Positive Technologies
Уже более 20 лет наша основная задача — предотвращать хакерские атаки до того, как они причинят неприемлемый ущерб бизнесу и целым странам. Регистрация в перечне РКН: https://knd.gov.ru/license?id=673b47eab7aeb106ceff4f97®istryType=bloggersPermission
显示更多📈 Telegram 频道 Positive Technologies 的分析概览
频道 Positive Technologies (@positive_technologies) 俄语 语言赛道中的 是活跃参与者。目前社区聚集了 28 315 名订阅者,在 技术与应用 类别中位列第 4 866,并在 俄罗斯 地区排名第 23 329 位。
📊 受众指标与增长动态
自 невідомо 创建以来,项目保持高速增长,吸引了 28 315 名订阅者。
根据 09 六月, 2026 的最新数据,频道保持稳定运转。过去 30 天订阅人数变化为 83,过去 24 小时变化为 7,整体触达仍然可观。
- 认证状态: 未认证
- 互动率 (ER): 平均受众互动率为 19.40%。内容发布后 24 小时内通常能获得 12.27% 的反应,占订阅者总量。
- 帖子覆盖: 每篇帖子平均可获得 5 494 次浏览,首日通常累积 3 476 次浏览。
- 互动与反馈: 受众积极参与,单帖平均反应数为 35。
- 主题关注点: 内容集中在 maxpatrol, хакер, инцидент, отгрузка, группировка 等核心主题上。
📝 描述与内容策略
作者将该频道定位为表达主观观点的平台:
“Уже более 20 лет наша основная задача — предотвращать хакерские атаки до того, как они причинят неприемлемый ущерб бизнесу и целым странам.
Регистрация в перечне РКН: https://knd.gov.ru/license?id=673b47eab7aeb106ceff4f97®istryType=bloggersPermis...”
凭借高频更新(最新数据采集于 10 六月, 2026),频道始终保持新鲜度与高覆盖。分析显示受众积极互动,使其成为 技术与应用 类别中的关键影响点。
«Скажу прямо, без ИИ я бы столько не заработал», — признается Nuit.Вооружившись OpenAI Codex и Claude, он анализирует огромный объем данных, получает предварительную сводку по возможным векторам атак и проверяет их уже вручную. Однако такой метод работает не со всеми уязвимостями: что для IDOR хорошо, то в Docker Escape или Privilege Escalation может все сломать. В статье — подробности о плюсах и минусах ИИ в работе багхантера и разбор реального кейса на 1,5 миллиона. И помните: без технических знаний искать баги с помощью ИИ — затея не из лучших. Сначала база, а только потом помощь нейросетей, чтобы знать, куда их направлять. Читайте и вдохновляйтесь! #StandoffBugBounty @Positive_Technologies
«Проектирование и производство собственного лазерного комплекса LFI-26 было необходимым шагом, чтобы сохранить и развивать компетенции в области аппаратной безопасности в условиях, когда западные вендоры ушли с рынка. Без подобного оборудования невозможно ни полноценно анализировать безопасность иностранных чипов, ни подтверждать качество защиты отечественной элементной базы», — Алексей Усанов, руководитель R&D Центра Positive Labs.💡 И это еще не все: LFI-26 — часть линейки комплексов от Positive Labs для исследований безопасности микроэлектроники. В нее также входят EMFI-26 (ElectroMagnetic Fault Injection) и EMSCA-26 (ElectroMagnetic Side Channel Analysis). @Positive_Technologies
«Тестирование на реальных вредоносных пакетах показало, что MOLOT находит вредоносный код точнее опенсорсных аналогов. В части тестов разница доходит до 30%», — рассказал ML-руководитель application security в Positive Technologies Максим Митрофанов.Если хотите перепроверить результаты тестирования — пожалуйста: делимся дата-сетом и публикуем сценарии запуска как открытый бенчмарк. ⚠️ В чем фишка Большая часть инструментов анализа кода ищет уязвимости, через которые проект можно атаковать извне. Но недавние инциденты (например, кейс LiteLLM) показывают, что этого недостаточно. И вот почему. Если злоумышленник сможет получить доступ к проекту, то внесенный им вредоносный код пройдет все проверки традиционных средств безопасной разработки. Стандартные инструменты нацелены на обнаружение «слабых мест» в коде и не оценивают его с точки зрения недокументированной логики. 👀 Как это выглядит на практике Например, вам передают проект с огромным репозиторием и разветвленной бизнес-логикой, включающей чтение паролей из переменных окружения, их кодирование и использование для составления сетевого запроса. Каждое из этих действий по отдельности вполне легитимное. Но если выполняются те же действия, а данные при этом отправляются на сторонний сервер, — это уже считается опасным. Классические правила упускают такие сценарии. MOLOT же умеет извлекать из кодовой базы все действия, анализировать их очередность и делать выводы: опасны они или нет (примерно так же, как большие языковые модели учатся понимать тексты целиком по последовательности слов). Более того, MOLOT подсвечивает конкретные строки кода, которые повлияли на принятое решение. Так что аналитику остается только перейти к выделенному фрагменту и проверить выводы модели. Так MOLOT в составе PT Application Inspector помогает «починить» код ваших продуктов и сделать его безопасным. @Positive_Technologies
现已上线!2025 年 Telegram 研究 — 年度关键洞察 
