Сертификат безопасности
1.98K subscribers
1.98K photos
116 videos
27 files
1.02K links
Личный взгляд на события в ИБ и около.

Внимание: специфический юмор, впечатлительным лучше не подписываться. Контент создан с использованием искусственного интеллекта.

Для связи с админом пишите в личные сообщения канала (кнопка слева внизу).
Download Telegram
Подошёл к стенду ТТК + Starlink и спросил, зачем мне брать оборудование + тариф у них, если я могу купить дешевле на сайте Starlink?

Из ответа я понял, что расчёт больше на госов, которые не могут заключить договор напрямую со Starlink.
😁7🤔2🔥1
kzlg репостнул мой пост 😎

https://t.me/der_kzlg/1400

Upd: Порядковый номер поста соответствиет номеру горячей линии по инцидентам кибербезопасности. 😂
🤣5👍2
Соседи по стенду из Битрикс 24 угостили печенькой ☺️
💯3❤1😁1
Я стою у стенда RTEAM на Digital Bridge. Если есть какие-либо вопросы, то подходите в ближайшие 20 минут - можем поговорить.
👍9🔥6❤2🤮2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
9👍2😁1
Национальный мессенджер AITU тоже тут.
👎4🤣4🔥1
Наш ответ RuID 😃
⚡️Bridge скучный, потому что он стал обыденностью. Так должно быть. Каждый раз должно быть так: «нас ничем не удивить»
Панелька скоро начнётся. В зале очень душно, находиться невозможно.. 😩
😁1
7-метровая статуя, олицетворяющая превосходство машины над человеком.
🤣8
Почему Казпочта не переходит на AITU?!
Forwarded from Order of Six Angles
A large-scale, labeled cybersecurity dataset derived from production Security Operations Center (SOC) data processed by WitFoo Precinct version 6.x. It contains 2,011,674 sanitized security events captured live from 4 organizations (2024-07-26 11:10:23 UTC to 2024-08-01 06:00:03 UTC), 51,371 incident provenance graphs with their 238,511 embedded triggering signals, per-incident GraphML files, natural-language attack reports, and a merged provenance graph (47,585 nodes, 1,740,438 edges).

https://huggingface.co/datasets/witfoo/precinct6-cybersecurity/blob/main/README.md
1❤3
Сериал с самым запутанным сюжетом, который я смотрел в последнее время... 😵‍💫

Upd: ближе к концу сериала понял, что сюжет слишком невероятный.. 😊
👍2
Подкатило обновление на Freebuff, теперь пользователю доступны следующие новые модели: GPT-6.1 Sol (100 коинов), Muse Spark 1.3 (15 коинов), Ling 3.1 Flash (2 коина), Laguna S 2.1 (2 коина), Space Bunny Alpha (бесплатно) и Solar Mini 4 (бесплатно).

Для меня представляет интерес Muse Spark 1.3 в качестве замены DeepSeek V4.1 Flash. Вот сравнение Gemini:

Сравнение DeepSeek V4.1 Flash и Meta Muse Spark 1.3 для программирования и разработки ПО на основе технических характеристик, бенчмарков и стоимости:

## Главное отличие

* DeepSeek V4.1 Flash — открытая (open weights) гибридная модель с активными 8B–16B параметрами (из 763B–552B общего объема), ориентированная на высокую скорость и точное решение инженерных задач. [1, 2, 3]
* Muse Spark 1.3 — закрытая мультимодальная модель от Meta (от Meta Superintelligence Lab) с упором на агентные сценарии и длинный горизонт планирования, использующая мультиагентный подход (внутренний конфликт/дискуссия агентов). [1, 4]

------------------------------
## Характеристики и производительность

| Критерий | DeepSeek V4.1 Flash | Meta Muse Spark 1.3 |
|---|---|---|
| Тип модели | Open Weight (открытые веса) | Закрытая (Closed) |
| Контекстное окно | 1.05M токенов (1,048,576) | 1.05M токенов (1,048,576) |
| Скорость (p50) | Задержка ~1.44 с / Скорость ~33.0 токен/с | Задержка ~6.99 с / Скорость ~42.0 токен/с |
| Цены (Вход / Выход за 1М токенов) | ~$0.02 / $0.60 (через OpenRouter API[](https://openrouter.ai/compare/deepseek/deepseek-v4.1-flash/meta/muse-spark-1.3)) | $1.25 / $4.25 (через OpenRouter API) |

------------------------------
## Код и бенчмарки для программирования

* Terminal-Bench 2.1: DeepSeek V4.1 Flash лидирует с результатом 90.6% против 88.8% у Muse Spark 1.3.
* AutomationBench: DeepSeek V4.1 Flash показывает 54.8% против 49.4% у Muse Spark 1.3.
* DeepSWE 1.1: Muse Spark 1.3 выходит вперед с результатом 75.4% против 74.2% у DeepSeek V4.1 Flash (сильнее в сложных многошаговых задачах по исправлению багов / agentic coding). [1]

------------------------------
## Что выбрать для программирования?

* Выбирайте DeepSeek V4.1 Flash, если:
* Вам нужна максимальная скорость работы и минимальная задержка при ответе (Latency 1.44 с).
* Вы хотите сэкономить: DeepSeek существенно дешевле (почти в 60–70 раз по входным токенам).
* Нужна высокая точность в терминальных задачах, скриптах и повседневной генерации/рефакторинге кода. [1, 5]
* Выбирайте Muse Spark 1.3, если:
* Вы решаете масштабные агентные задачи (когда ИИ сам исследует репозиторий, запускает тесты и ведет длинную цепочку рассуждений через мультиагентную среду).
* Вам требуется глубокое понимание сложных долгосрочных инженерных контекстов (лидирует в DeepSWE), и бюджет проекта позволяет использовать более дорогое API. [1, 4, 5, 6]

[1] https://aireleasetracker.com/compare/deepseek/deepseek-v4.1-flash/meta/muse-spark-1.3
[2] https://habr.com/ru/news/1082020/
[3] https://happycapy.ai/ru/models/deepseek-v4.1-flash
[4] https://habr.com/ru/news/1021116/
[5] https://openrouter.ai/compare/deepseek/deepseek-v4.1-flash/meta/muse-spark-1.3
[6] https://commandcode.ai/blog/new-last-week-deepseek-v4-1-flash-muse-spark-1
🔥1
Цифровой раб работает..
🔥4👍2😁2❤1
Когда агент создаёт субагентов.

Бригада: https://ru.wikipedia.org/wiki/Benderama
🤣13
Когда отправили на исследование малварь, а её хэш совпал с файлом, который ты уже проанализировал.
😁16🔥2🤣2