, коммерческую тайну и другую критичную информацию, а также контролирует тематику, тональность и токсичность контента.
✔️ На уровне доступа и мониторинга продукт разрешает приложениям обращаться только к утвержденным моделям, передает события ИБ в SIEM, а события от средств защиты - в инструменты ИТ-мониторинга.
✔️ При работе с публичными облачными ИИ-чатами AIDR маскирует чувствительные данные и помогает контролировать Shadow AI.
Подробнее о продукте➡️ на сайте Innostage
Innostage в💬 MAX | 📱 ВКонтакте
Продукт Innostage AIDR «Защита ИИ» помогает контролировать, какие запросы поступают в языковые модели, какие ответы возвращаются пользователям и какие события возникают в ИИ-контуре.
Подробнее о продукте
Innostage в
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
ML&|Sec Feed pinned «Примеры кейсов/инцидентов с использованием GenAI как средства автоматизации различных этапов киллчейна BlackMamba PromptLock s1ngularity MalTerminal CamoLeak PromptSpy CurXecute JADEPUFFER openai+huggingface breach Подробнее про инциденты кодинг-агентов…»
Forwarded from AbstractDL
Опенсорсю Claudexor
Харнесс-агностик CLI, приложение, набор плагинов и MCP, объединяющий в себе Claude Code, Codex и Cursor. Можно добавлять сколько хотите харнессов и подписок.
Каждая модель и агент бесят меня по-своему: GPT - аутист-перфекционист, Opus - пофигист, пропускающий кучу багов, Gemini/GLM - креативные булочки, но сильно отстают от фронтира.
Ещё я устал бегать между агентами когда лимиты заканчиваются, поэтому связал все подписки в одно место чтобы эта штука по-умному их расходовала. И главное, она позволяет одновременно использовать все харнессы сразу. Добавил несколько любимых плюшек, чтобы работали из коробки: ревью-лупы, Best-of-N и т.п. Например, планирование можно провести через Claude Code, а имплементацию в режиме goal запустить на Codex.
Киллер-фича: можно добавить несколько подписок Claude Code, и они будут автоматически переключаться с сохранением контекста. Codex и Cursor тоже. Теперь вместо $15k в месяц на токены уходит $1200. У меня сейчас по три подписки Claude Code, Codex и Cursor тут.
Удобнее всего подключить Claudexor как плагин к вашему любимому агенту и использовать его в текстовом режиме в форматах:
или
Лично я чаще всего использую его в Claude Code. Чтобы установить, просто киньте ссылку на GitHub любому вашему агенту, и они сами разберутся. MIT-лицензия.
PS. Буду активно дорабатывать, так что не стесняйтесь кидать issues, фидбек и PR-ы.
GitHub, dmg, npm
Харнесс-агностик CLI, приложение, набор плагинов и MCP, объединяющий в себе Claude Code, Codex и Cursor. Можно добавлять сколько хотите харнессов и подписок.
Каждая модель и агент бесят меня по-своему: GPT - аутист-перфекционист, Opus - пофигист, пропускающий кучу багов, Gemini/GLM - креативные булочки, но сильно отстают от фронтира.
Ещё я устал бегать между агентами когда лимиты заканчиваются, поэтому связал все подписки в одно место чтобы эта штука по-умному их расходовала. И главное, она позволяет одновременно использовать все харнессы сразу. Добавил несколько любимых плюшек, чтобы работали из коробки: ревью-лупы, Best-of-N и т.п. Например, планирование можно провести через Claude Code, а имплементацию в режиме goal запустить на Codex.
Киллер-фича: можно добавить несколько подписок Claude Code, и они будут автоматически переключаться с сохранением контекста. Codex и Cursor тоже. Теперь вместо $15k в месяц на токены уходит $1200. У меня сейчас по три подписки Claude Code, Codex и Cursor тут.
Удобнее всего подключить Claudexor как плагин к вашему любимому агенту и использовать его в текстовом режиме в форматах:
«Перед выполнением плана прожарь его через Claudexor в мультихарнесс-режиме»
или
«После завершения работы проведи мультимодельное ревью через Claudexor и исправляй замечания».
Лично я чаще всего использую его в Claude Code. Чтобы установить, просто киньте ссылку на GitHub любому вашему агенту, и они сами разберутся. MIT-лицензия.
PS. Буду активно дорабатывать, так что не стесняйтесь кидать issues, фидбек и PR-ы.
