ML&|Sec Feed

Seeker — инструмент, который используется для создания поддельных веб-страниц, запрашивающих разрешение на доступ к геолокации пользователя. 4️⃣ GitHub

Loxs — инструмент для сканирования веб-уязвимостей: SQLi, CRLF, XSS, LFi, OpenRedirect. 4️⃣ GitHub

Beehive — это фреймворк с открытым исходным кодом для создания агентов ИИ и предоставления этим агентам возможности взаимодействовать друг с другом для решения задач. 4️⃣ GitHub

Учебник по машинному обучению, с теорией и упражнениями https://esl.hohoweiya.xyz/book/The%20Elements%20of%20Statistical%20Learning.pdf

Самый красивый блог чтобы разобраться с nD parallelism, a ещё внутри интерактивное демо! main-horse.github.io/posts/visualizing-6d/

о.о

Появились подробности, что же там будет создавать OpenAI в партнёрстве с оборонной tech-компанией Anduril. Журналисты, посетившие полигон компании в Калифорнии, говорят, что это будет прорыв в использовании искусственного интеллекта в военных действиях. В войнах будущего выиграет не тот, у кого больше огневой мощи, а тот, кто сможет сортировать данные и обмениваться информацией быстрее всех — так рассуждают в компании Anduril. Острая проблема современной войны — плохая коммуникация: информация медленно передаётся от солдат с передовой выше по цепочке — до лиц, уполномоченных принимать решения. В процессе данные становятся неактуальными, а решения, принятые на их основе, больше не отвечают ситуации на фронте. В компании показали на примере гипотетической атаки, как будет применяться искусственный интеллект для решения проблемы: ➖ Представим: подозрительный грузовик движется по направлению военной базы. Башня компании Anduril Sentry с искусственным интеллектом, снабженная камерами и датчиками, автоматически распознала объект как возможную угрозу. ➖ Программное обеспечение компании под названием Lattice Mesh отправило человеку-оператору уведомление с вопросом, хочет ли он послать дрон для наблюдения. ➖ Оператор согласился — и дрон самостоятельно направился к грузовику, поскольку информация о его местоположении, собранная Sentry, была автоматически передана ​​дрону программным обеспечением. ➖ Грузовик скрылся за горизонтом, поэтому камера башни Sentry потеряла его из виду. Но поскольку беспилотник уже идентифицировал грузовик, его местоположение остаётся видимым оператору в программе Lattice Mesh. ➖ Дальше камеры с дрона в режиме реального времени зафиксировали, как из грузовика вышел человек и запустил свой дрон. Программа сама начнёт фиксировать местоположение дрона противника и предложит оператору отправить атакующий дрон — уже для уничтожения аппарата. Такая мини-операция в будущем может быть развернута за считанные минуты при участии лишь одного военного. Сейчас же грузовик, скорее всего, заметит один человек, заснимет второй, а уничтожит третий — с одобрения четвертого. Если, конечно, грузовик и дрон не потеряют из вида по мере передачи информации. По сути это нечто вроде системы умного дома, но для военных действий. И коммерческий сектор явно преуспевает в интернете вещей больше, чем военные — бюрократический механизм неповоротлив и консервативен, в том числе в США. Anduril прикладывает немало усилий, чтобы убедить Конгресс и Пентагон, что проблема с ПО и обменом данными достойна части оборонного бюджета наравне с новыми самолетами и авианосцами. Anduril потратил около $1,6 млн на лоббирование и уже, как говорят, обзавелся связями с будущей администрацией Трампа. Усилия компании приносят плоды: 3 декабря главное управление Пентагона по цифровым технологиям и искусственному заключило трехлетний контракт с Anduril на использование ПО Lattice Mesh. Более 10 компаний в настоящее время встраивают в своё оборудование этот софт — от автономных подводных лодок до самоуправляемых грузовиков. Военные, использующие оборудование, смогут затем «публиковать» свои собственные данные в сети и «подписываться» на получение потоков данных от других датчиков. Anduril также объединит усилия с Maven — это ПО разработки американской оборонной компании Palantir, известной своими агрегаторами данных. Как видим, на западе все необходимые выводы из СВО вынесли.

PyGWalker может упростить рабочий процесс анализа и визуализации данных Jupyter Notebook, превратив фрейм данных pandas в интерактивный пользовательский интерфейс для визуального исследования. 4️⃣ GitHub

Ichigo — это инструмент, который расширяет возможности текстовых моделей, добавляя к ним функционал обработки аудио в реальном времени. 4️⃣ GitHub

🔥 nano-graphrag — библиотека для работы с Retrieval-Augmented Generation (RAG), упрощающая интеграцию графовых баз данных, таких как Neo4j, для поиска и обработки контекстных данных! 🌟 Она используется для построения эффективных систем поиска и извлечения информации с помощью графов, что актуально в задачах, связанных с естественным языком и большими языковыми моделями. 🌟 Библиотека позволяет загружать данные в графовые базы, выполнять разбиение текста на фрагменты, а также поддерживает модули для обработки запросов и работы с графами. Она интегрируется с Neo4j, используя их Graph Data Science (GDS) плагины для вычислений, что делает её подходящей для анализа сложных сетевых структур. 🔐 Лицензия: MIT 🖥 Github @machinelearning_ru

Agent-S — создаёт ИИ-агентов, способных автоматически взаимодействовать с компьютером, имитируя действия человека. 4️⃣ GitHub

А вот тут коллеги из @piccardcompany выпустили отчет по тому, какие страны наиболее перспективны для продажи российской ИБ 🛍