Во Freebuff изменилась система биллинга. Вместо freebucks (я называю это коины) используются hours - каждая модель стоит определенное число времени (машинного времени). Текущие "цены" разделены на 5. Например, DeepSeek V4.1 Flash стоила 15 коинов, а сейчас - 3 часа. Часы из Wallet'а перекочевали в месячный запас времени, а ежедневные так и остались дневным запасом времени. Мне не совсем понятно зачем это сделали, дальше будет видно.
Кроме того, была добавлена модель MiMo Slow ("цена" не указана, возможно, бесплатная), а GPT-6.1 Sol и Gemini 4 Argon так и остались самыми дорогими моделями.
Кроме того, была добавлена модель MiMo Slow ("цена" не указана, возможно, бесплатная), а GPT-6.1 Sol и Gemini 4 Argon так и остались самыми дорогими моделями.
Сертификат безопасности
Во Freebuff изменилась система биллинга. Вместо freebucks (я называю это коины) используются hours - каждая модель стоит определенное число времени (машинного времени). Текущие "цены" разделены на 5. Например, DeepSeek V4.1 Flash стоила 15 коинов, а сейчас…
А вот ещё некоторые цены на модели с доступом по API. Я в этой теме не шарю, поэтому попросить Gemini сравнить их с ценами в сервисе OpenRouter. Вот то, что он мне сказал:
Вот сравнение цен на некоторые ключевые модели из первого изображения (Freebuff) с тарифами OpenRouter и других популярных платформ-агрегаторов:
Claude Opus 5.5 и Claude Sonnet 5.5: Цены в Freebuff ($4.00 за 1 млн токенов ввода и $20.00 за вывод для Opus 5.5; $2.00 за ввод и $10.00 за вывод для Sonnet 5.5) полностью идентичны официальным ценам на платформе OpenRouter.
GPT-6.1 Sol: В Freebuff стоимость этой модели составляет $2.00 за ввод и $10.00 за вывод. Однако у других провайдеров (например, на платформе Router One) базовый тариф на GPT-6.1 Sol (при контексте до 272 тысяч токенов) составляет всего $0.40 за ввод и $2.00 за вывод. В этом случае цены в Freebuff завышены в 5 раз.
DeepSeek V4 Pro: Freebuff предлагает эту модель по очень низкой цене: $0.435 за ввод и $0.87 за вывод. Для сравнения, у провайдера DeepInfra стоимость DeepSeek V4 Pro составляет $1.30 за ввод и $2.60 за вывод, а на OpenRouter цена ввода доходила до $1.60. Здесь тарифы Freebuff оказываются примерно в 3 раза выгоднее рынка.
В целом, Freebuff транслирует стандартные рыночные цены на модели от Anthropic (Claude), делает существенную наценку на новые модели OpenAI (GPT-6.1), но при этом сильно демпингует цены на продвинутые модели DeepSeek.
❤1
Forwarded from Mrs.Satiyeva🌸✨🕊
Есть ли вообще смысл учить реверс, когда есть ИИ?
Пока разбираюсь с ассемблером, структурами Windows и другими деталями, периодически думаю: а сколько из этого через несколько лет будет делать ИИ? И что тогда останется человеку?
Думаю, влияние на информационную безопасность будет серьёзнее, чем просто «стало удобнее писать код».
Часть знаний перестанет быть преимуществом сама по себе. Помнить смещения, узнавать типовые конструкции, объяснять отдельные инструкции полезно. Но по мере автоматизации этих задач ценность специалиста смещается к другим вопросам: что исследовать, где искать ошибку и как доказать, что она действительно есть.
Для реверса это, на мой взгляд, означает меньше ручной рутины и больше проверки гипотез. Получить правдоподобное объяснение функции и восстановить её реальное поведение - разные задачи. Особенно если логика зависит от состояния процесса, входных данных или взаимодействия нескольких компонентов.
В ИБ ускорение получат обе стороны. Я ожидаю, что станет проще анализировать код, собирать инструменты и проверять известные классы ошибок. Защитники смогут быстрее разбирать события и исправлять проблемы. Атакующим тоже будет проще автоматизировать часть работы. Поэтому само наличие ИИ в компании вряд ли станет преимуществом надолго. Важнее будет, кто встроит его в работу и сможет проверять результат.
И здесь меня особенно интересует судьба начинающих специалистов.
С одной стороны, учиться может стать легче: можно сразу спросить, почему здесь +0x18, и получить объяснение. С другой - появляется соблазн пропустить момент, когда ты должна разобраться сама. Если каждый непонятный участок сразу отдавать ИИ, можно научиться получать ответы, но так и не научиться исследовать.
Мой прогноз: вход в отдельные задачи станет проще, а требования к самостоятельному специалисту вырастут. От него будут ждать большего объёма работы, умения пользоваться ИИ и способности заметить, когда инструмент ошибается.
Какие навыки тогда станут ценнее?
▪️ Проверка гипотез. Предположить, что делает программа, подобрать входные данные, проверить поведение в отладчике и разобраться, почему результат отличается от ожидаемого. С ИИ гипотез может стать больше. Доказывать их всё равно придётся.
▪️ Понимание системы целиком. Уязвимость может возникать на стыке сервисов, прав доступа, настроек и бизнес-логики. Здесь нужно понимать, кому система доверяет и где её предположения могут нарушаться.
▪️ Умение расставлять приоритеты. Если инструменты найдут тысячу подозрительных мест, кому-то нужно определить, какие реально эксплуатируемы, к чему приведут и что исправлять первым.
А типовые объяснения кода, черновики скриптов, первичная классификация функций и подготовка отчётов, думаю, будут всё больше становиться обычными возможностями инструментов. Строить экспертизу только на этих задачах будет сложнее.
Стала бы я сегодня глубоко учить ассемблер и внутренности ОС? Да. Без понимания памяти, исполнения кода и устройства системы мне будет трудно самостоятельно исследовать сложные случаи и проверять выводы ИИ. Но меньше времени тратила бы на заучивание того, что легко посмотреть, и больше - на эксперименты и разбор причин.
Для себя я решила так: буду учиться и пользоваться ИИ по ходу. Если он помог быстрее разобрать функцию - отлично. Но дальше мне нужно самой понять, на чём основан вывод и как его проверить. Иначе на следующем сложном участке я снова буду полностью зависеть от подсказки.
Не знаю, как будет выглядеть работа реверсера через пять лет. Но понимание того, что происходит внутри программы, кажется мне хорошей инвестицией своего времени. Поэтому продолжаю разбираться 🙂
Пока разбираюсь с ассемблером, структурами Windows и другими деталями, периодически думаю: а сколько из этого через несколько лет будет делать ИИ? И что тогда останется человеку?
Думаю, влияние на информационную безопасность будет серьёзнее, чем просто «стало удобнее писать код».
Часть знаний перестанет быть преимуществом сама по себе. Помнить смещения, узнавать типовые конструкции, объяснять отдельные инструкции полезно. Но по мере автоматизации этих задач ценность специалиста смещается к другим вопросам: что исследовать, где искать ошибку и как доказать, что она действительно есть.
Для реверса это, на мой взгляд, означает меньше ручной рутины и больше проверки гипотез. Получить правдоподобное объяснение функции и восстановить её реальное поведение - разные задачи. Особенно если логика зависит от состояния процесса, входных данных или взаимодействия нескольких компонентов.
В ИБ ускорение получат обе стороны. Я ожидаю, что станет проще анализировать код, собирать инструменты и проверять известные классы ошибок. Защитники смогут быстрее разбирать события и исправлять проблемы. Атакующим тоже будет проще автоматизировать часть работы. Поэтому само наличие ИИ в компании вряд ли станет преимуществом надолго. Важнее будет, кто встроит его в работу и сможет проверять результат.
И здесь меня особенно интересует судьба начинающих специалистов.