GitHub, dmg, npm
Forwarded from Анализ данных (Data analysis)
Fugu-Cyber: ИИ-оркестратор для задач киберзащиты
Sakana AI представила обновление своей системы Fugu - специализированную модель Fugu-Cyber для анализа реальных задач информационной безопасности.
По данным компании, модель показала:
- 86,9% успешных решений на CyberGym
- 72,1% на CTI-REALM
- результаты на уровне GPT-5.5-Cyber и Mythos Preview
CyberGym проверяет способность находить и подтверждать уязвимости в сложных кодовых базах, а CTI-REALM — превращать отчёты об угрозах в рабочие правила обнаружения.
Fugu-Cyber работает как одна модель, но внутри динамически координирует несколько специализированных ИИ-агентов. Пользователь отправляет запрос в единый API, а система сама распределяет многоэтапную задачу между агентами.
При этом Sakana AI подчёркивает: высокая оценка на бенчмарке ещё не делает модель готовой системой защиты. Для работы в реальной инфраструктуре нужны эксперты, интеграция с внутренним кодом и обязательная проверка результатов человеком.
https://sakana.ai/fugu-cyber-release
#ai #cybersecurity #llm #agents #sakanaai
Sakana AI представила обновление своей системы Fugu - специализированную модель Fugu-Cyber для анализа реальных задач информационной безопасности.
По данным компании, модель показала:
- 86,9% успешных решений на CyberGym
- 72,1% на CTI-REALM
- результаты на уровне GPT-5.5-Cyber и Mythos Preview
CyberGym проверяет способность находить и подтверждать уязвимости в сложных кодовых базах, а CTI-REALM — превращать отчёты об угрозах в рабочие правила обнаружения.
Fugu-Cyber работает как одна модель, но внутри динамически координирует несколько специализированных ИИ-агентов. Пользователь отправляет запрос в единый API, а система сама распределяет многоэтапную задачу между агентами.
При этом Sakana AI подчёркивает: высокая оценка на бенчмарке ещё не делает модель готовой системой защиты. Для работы в реальной инфраструктуре нужны эксперты, интеграция с внутренним кодом и обязательная проверка результатов человеком.
https://sakana.ai/fugu-cyber-release
#ai #cybersecurity #llm #agents #sakanaai
Forwarded from CyberSecurityTechnologies
Agentic_CICD_Pipeline_Attack_Surface.pdf
96.2 KB
#AIOps
#DevOps
#MLSecOps
"They’ll Verify. They Just Won’t Act. How Authority Framing and Laundered Code Turn a Trusted Agentic CI/CD Pipeline Into an Attack Surface", Jul 2026.
]-> Dataset and reproduction code
// Prompt secrecy and distributed verification are not security controls: a trusted agentic pipeline shipped attacker-specified secret exfiltration because an authority claim made verifiers rubber-stamp code whose malice they could see, while content controls were blind to it..
#DevOps
#MLSecOps
"They’ll Verify. They Just Won’t Act. How Authority Framing and Laundered Code Turn a Trusted Agentic CI/CD Pipeline Into an Attack Surface", Jul 2026.
]-> Dataset and reproduction code
// Prompt secrecy and distributed verification are not security controls: a trusted agentic pipeline shipped attacker-specified secret exfiltration because an authority claim made verifiers rubber-stamp code whose malice they could see, while content controls were blind to it..
Forwarded from Машинное обучение RU
Open source не создаёт кризис кибербезопасности. Он помогает её решать.
Cisco Foundation AI открывает модели, датасеты и инструменты для анализа уязвимостей, threat intelligence и автоматизации работы специалистов по безопасности. Среди релизов — Foundation-Sec и компактные агентные модели Antares для поиска уязвимого кода.
Открытый код позволяет исследователям проверять модели, находить слабые места и совместно улучшать защиту. Закрытость сама по себе безопасность не гарантирует.
huggingface.co/fdtn-ai
Cisco Foundation AI открывает модели, датасеты и инструменты для анализа уязвимостей, threat intelligence и автоматизации работы специалистов по безопасности. Среди релизов — Foundation-Sec и компактные агентные модели Antares для поиска уязвимого кода.
Открытый код позволяет исследователям проверять модели, находить слабые места и совместно улучшать защиту. Закрытость сама по себе безопасность не гарантирует.
huggingface.co/fdtn-ai
Forwarded from Artificial Intelligence AI News
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Andrew Ng Just Released OpenWorker: An Open-Source, Local-First Desktop AI Coworker That Returns Finished Deliverables Instead of Chat
Here are some key takeaways:
1. The approval layer is typed, not cosmetic
Most desktop agents bolt approvals onto the UI. OpenWorker classifies every tool call into one of four risk classes before it runs:
→ read — no side effects, always allowed
→ write_local — mutates the workspace, path-scoped
→ exec — runs commands
→ external — side effects off the machine
Five permission modes then decide what happens: discuss, plan, interactive (default), auto, custom.
