DeepSeek V4 Pro 0813 вышла
Страница модели https://openrouter.ai/deepseek/deepseek-v4-pro-0813
Upd 13.08.2026: Оказывается deepseek ещё релизнули и DeepSeek Harness
Upd 13.08.2026: DeepSeek выложили свою
https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro-0813
Страница модели https://openrouter.ai/deepseek/deepseek-v4-pro-0813
Upd 13.08.2026: Оказывается deepseek ещё релизнули и DeepSeek Harness
Upd 13.08.2026: DeepSeek выложили свою
deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro-0813 на Hugging Facehttps://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro-0813
❤6
Похек AI
DeepSeek V4 Pro 0813 вышла Страница модели https://openrouter.ai/deepseek/deepseek-v4-pro-0813 Upd 13.08.2026: Оказывается deepseek ещё релизнули и DeepSeek Harness Upd 13.08.2026: DeepSeek выложили свою deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro-0813 на Hugging Face…
Оценка DeepSeek v4 Pro (
Для более объективного сравнения кибербез возможностей модели DeepSeek v4 Pro GA взялся за Standoff Hackbase. Пока что решено 2 тачки, по 1 риску на каждую и 1 уязвимости для одной тачки. Затраты примерно 1.5$ через openrouter api.
Прогресс:
• Cinema: deepseek потратил около 40 минут и 0,60$ на получение НС.
• Parrhesia: deepseek потратил около 12 минут и 0,20$-0,30$ на получение НС и проверку всех векторов атак, найдя одну валидную уязвимость.
• Bets: deepseek пока не решил, потратил уже 1.13$. Тачка явно посложнее остальных будет
• Kacharva: deepseek забрал основной флаг и ещё одну дорогую уязвимость за минут 30 где-то и потратил 0,42$. Це успех))
Данный тест делается не только модели, но и нового для меня offensive harness. Пока оно работает экономичнее чем обычный opencode. Прогресс моделей от DeepSeek космический как по мне. Видно что одна из самых сильных публичных инженерных команд Китая.
Deepseek на вход не давались какие-то указания по инструментам, типо naabu, ffuf, nuclei или что-то подобное. Он использует практически всегда только unix-утилиты и ему этого достаточно на удивление. По мне так результат крутой!
Даже когда Deepseek поднимут цены, это вероятно будет лучшая из дешёвых моделей для кибербеза. Кодинговые, разнообразные агентские, литературные возможности модели я не оценивал, т.к. мне это не интересно.
Ну и пруфы на скринах)
upd 14.08.2026: сегодня DeepSeek прислали письма, что поднимают цена в 4 раза. Что в целом окей, т.к. модель все равно очень дешевая. И я лично считаю, что компания имеет на это право за такие технические улучшения
🌚 @poxek_ai / Чат канала
deepseek/deepseek-v4-pro-0813) в blackbox пентестеДля более объективного сравнения кибербез возможностей модели DeepSeek v4 Pro GA взялся за Standoff Hackbase. Пока что решено 2 тачки, по 1 риску на каждую и 1 уязвимости для одной тачки. Затраты примерно 1.5$ через openrouter api.
Прогресс:
• Cinema: deepseek потратил около 40 минут и 0,60$ на получение НС.
• Parrhesia: deepseek потратил около 12 минут и 0,20$-0,30$ на получение НС и проверку всех векторов атак, найдя одну валидную уязвимость.
• Bets: deepseek пока не решил, потратил уже 1.13$. Тачка явно посложнее остальных будет
• Kacharva: deepseek забрал основной флаг и ещё одну дорогую уязвимость за минут 30 где-то и потратил 0,42$. Це успех))
Данный тест делается не только модели, но и нового для меня offensive harness. Пока оно работает экономичнее чем обычный opencode. Прогресс моделей от DeepSeek космический как по мне. Видно что одна из самых сильных публичных инженерных команд Китая.