С одной стороны, учиться может стать легче: можно сразу спросить, почему здесь +0x18, и получить объяснение. С другой - появляется соблазн пропустить момент, когда ты должна разобраться сама. Если каждый непонятный участок сразу отдавать ИИ, можно научиться получать ответы, но так и не научиться исследовать.
Мой прогноз: вход в отдельные задачи станет проще, а требования к самостоятельному специалисту вырастут. От него будут ждать большего объёма работы, умения пользоваться ИИ и способности заметить, когда инструмент ошибается.
Какие навыки тогда станут ценнее?
▪️ Проверка гипотез. Предположить, что делает программа, подобрать входные данные, проверить поведение в отладчике и разобраться, почему результат отличается от ожидаемого. С ИИ гипотез может стать больше. Доказывать их всё равно придётся.
▪️ Понимание системы целиком. Уязвимость может возникать на стыке сервисов, прав доступа, настроек и бизнес-логики. Здесь нужно понимать, кому система доверяет и где её предположения могут нарушаться.
▪️ Умение расставлять приоритеты. Если инструменты найдут тысячу подозрительных мест, кому-то нужно определить, какие реально эксплуатируемы, к чему приведут и что исправлять первым.
А типовые объяснения кода, черновики скриптов, первичная классификация функций и подготовка отчётов, думаю, будут всё больше становиться обычными возможностями инструментов. Строить экспертизу только на этих задачах будет сложнее.
Стала бы я сегодня глубоко учить ассемблер и внутренности ОС? Да. Без понимания памяти, исполнения кода и устройства системы мне будет трудно самостоятельно исследовать сложные случаи и проверять выводы ИИ. Но меньше времени тратила бы на заучивание того, что легко посмотреть, и больше - на эксперименты и разбор причин.
Для себя я решила так: буду учиться и пользоваться ИИ по ходу. Если он помог быстрее разобрать функцию - отлично. Но дальше мне нужно самой понять, на чём основан вывод и как его проверить. Иначе на следующем сложном участке я снова буду полностью зависеть от подсказки.
Не знаю, как будет выглядеть работа реверсера через пять лет. Но понимание того, что происходит внутри программы, кажется мне хорошей инвестицией своего времени. Поэтому продолжаю разбираться 🙂
🔥7❤3👀1
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😁5
Сертификат безопасности
Оп-па, неужели теперь можно дистанционно управлять?
А, нет, это просто кодинг агент прямо внутри смартфона.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😁3❤1🔥1🤡1
Forwarded from SecuriXy.kz
🔬 Reverse Engineer Anything - новая эра реверс-инжиниринга?
Похоже, AI-агенты добрались и до реверса. На GitHub набирает популярность REA (Reverse Engineer Anything) - Open Source инструмент, позволяющий автоматизировать исследование программ без доступа к исходному коду.
В связке с AI-агентами и инструментами вроде Ghidra или IDA можно анализировать бинарники, восстанавливать алгоритмы, исследовать внутреннюю логику приложений и даже создавать новые реализации давно заброшенного ПО.
Особенно интересно применение в Malware Analysis, Vulnerability Research, Firmware Analysis и Patch Diffing.
И самое любопытное - энтузиасты уже используют подобный подход для восстановления функциональности старых программ, оригинальные исходники которых давно утеряны.
Конечно, речь не о магическом восстановлении исходного кода один в один. AI реконструирует логику по результатам анализа, а корректность реализации еще предстоит проверить.
Похоже, реверс-инжиниринг постепенно переходит от ручного анализа тысяч функций к управлению исследованием через AI-агентов. И это куда интереснее очередной обертки над LLM.
🔗 GitHub: https://github.com/morluto/rea
#ReverseEngineering #AI #OpenSource #REA #SecurityResearch
Похоже, AI-агенты добрались и до реверса. На GitHub набирает популярность REA (Reverse Engineer Anything) - Open Source инструмент, позволяющий автоматизировать исследование программ без доступа к исходному коду.
В связке с AI-агентами и инструментами вроде Ghidra или IDA можно анализировать бинарники, восстанавливать алгоритмы, исследовать внутреннюю логику приложений и даже создавать новые реализации давно заброшенного ПО.
Особенно интересно применение в Malware Analysis, Vulnerability Research, Firmware Analysis и Patch Diffing.
И самое любопытное - энтузиасты уже используют подобный подход для восстановления функциональности старых программ, оригинальные исходники которых давно утеряны.
Конечно, речь не о магическом восстановлении исходного кода один в один. AI реконструирует логику по результатам анализа, а корректность реализации еще предстоит проверить.
Похоже, реверс-инжиниринг постепенно переходит от ручного анализа тысяч функций к управлению исследованием через AI-агентов. И это куда интереснее очередной обертки над LLM.
🔗 GitHub: https://github.com/morluto/rea
#ReverseEngineering #AI #OpenSource #REA #SecurityResearch
❤4🔥2🤣1
Сервис Яндекс Карты перестал работать.
Чекните у себя (в приложении и браузере): https://maps.yandex.kz
Чекните у себя (в приложении и браузере): https://maps.yandex.kz
Сертификат безопасности
Сервис Яндекс Карты перестал работать. Чекните у себя (в приложении и браузере): https://maps.yandex.kz
Сервис Яндекс Карты открылся, но теперь не работает поиск.. 🙄
Через консоль разработчика видно, что проблема в API, который выдаёт HTTP Error 429.
https://yandex.kz/maps/api/search
Через консоль разработчика видно, что проблема в API, который выдаёт HTTP Error 429.
https://yandex.kz/maps/api/search
Сертификат безопасности
Сервис Яндекс Карты открылся, но теперь не работает поиск.. 🙄 Через консоль разработчика видно, что проблема в API, который выдаёт HTTP Error 429. https://yandex.kz/maps/api/search
Заработало, наверное временные неполадки были.. 👍🏻
😁2
Forwarded from Связано!
Домен qaztech.gov.kz
Статус:
clientRenewProhibited
— автопродление домена запрещено регистратором
serverHold
— домен отключен регистратурой
Дата окончания: 2026-10-18T12:22:46+05:00
Статус:
clientRenewProhibited
— автопродление домена запрещено регистратором
serverHold
— домен отключен регистратурой
Дата окончания: 2026-10-18T12:22:46+05:00
😢3❤1👀1
Один из подписчиков обратил моё внимание на публикацию Citizen Lab, посвящённую вредоносной кампании AdFection. Помимо прочего, вредоносная программа доставлялась на устройства жертв с популярного спортивного портала vesti[.]kz. Из этого можно сделать вывод, что, как минимум, одна из целей этой кампании находилась на территории Казахстана.
Ключевые находки (из самой статьи):
Подробнее: https://citizenlab.ca/research/how-discover-tech-turned-targeted-ads-into-a-pipeline-for-spyware/
Ключевые находки (из самой статьи):
1. Устройства, принадлежащие международной новостной сети «Аль-Джазира» (Al Jazeera), были заражены шпионским программным обеспечением от компании Candiru (прошедшей ребрендинг под названием «Integrity Labs») через таргетированную интернет-рекламу. Мы впервые представляем публичное техническое подтверждение атаки с использованием шпионского ПО, не требующей участия пользователя (так называемая «zero-click» атака), которая осуществляется посредством таргетированной рекламы; мы дали ей название «AdFection».
2. Вредоносные рекламные объявления были приобретены израильской компанией Discover-Tech. Она позиционирует себя как легитимное рекламное агентство, однако, как выяснилось, на деле выступает посредником для ряда разработчиков шпионского ПО.
3. Discover-Tech управляет платформой под названием Controlium, которая позволяет ее партнерам — поставщикам шпионского ПО — деанонимизировать пользователей, собирать уникальные идентификаторы устройств («отпечатки») и автоматически заражать устройства в момент отображения рекламы. Это разновидность атаки, не требующей никаких действий со стороны пользователя (zero-click).
4. Анализ четырех миллиардов записей о торгах за рекламные показы (bidding records) компании Discover-Tech показал, что за четыре месяца ее объявления демонстрировались почти на 200 000 различных веб-сайтов, а также в приложениях для Android и iOS в десятках стран мира.
5. Кроме того, рекламные объявления Discover-Tech скрытно направляли миллионы устройств на серверы Candiru — по всей видимости, в целях масштабного отслеживания и сбора разведывательных данных. Помимо Candiru, компания Discover-Tech связана и с другими субъектами, занимающимися шпионским ПО и разведывательной деятельностью, в частности с Intelos и Bindecy.
6. Еще одна группа злоумышленников, которую мы называем «DARK CARTOGRAPHER», использует инфраструктуру Discover-Tech для эксплуатации уязвимостей у различных операторов мобильной связи. Это позволяет сопоставлять рекламные идентификаторы устройств с номерами телефонов, что ведет к массовой деанонимизации интернет-пользователей. Подробности об этой группе мы представим в отдельном отчете, который будет опубликован в ближайшее время.
7. Компания Discover-Tech фигурировала в списках «сертифицированных» и «одобренных» поставщиков, которые ведут Google и отраслевая ассоциация IAB Europe; через нее размещалась реклама в таких крупных сетях, как Google, «Яндекс» и Beeswax. Более того, Discover-Tech использовала механизмы получения согласия, предусмотренные Общим регламентом по защите данных (GDPR) Европейского союза, для таргетинга пользователей на территории ЕС.
8. Масштабные злоупотребления со стороны Discover-Tech, нарушение конфиденциальности и содействие атакам с применением шпионского ПО обнажают структурные недостатки системы интернет-рекламы, которая не смогла ни выявить, ни предотвратить описанные в данном отчете нарушения. Мы призываем регулирующие органы провести расследование того, нарушали ли компании Discover-Tech и Candiru/Integrity Labs действующее законодательство, а также выработать рекомендации для законодателей, правозащитников и представителей рекламной индустрии относительно того, как положить конец атакам и шпионской деятельности, подобным тем, что связаны с AdFection.
9. Мы предоставили информацию о наших выводах рекламным компаниям и отраслевым организациям. Google, IAB Europe, Beeswax, Vungle (Liftoff) и Eskimi приняли меры, чтобы ограничить для Discover-Tech доступ к экосистеме цифровой рекламы. Другие рекламные компании, которые, по нашим данным, были вовлечены в деятельность Discover-Tech, не ответили на наш запрос о комментариях в установленный срок. Мы также активно сотрудничаем с участниками рынка, чтобы нейтрализовать последствия масштабной атаки по деанонимизации пользователей, получившей название DARK CARTOGRAPHER.
Подробнее: https://citizenlab.ca/research/how-discover-tech-turned-targeted-ads-into-a-pipeline-for-spyware/
The Citizen Lab
Exposing AdFection: How Discover-Tech Turned Targeted Ads Into a Pipeline for Zero-Click Mercenary Spyware - The Citizen Lab
This is the first-ever public confirmation of zero-click mercenary spyware delivered via targeted ads. We call the technique AdFection, and show how it was used to infect devices at Al Jazeera with Candiru’s spyware. We also uncover Discover-Tech, and show…
Онлайн-сервисы, которые не платят налоги, будут заблокированы.
https://tengrinews.kz/kazakhstan_news/kazahstane-ogranichili-dostup-resursu-farfetch-nazvana-611194/
https://tengrinews.kz/kazakhstan_news/kazahstane-ogranichili-dostup-resursu-farfetch-nazvana-611194/
Главные новости Казахстана - Tengrinews.kz
В Казахстане ограничили доступ к ресурсу Farfetch: названа причина
В Казахстане ограничили доступ к международной онлайн-платформе Farfetch, через которую продаётся одежда, обувь и аксессуары, в том числе известных брендов. Причиной послужило неисполнение требований налогового законодательства, передаёт Tengrinews.kz со…
👎4🤔1