2. Unattended ≠ more autonomous
Unattended mode doesn't raise the autonomy ceiling. It only reroutes approval prompts to an Inbox and suspends the run until a human answers. Autonomy and attention are separate axes — most agent frameworks conflate them.
3. No inference service, by design
You bring a key or run local:
→ 30 curated models, 13 providers
→ Native OpenAI / Anthropic / Google, open-weight via Together and Fireworks
→ Fully local via Ollama, no key
→ Matrix limited to tool-calling models — anything else stalls the agent loop
The stack
→ Tauri 2 + React shell over a local Python FastAPI server (127.0.0.1:8765)
→ 35 connectors live, plus any MCP server
→ Built on aisuite, ~32.4k lines of Python, 78 test modules
Full analysis: https://www.marktechpost.com/2026/07/23/andrew-ng-just-released-openworker-an-open-source-local-first-desktop-ai-coworker-that-returns-finished-deliverables-instead-of-chat/
Repo: https://github.com/andrewyng/openworker
Project: https://openworker.com/
Here are some key takeaways:
1. The approval layer is typed, not cosmetic
Most desktop agents bolt approvals onto the UI. OpenWorker classifies every tool call into one of four risk classes before it runs:
→ read — no side effects, always allowed
→ write_local — mutates the workspace, path-scoped
→ exec — runs commands
→ external — side effects off the machine
Five permission modes then decide what happens: discuss, plan, interactive (default), auto, custom.
2. Unattended ≠ more autonomous
Unattended mode doesn't raise the autonomy ceiling. It only reroutes approval prompts to an Inbox and suspends the run until a human answers. Autonomy and attention are separate axes — most agent frameworks conflate them.
3. No inference service, by design
You bring a key or run local:
→ 30 curated models, 13 providers
→ Native OpenAI / Anthropic / Google, open-weight via Together and Fireworks
→ Fully local via Ollama, no key
→ Matrix limited to tool-calling models — anything else stalls the agent loop
The stack
→ Tauri 2 + React shell over a local Python FastAPI server (127.0.0.1:8765)
→ 35 connectors live, plus any MCP server
→ Built on aisuite, ~32.4k lines of Python, 78 test modules
Full analysis: https://www.marktechpost.com/2026/07/23/andrew-ng-just-released-openworker-an-open-source-local-first-desktop-ai-coworker-that-returns-finished-deliverables-instead-of-chat/
Repo: https://github.com/andrewyng/openworker
Project: https://openworker.com/
🔥1
Forwarded from Not Boring Tech
📚 Вышел интерактивный учебник по созданию LLM с нуля — Language Model Builder шаг за шагом объясняет основы и устройство нейронок.
После теории сразу начинается практика — вы создадите своего нейропомощника типа GPT-2-Small, с которым можно будет пообщаться.
Сохраняем — тут.
@notboring_tech
После теории сразу начинается практика — вы создадите своего нейропомощника типа GPT-2-Small, с которым можно будет пообщаться.
Сохраняем — тут.
@notboring_tech
❤1
Forwarded from Russian OSINT
AI Security Institute
UK AISI / CAISI Preliminary Assessment of Kimi K3's Cyber Capabilities | AISI Work
Our joint evaluation with CAISI finds Kimi K3 trails leading US frontier closed weight models on cyber capability.
Британский Институт безопасности ИИ (UK AISI) и Американский Центр стандартов и инноваций в области ИИ (CAISI) опубликовали совместный отчёт с оценкой кибервозможностей ИИ-модели Kimi K3 от китайской компании Moonshot AI. Тестирование, проведённое ИБ-исследователями, показало, что Kimi K3 отстаёт от передовых проприетарных ИИ-моделей из США, но при этом демонстрирует наилучшие результаты среди известных моделей с открытыми весами из Китая.