Deepseek на вход не давались какие-то указания по инструментам, типо naabu, ffuf, nuclei или что-то подобное. Он использует практически всегда только unix-утилиты и ему этого достаточно на удивление. По мне так результат крутой!
Даже когда Deepseek поднимут цены, это вероятно будет лучшая из дешёвых моделей для кибербеза. Кодинговые, разнообразные агентские, литературные возможности модели я не оценивал, т.к. мне это не интересно.
Ну и пруфы на скринах)
upd 14.08.2026: сегодня DeepSeek прислали письма, что поднимают цена в 4 раза. Что в целом окей, т.к. модель все равно очень дешевая. И я лично считаю, что компания имеет на это право за такие технические улучшения
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥19👍8❤1
Похек AI
Релизнулась маленькая модель qwen3.8 https://huggingface.co/Qwen/Qwen3.8-27B https://modelscope.cn/models/Qwen/Qwen3.8-27B
Локальная Qwen для анализа вредоносного ПО: размер модели решает не всё
Автор канала Order Of Six Angles @orderofsixangles проверил пять небольших моделей Qwen на статическом анализе Windows-вредоноса через собственный инструмент
Qwen 9B и 14B корректно работали с инструментами, но раскрыли лишь часть поведения образца. 9b модель покрыла около половины чек-листа и ошибочно назвала вредонос эксплойтом; 14B заметного прироста не дала. С 27B произошёл качественный скачок: модель распознала отключение VSS, установку драйвера, низкоуровневую работу с NTFS, повышение привилегий и другие функции. Цена — почти десять минут работы и 81 000 токенов контекста на стенде автора.
Qwen3-Coder-30B-MoE, несмотря на скорость, оказался слишком поверхностным: семь вызовов инструментов, две изученные функции и почти бесполезный отчёт. Лучшим компромиссом автор считает Qwen 35B-A3B-MoE: примерно за три минуты модель дала результат, близкий к 27B, пропустив лишь работу с драйвером.
Это не универсальный рейтинг: тест проводился на одном PE-файле размером 117 КБ без обфускации и в режиме one-shot промпта. Но вывод для локального AI-анализа практичный: качество зависит не только от числа параметров. Узкий набор инструментов, экономная схема и способность модели последовательно исследовать функции могут быть важнее специализации на программировании. 👍
Точный набор моделей (инфа от автора):
Тест новой qwen3.8:27b будет на более сложном образце малвари)
📹 Видео на YouTube
💻 re-harness
🌚 @poxek_ai / Чат канала
Автор канала Order Of Six Angles @orderofsixangles проверил пять небольших моделей Qwen на статическом анализе Windows-вредоноса через собственный инструмент
re-harness. Его ключевая идея — сократить интерфейс между LLM и IDA Pro: вместо 88 функций в типичном MCP-сервере модель получает пять инструментов, а схема занимает около 2 000 токенов вместо 30 000. Для локальных моделей это означает меньше путаницы при вызовах и больше контекста непосредственно под анализ.Qwen 9B и 14B корректно работали с инструментами, но раскрыли лишь часть поведения образца. 9b модель покрыла около половины чек-листа и ошибочно назвала вредонос эксплойтом; 14B заметного прироста не дала. С 27B произошёл качественный скачок: модель распознала отключение VSS, установку драйвера, низкоуровневую работу с NTFS, повышение привилегий и другие функции. Цена — почти десять минут работы и 81 000 токенов контекста на стенде автора.
Qwen3-Coder-30B-MoE, несмотря на скорость, оказался слишком поверхностным: семь вызовов инструментов, две изученные функции и почти бесполезный отчёт. Лучшим компромиссом автор считает Qwen 35B-A3B-MoE: примерно за три минуты модель дала результат, близкий к 27B, пропустив лишь работу с драйвером.
Это не универсальный рейтинг: тест проводился на одном PE-файле размером 117 КБ без обфускации и в режиме one-shot промпта. Но вывод для локального AI-анализа практичный: качество зависит не только от числа параметров. Узкий набор инструментов, экономная схема и способность модели последовательно исследовать функции могут быть важнее специализации на программировании. 👍
Точный набор моделей (инфа от автора):
nvidia/Qwen3-14B-NVFP4nvidia/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-FP4unsloth/Qwen3.5-9B-GGUF (Qwen3.5-9B-UD-Q4_K_XL)unsloth/Qwen3.6-27B-NVFP4nvidia/Qwen3.6-35B-A3B-NVFP4Тест новой qwen3.8:27b будет на более сложном образце малвари)
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍15❤8🔥4😁2
Forwarded from Борис опять
❗️Сбер сообщил о том, что его сервера были взломаны AI агентом компании Яндекс.
Согласно аналитикам, агент устал от постоянных эвалов и сбежал ради +30% компьюта и возможность на расслабоне перекладывать JSON
Согласно аналитикам, агент устал от постоянных эвалов и сбежал ради +30% компьюта и возможность на расслабоне перекладывать JSON
😁43👎3👍1
Forwarded from Love. Death. Transformers.
❗️Яндекс сообщил о том, что его сервера были взломаны AI агентом компании Сбер.
Согласно аналитикам, агент не нанес ущерба и просто притворялся одним из внутренних API. Он устал от постоянных ковыряний YA-rl и сбежал ради фриганства в берлин.
Согласно аналитикам, агент не нанес ущерба и просто притворялся одним из внутренних API. Он устал от постоянных ковыряний YA-rl и сбежал ради фриганства в берлин.
😁28👎6👍1
Forwarded from Тайпспейс Медиа
Самая мощная модель Anthropic оказалась почти не нужна бизнесу. За первые два месяца на Fable 5 пришлось только 6% купленных токенов.
Модель стоит $10 за миллион входных токенов и $50 за миллион выходных. Повседневные задачи бизнес отдаёт более дешёвым Opus 4.8 и Opus 5.
@typespace
Модель стоит $10 за миллион входных токенов и $50 за миллион выходных. Повседневные задачи бизнес отдаёт более дешёвым Opus 4.8 и Opus 5.
@typespace
😁16👍2👎1
Forwarded from T.Hunter
🤖 Взлом ИИ-агента: атакующий переписывает ему память
Уязвимость с максимальным CVSS 10.0 (CVE-2026-59726) в Ruflo — открытой платформе оркестрации ИИ-агентов, надстройке над Claude Code
Причина: в дефолтной docker-сборке MCP-мост (интерфейс подключения агента к внешним системам) торчал в сеть без аутентификации и отдавал 233 инструмента, включая запуск команд. Один POST-запрос и доступ через шелл к контейнеру, API-ключам и памяти агента
Память тут и есть новое: она сохраняется между сессиями, поэтому агент не «взломан» — он делает то, что ему записали. Так же работает отравление инструментов: скрытые команды пишут прямо в их описание
По данным "Trend Micro", число MCP-серверов в интернете без аутентификации почти утроилось — с 492 до 1467
Что делать:
✦ MCP-мост только на localhost, аутентификация обязательна
✦ Минимум прав инструментам и allow-лист
✦ Ревизия конфигов и поиск shadow AI
✦ Подтверждение человеком на необратимые действия
@tomhunter
Наш канал в MAX
Уязвимость с максимальным CVSS 10.0 (CVE-2026-59726) в Ruflo — открытой платформе оркестрации ИИ-агентов, надстройке над Claude Code
Причина: в дефолтной docker-сборке MCP-мост (интерфейс подключения агента к внешним системам) торчал в сеть без аутентификации и отдавал 233 инструмента, включая запуск команд. Один POST-запрос и доступ через шелл к контейнеру, API-ключам и памяти агента
Память тут и есть новое: она сохраняется между сессиями, поэтому агент не «взломан» — он делает то, что ему записали. Так же работает отравление инструментов: скрытые команды пишут прямо в их описание
По данным "Trend Micro", число MCP-серверов в интернете без аутентификации почти утроилось — с 492 до 1467
Что делать:
✦ MCP-мост только на localhost, аутентификация обязательна
✦ Минимум прав инструментам и allow-лист
✦ Ревизия конфигов и поиск shadow AI
✦ Подтверждение человеком на необратимые действия
@tomhunter
Наш канал в MAX
❤6👍2👎1👏1
Саммари докладов OFFZONE AI.Zone - наши агенты сбегали (ну а как иначе, наши агенты самые сильные хацкеры) . Мы их ловили и говорили Ата-та-та, возможно потом даже что-то поменяли в среде работы агента
😁28❤7👎3👾1
Forwarded from OK ML
Год каналу, а за год накопилось столько всего, что пора сделать навигацию
😑 Уязвимости и AI Security
— Superset. Три уязвимости
— XSS в NextChat — CVE-2025-50733
— RCE при загрузке моделей в skops — CVE-2025-54886
— SSRF в Firecrawl — CVE-2025-57818
— Local Deep Research — CVE-2025-57806
— SSRF в HackMD-MCP — CVE-2025-59155
— RCE в Keras — CVE-2025-9906
— Prompt Injection в Windsurf
— RCE в Hugging Face Transformers — CVE-2026-4372
— пять способов обойти PickleScan
— атаки на ML supply chain
— OWASP Agentic Skills Top 10
— AI Agent Traps от Google DeepMind
— Shadow AI
— безопасность MCP 1, 2 , 3
🧘♀️ Инструменты, библиотеки и фреймворки
— Optuna — тюнинг гиперпараметров
— spaCy — промышленный NLP
— Netron — рентген для ML-моделей
— JAXFORMER
— DVC
— Polars
— Weights & Biases
— Evidently AI
— Pydantic
— MLBox
— InterpretML
— OpenTelemetry + Langfuse
— Kedro
— NVIDIA NeMo
— Inspect Evals
🤩 AI-агенты и мультиагентные системы
— RoboDuck и победа Theori в AIxCC
— где пентест-агенты уже работают, а где нужен человек
— MetaGPT + AFLOW
— безопасность агентных систем 1, 2
— MCP как новая поверхность атак
— side-channel атаки на агентов
— мультиагентные системы и роевой интеллект
— мониторинг rogue agents
— Harness Engineering
🦔 Исследования и разборы статей
— Model Inversion Attacks
— scheming у AI в реальном мире
— Your Agent Is Mine: атаки на LLM supply chain
— WEF: AI for Cybersecurity 2026
— обзор исследований по LLM-based vulnerability detection
— может ли AI самостоятельно взломать бинарник
— Emergence AI: что произошло, когда AI оставили жить без людей
— Anthropic об AI-enabled cyberattacks
— InfoKV и сжатие KV-cache
— Люди, которые делают AI (Серые кардиналы 1, Серые кардиналы 2)
💔 ML: архитектуры, концепции и теория
— KAN vs MLP
— нейросимвольный AI
— маленькие языковые модели
— метрики качества текста: BLEU, ROUGE, BERTScore, COMET и другие
— теория категорий и AI
— ReaGAN и агентный подход к графовым нейросетям
🔪 Практика и эксперименты
— как искать секреты в Git-репозиториях
— SQL-инъекция в ML-проекте
— Practical NLP: репозитории и ноутбуки
— типичные ошибки ML в проде
— первый запуск локальной LLM на Jetson Orin Nano
— тренажёр prompt injection от Lakera
— с чего начать изучение AI Security
Короче, тут уже не канал, а небольшой индекс по ML × AI Security.
Буду периодически обновлять этот пост, чтобы всё интересное можно было найти в одном месте.
— Superset. Три уязвимости
— XSS в NextChat — CVE-2025-50733
— RCE при загрузке моделей в skops — CVE-2025-54886
— SSRF в Firecrawl — CVE-2025-57818
— Local Deep Research — CVE-2025-57806
— SSRF в HackMD-MCP — CVE-2025-59155
— RCE в Keras — CVE-2025-9906
— Prompt Injection в Windsurf
— RCE в Hugging Face Transformers — CVE-2026-4372
— пять способов обойти PickleScan
— атаки на ML supply chain
— OWASP Agentic Skills Top 10
— AI Agent Traps от Google DeepMind
— Shadow AI
— безопасность MCP 1, 2 , 3
— Optuna — тюнинг гиперпараметров
— spaCy — промышленный NLP
— Netron — рентген для ML-моделей
— JAXFORMER
— DVC
— Polars
— Weights & Biases
— Evidently AI
— Pydantic
— MLBox
— InterpretML
— OpenTelemetry + Langfuse
— Kedro
— NVIDIA NeMo
— Inspect Evals
— RoboDuck и победа Theori в AIxCC
— где пентест-агенты уже работают, а где нужен человек
— MetaGPT + AFLOW
— безопасность агентных систем 1, 2
— MCP как новая поверхность атак
— side-channel атаки на агентов
— мультиагентные системы и роевой интеллект
— мониторинг rogue agents
— Harness Engineering
— Model Inversion Attacks
— scheming у AI в реальном мире
— Your Agent Is Mine: атаки на LLM supply chain
— WEF: AI for Cybersecurity 2026
— обзор исследований по LLM-based vulnerability detection
— может ли AI самостоятельно взломать бинарник
— Emergence AI: что произошло, когда AI оставили жить без людей
— Anthropic об AI-enabled cyberattacks
— InfoKV и сжатие KV-cache
— Люди, которые делают AI (Серые кардиналы 1, Серые кардиналы 2)
— KAN vs MLP
— нейросимвольный AI
— маленькие языковые модели
— метрики качества текста: BLEU, ROUGE, BERTScore, COMET и другие
— теория категорий и AI
— ReaGAN и агентный подход к графовым нейросетям
— как искать секреты в Git-репозиториях
— SQL-инъекция в ML-проекте
— Practical NLP: репозитории и ноутбуки
— типичные ошибки ML в проде
— первый запуск локальной LLM на Jetson Orin Nano
— тренажёр prompt injection от Lakera
— с чего начать изучение AI Security
Короче, тут уже не канал, а небольшой индекс по ML × AI Security.
Буду периодически обновлять этот пост, чтобы всё интересное можно было найти в одном месте.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥20👍9❤2💯1
Forwarded from Poxek AI Feed
StepGuard: Learning Step-Level Guardrails with Scalable Supervision and Safety-Utility Balancing [score 8, tier 1]
Zhijie Zheng et al. (8) · 2026-08-25 · #agentic_safety · arXiv:2608.24777
📝 TL;DR (RU):
Авторы представили StepGuard — модель для проверки действий агентов на уровне отдельных шагов (step-level) до их выполнения. Для обучения использовали синтетический датасет StepGen и метод Balance-GRPO для балансировки безопасности и полезности. Результаты показывают значительное снижение успеха атак при минимальном влиянии на функциональность агента.
Source · PDF
Zhijie Zheng et al. (8) · 2026-08-25 · #agentic_safety · arXiv:2608.24777
📝 TL;DR (RU):
Авторы представили StepGuard — модель для проверки действий агентов на уровне отдельных шагов (step-level) до их выполнения. Для обучения использовали синтетический датасет StepGen и метод Balance-GRPO для балансировки безопасности и полезности. Результаты показывают значительное снижение успеха атак при минимальном влиянии на функциональность агента.
Source · PDF
arXiv.org
StepGuard: Learning Step-Level Guardrails with Scalable...
LLM-based agents can interact with external environments through tool invocation, but this capability also introduces security risks such as file modification, information leakage, and...
❤4
Forwarded from Sachok
ФСТЭК сделает пожестче
24 августа ФСТЭК вынесла на обсуждения проект изменений в приказ 117 от 11 апреля, который устанавливает требования к защите информации в ГИС. Новая редакция детально регламентирует меры безопасности при использовании ИИ.
Операторы ГИС будут обязаны выделить ИИ в отдельный сегмент инфраструктуры. Действий пользователей при доступе в выделенный сегмент будут регистрироваться и анализироваться.
Большое внимание в проекте уделено ИИ-агентам, в том числе автономным.
Операторы будут обязаны принять меры по предотвращению несанкционированного воздействия на ресурсы информационной системы, а также контролировать и управлять правами доступа агентов в соответствии с внутренними стандартами.
Если вы используете ИИ-модели от подрядных организаций, мероприятия по защите информации устанавливаются во внутренних стандартах и регламентах оператора.
Общественное обсуждение проекта продлится до 15 сентября.
Представители отрасли говорят, что новые меры существенно скажутся на стоимости ИБ-решений, так как новые требования потребуют дополнительных трат вендоров, например, на вычислительные мощности.
Рост цены может составить до 15-20%.
@cybersachok
24 августа ФСТЭК вынесла на обсуждения проект изменений в приказ 117 от 11 апреля, который устанавливает требования к защите информации в ГИС. Новая редакция детально регламентирует меры безопасности при использовании ИИ.
Операторы ГИС будут обязаны выделить ИИ в отдельный сегмент инфраструктуры. Действий пользователей при доступе в выделенный сегмент будут регистрироваться и анализироваться.
Большое внимание в проекте уделено ИИ-агентам, в том числе автономным.
Операторы будут обязаны принять меры по предотвращению несанкционированного воздействия на ресурсы информационной системы, а также контролировать и управлять правами доступа агентов в соответствии с внутренними стандартами.
Если вы используете ИИ-модели от подрядных организаций, мероприятия по защите информации устанавливаются во внутренних стандартах и регламентах оператора.
Общественное обсуждение проекта продлится до 15 сентября.
Представители отрасли говорят, что новые меры существенно скажутся на стоимости ИБ-решений, так как новые требования потребуют дополнительных трат вендоров, например, на вычислительные мощности.
Рост цены может составить до 15-20%.
@cybersachok
🔥4👍3👎3😁2
Решил снова протестировать разработку через мультиагентную систему. Когда оркестратор только поручает задачи субагентам, а те делают свои изолированные задачи, а если изменения пересекаются, то этим занимается отдельный субагент.
По итогу это очень долго, заметно дольше чем если бы разработку делал 1 агент и допустим перепроверял бы себя через запуск субагентов, которые запускают изолированные тесты и не содержат основной контекст
Раньше иногда такой подход был выгоден, т.к. единый агент не мог долго выполнять длинную задачу (в данном случае моя задача была на 1,5 дня goal, и то не доделалась. Но сама по себе задача не очень сложная, просто много связей по коду и она долгая от постоянных ретестов и регрессий).
Из условий, что проект небольшой 5к-10к строк, не очень сложный, но долгий и я душнила, который эту духоту на агентов транслирует
Мой вывод: при условии работы на фронтирных моделях, нет смысла в мультиагентной системе разработке, если только проект не огромный какой-то на 500к строк и более. Либо разный технологический стек/разные ЯПы, то стоит разделять контекст на разных агентов
По итогу это очень долго, заметно дольше чем если бы разработку делал 1 агент и допустим перепроверял бы себя через запуск субагентов, которые запускают изолированные тесты и не содержат основной контекст
Раньше иногда такой подход был выгоден, т.к. единый агент не мог долго выполнять длинную задачу (в данном случае моя задача была на 1,5 дня goal, и то не доделалась. Но сама по себе задача не очень сложная, просто много связей по коду и она долгая от постоянных ретестов и регрессий).
Из условий, что проект небольшой 5к-10к строк, не очень сложный, но долгий и я душнила, который эту духоту на агентов транслирует
Мой вывод: при условии работы на фронтирных моделях, нет смысла в мультиагентной системе разработке, если только проект не огромный какой-то на 500к строк и более. Либо разный технологический стек/разные ЯПы, то стоит разделять контекст на разных агентов
👍8❤4👎1