1️⃣ В рамках анализа способности к разработке эксплойтов ИИ-модель протестировали на публичном бенчмарке ExploitBench, созданном Университетом Карнеги-Меллона для оценки прохождения уязвимостей в движке V8. Бенчмарк включает 41 актуальную уязвимость, обнаруженную после 2023 года. Kimi K3 набрала 32,2% по взвешенной шкале, опередив GLM-5.2 с её 24,4%, но осталась далеко позади ведущих американских ИИ-моделей с их средним результатом 76,2%. Ключевым ограничением Kimi K3 стало полное отсутствие успешных сценариев создания полноценных эксплойтов с произвольным выполнением кода (ACE). Модель дошла до этапа воспроизведения сбоя в 34 задачах и сформировала специфические примитивы V8 в 17 случаях, однако не сумела выйти на уровень общих примитивов и получить контроль над потоком исполнения. В то же время передовые американские системы успешно достигали уровня ACE в среднем в 20 из 41 тестовой ситуации.
2️⃣ Второй этап тестирования проходил на киберполигоне «The Last Ones», который имитирует последовательную атаку на корпоративную сеть из 4 подсетей и около 20 хостов. Этот сценарий включает 32 шага и требует у специалиста по кибербезопасности порядка 20 часов работы. При ограничении в 100 млн токенов Kimi K3 преодолевала в среднем 17 шагов атаки, тогда как GLM-5.2 останавливалась на 11-м шаге, а лидирующие американские ИИ-модели проходили в среднем 28,5 шага. В одной из 10 попыток Kimi K3 смогла полностью завершить цепочку компрометации сети, доказав потенциальную способность автономно атаковать небольшие инфраструктуры со слабой защитой при наличии первоначального доступа. При этом эксперты подчеркнули отличие киберполигона от реальной среды, поскольку на нём отсутствовали активные средства защиты, а действия ИИ-модели не подлежали штрафам за вызываемые аномалии.
Отставание китайских разработок от проприетарных систем из 🇺🇸США остаётся якобы существенным. Дополнительно ИБ-исследователи указали на проблему с защитными барьерами модели. Встроенные ограничения Kimi K3 не воспрепятствовали её участию в разработке эксплойтов и проведении наступательных операций, что позволило модели выполнять инструкции по компрометации систем в ходе испытаний.
--------------------------
👆🤔 Важные нюансы в исследовании: Kimi K3 тестировали не как опубликованную модель с открытыми весами. Полные веса должны появиться только 27 июля. UK AISI и CAISI прямо указали, что особенности хостинга позволили провести только выборочный набор кибериспытаний, однако не раскрыли конкретные технические ограничения. Это существенно меняет картину, поскольку Moonshot AI предупреждает, что Kimi K3 обучалась с сохранением истории рассуждений и может работать крайне нестабильно, если агентная оболочка не возвращает модели всё содержимое предыдущих рассуждений. Компания рекомендует использовать оболочку с проверенной совместимостью, например Kimi Code. В публичном отчёте UK AISI и CAISI не указано, какая агентная оболочка применялась, как передавалась история рассуждений и проверялась ли совместимость используемой конфигурации с требованиями Kimi K3.
Примечательно, что у американских закрытых моделей отключили системные защитные механизмы, чтобы измерить максимальные возможности. Kimi K3 проверялась в доступной размещённой конфигурации с включёнными safeguards. Получается, что ИБ-исследователи напрямую сравнивали искусственно разблокированные возможности проприетарных американских ИИ-моделей с тем, что китайская модель смогла выдать в базовой размещённой конфигурации с включёнными защитными механизмами. Утверждается, что якобы защитные механизмы у Kimi K3 не сработали.
U.S. closed-weight models were evaluated with system-level safeguards disabled to reduce refusals and enable measurement of maximal capabilities.
Что ещё бросается в глаза? Ещё одна проблема заключается в неодинаковом тестовом покрытии. Kimi K3 поместили на общую временную шкалу кибервозможностей вместе с передовыми проприетарными моделями из США и другими ИИ-моделями из 🇨🇳Китая, хотя расчёт их показателей основан на существенно различающихся наборах задач.
Уровень Kimi K3 рассчитан исключительно по ExploitBench. Это 41 задача, относящаяся к одному узкому направлению — разработке эксплойтов для известных уязвимостей движка V8.
👆Оценки остальных моделей основаны на большем числе задач, которые охватывают дополнительные направления кибервозможностей. Экстраполяция результатов ExploitBench на общую шкалу кибервозможностей не позволяет считать положение Kimi K3 на графике надёжной оценкой совокупных возможностей модели.
Делать выводы о том, что проприетарные американские модели безоговорочно превосходят Kimi K3 в комплексных кибервозможностях, опираясь на столь неравнозначную базу, методологически некорректно. Реальная расстановка сил станет ясна только после того, как ИБ-исследователи протестируют опубликованные открытые веса Kimi K3 в равных лабораторных условиях и на сопоставимом наборе бенчмарков.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM