BEHOLDERISHERE.сonsulting
رفتن به کانال در Telegram
Ситуационный консалтинг. - Внутрикорпоративные расследования. - Исследовательская аналитика. - Техническая криминалистика. - Выявление каналов утечки информации. - Моделирование угроз. - Тестирования на проникновение.
نمایش بیشترروسيا155 529دسته بندی مشخص نشده است
3 174
مشترکین
+624 ساعت
+607 روز
+15430 روز
در حال بارگیری داده...
کانالهای مشابه
ابر برچسبها
اشارات ورودی و خروجی
---
---
---
---
---
---
جذب مشترکین
ژوئیه '26
ژوئیه '26
+177
در 3 کانالها
ژوئن '26
+95
در 1 کانالها
Get PRO
مه '26
+49
در 5 کانالها
Get PRO
آوریل '26
+88
در 4 کانالها
Get PRO
مارس '26
+125
در 2 کانالها
Get PRO
فوریه '26
+281
در 7 کانالها
Get PRO
ژانویه '26
+63
در 0 کانالها
Get PRO
دسامبر '25
+128
در 3 کانالها
Get PRO
نوامبر '25
+65
در 3 کانالها
Get PRO
اکتبر '25
+98
در 4 کانالها
Get PRO
سپتامبر '25
+34
در 0 کانالها
Get PRO
اوت '25
+38
در 2 کانالها
Get PRO
ژوئیه '25
+128
در 11 کانالها
Get PRO
ژوئن '25
+118
در 1 کانالها
Get PRO
مه '25
+82
در 3 کانالها
Get PRO
آوریل '25
+95
در 1 کانالها
Get PRO
مارس '25
+172
در 7 کانالها
Get PRO
فوریه '25
+142
در 3 کانالها
Get PRO
ژانویه '25
+87
در 0 کانالها
Get PRO
دسامبر '24
+229
در 4 کانالها
Get PRO
نوامبر '24
+71
در 3 کانالها
Get PRO
اکتبر '24
+46
در 3 کانالها
Get PRO
سپتامبر '24
+1 463
در 0 کانالها
| تاریخ | رشد مشترکین | اشارات | کانالها | |
| 31 ژوئیه | +6 | |||
| 30 ژوئیه | +6 | |||
| 29 ژوئیه | +19 | |||
| 28 ژوئیه | +13 | |||
| 27 ژوئیه | +9 | |||
| 26 ژوئیه | +13 | |||
| 25 ژوئیه | +1 | |||
| 24 ژوئیه | +1 | |||
| 23 ژوئیه | +2 | |||
| 22 ژوئیه | +3 | |||
| 21 ژوئیه | +3 | |||
| 20 ژوئیه | +4 | |||
| 19 ژوئیه | +1 | |||
| 18 ژوئیه | +4 | |||
| 17 ژوئیه | +2 | |||
| 16 ژوئیه | +1 | |||
| 15 ژوئیه | +3 | |||
| 14 ژوئیه | +35 | |||
| 13 ژوئیه | +21 | |||
| 12 ژوئیه | +1 | |||
| 11 ژوئیه | +2 | |||
| 10 ژوئیه | +4 | |||
| 09 ژوئیه | +2 | |||
| 08 ژوئیه | +1 | |||
| 07 ژوئیه | +1 | |||
| 06 ژوئیه | +2 | |||
| 05 ژوئیه | +3 | |||
| 04 ژوئیه | +1 | |||
| 03 ژوئیه | +6 | |||
| 02 ژوئیه | +4 | |||
| 01 ژوئیه | +3 |
پستهای کانال
| 2 | ВЫБОР LLM ДЛЯ ОСИНТ
#процессы
Выбор LLM для разведки - это всегда компромисс между точностью фактов, возможностью обрабатывать большие объёмы разнородных данных и доступными вычислительными ресурсами. Ниже я постарался собрать и поверхностно обозреть конкретные модели, которые прошли проверку на на тех задачах, которые я давал моделям в конкретных кейсах (когда было время на перепроверку) - от извлечения сущностей из утёкших баз до анализа видео с камер наблюдения. Безусловно, эта статья будет максимально субъективной и основываться только на личных впечатлениях, и если у вас есть свой опыт - с удовольствием обсудил бы это в комментариях.
От каких критериев мы будем отталкиваться в выборе:
🔻 Контекстное окно - не менее 32 000 токенов; для работы с много килобайтными логами или досье желательно 128 000.
🔻 Мультимодальность - нужна, если в материалах есть изображения, скриншоты, записи разговоров или видео.
🔻 Точность структурирования - способность выдавать строгий JSON или таблицы без лишних слов, критично для автоматизации.
🔻 Уровень галлюцинаций - в разведке неприемлемо, когда модель додумывает факты. Проверялось на контрольных выборках с ручной разметкой.
🔻 Железо - работа без интернета, на локальном сервере или ноутбуке аналитика.
📑 Начнем нашу подборку с универсальных и тяжелых моделей для глубокого анализа текста. Ибо, когда нужно просеять гигабайты переписки, извлечь все упоминания имён, телефонов, криптокошельков и представить результат в структурированном виде и логическими выводами, нет альтернативы моделям уровня 70 миллиардов параметров. И две из них выделяются на фоне остальных.
💻 Llama 3.1 70B Instruct (128К контекст, только текст).
На корпусе из 10 000 строк слитого чата модель извлекла 99% телефонных номеров и 97% уникальных имён, не сгенерировав ни одного несуществующего контакта. Встроенный function calling позволяет сразу передавать результаты в системы учета инцидентов. Минус — слабая поддержка языков, кроме английского. Для русского, арабского или китайского приходится настраивать постобработку. Работает быстро на двух RTX 3090/4090 в режиме квантования Q4_K_M (48 ГБ VRAM), либо на Mac Studio M2 Ultra со 192 ГБ объединённой памяти.
💻 Qwen2.5 72B Instruct (128К контекст, только текст).
Если материалы содержат несколько языков одновременно, эта модель показывает лучшие результаты. На смешанных русско-украинско-английских досье точность извлечения фактов составила 96%, а галлюцинации — около 2%. Генерирует чистый JSON без обрамляющих фраз, что упрощает интеграцию с парсерами. Требует столько же памяти, что и Llama 3.1
🖼 Но в реальной работе мы же редко ограничиваемся только текстом. Скриншоты переписок, фото местности, кадры с камер - всё это требует нативного понимания визуальной информации.
💻 Llama 3.2 11B Vision Instruct (128К контекст, изображения).
Оптимальный баланс между качеством и требованиями к железу. На тестовой выборке скриншотов из мессенджеров правильно распознала 94% адресов, номеров карт и паролей. Работает на видеокартах уровня RTX 3060 с 8-12 ГБ VRAM (квант Q4_K_M). Основной недостаток - не умеет обрабатывать звук и видео, но для статичных изображений я бы назвал это одним из основных инструментов.
💻 Qwen2-VL 7B Instruct (128К контекст, изображения и видео до 20 минут).
Незаменима при анализе записей с камер наблюдения. Модель отслеживает временную динамику: фиксирует ключевые кадры, описывает последовательность событий, распознаёт номера машин и лица. В тесте на 10-минутном ролике митинга извлекла все лозунги с точностью 95%. Требует RTX 3060 12 ГБ. Из ограничений - на длинных роликах может пропускать мелкие детали.
💻 MiniCPM-V 2.6 (8B) (64К контекст, изображения и видео).
Когда задачи скромнее — например, нужно быстро рассортировать сотни фотографий по наличию определённых объектов или документов. Работает даже на 8 ГБ VRAM, при этом корректно вырезает таблицы и области с текстом. Глубокие логические выводы от неё ожидать не стоит, но для полевой сортировки улик - идеально.
🎙 Продолжим анализом аудиоматериалов. Прямой обработки звука внутри LLM пока нет, но есть связка, которая может решить эту задачу.
💻 Whisper large-v3
Не совсем языковая модель в привычном смысле, а система распознавания речи. На чистых записях даёт менее 5% ошибок по словам для русского языка. Транскрипция затем подаётся в текстовую LLM для извлечения смысла. Работает на RTX 3060 (8-12 ГБ), либо медленно на CPU.
💻 Qwen-Audio-Chat (7B)
Дополняет Whisper анализом интонаций, эмоций и звуков окружения. На русскоязычных звонках правильно определила угрожающий тон в 82% случаев. Ограничена длиной аудио до 30 секунд, поэтому для больших файлов используется каскад: сначала транскрипция, затем тональный анализ коротких фрагментов. Требует 12 ГБ VRAM.
Ну и в конце этой подборки хочется отметить модель для полевой работы. У меня в качестве карманного компьютера вот уже несколько месяцев трясется в сумке микро ноутбук GPD microPC 2 на Intel i3-n300 с 16Гб оперативки. И несмотря на свои более чем скромные параметры llm-ка Phi-3.5-vision-instruct (4.2B) (128К контекст, изображения) чувствует себя достаточно бодро. Запускается без дискретной видеокарты, используя OpenVINO на интегрированной графике Intel Iris. Качество OCR сопоставимо с 7B-моделями, но для сложных многоходовых рассуждений не годится, а вот в полевых условиях быстро прочитать документ или проверить фото - самое то.
Успехов в работе! :) | 15 209 |
| 3 | Методология формирование промт- запросов для OSINT исследований. | 8 648 |
| 4 |  Я почти каждый раз немного меняю свою часть учебной программы этого курса, чтобы знания, которые получают люди, оставались актуальными и максимально применимыми.
В эту летнюю учебную сессию акцент будет сделан не только на прикладное применение OSINT-методов в корпоративной среде, но и на криминалистический анализ тех данных, которые вы будете добывать в процессе своих исследований.
📷 Как улучшить фото, видео или аудиозаписи.
✍️ Как расследовать корпоративный шпионаж, если у вас не были установлены ни DLP, ни SIEM-системы.
👨💻 Как извлечь всё, что хранят смартфоны и компьютеры.
И это дополнительно к привычной программе "Прикладного OSINTа", где, помимо всего прочего, ещё и разберёмся с тем, как при максимальной эффективности оставаться в рамках закона, до такой степени, что ваши исследования смогут принимать к рассмотрению в суде.
Ну и, конечно, разберём в практической части все прикладные аспекты:
😎 Формирование чёткой разведывательной задачи.
😎 Как искать неожиданно пропавших людей.
😎 Как проверять сотрудников и потенциальных бизнес-партнёров.
😎 Как собирать информацию для бизнес-решений.
И всё это на основе реальных дел из собственной практики!
Как обычно, всю учебную неделю вы сможете провести в компании прекрасных экспертов:
- Андрея Масаловича
- Игоря Печёнкина
- Алексея Филатова
Записываться тут:
Комплексная программа «Специалист по OSINT» — с 22 по 26 июня
Прикладной инструментарий — 25 и 26 июня
Практикум по решению задач — 27 июня | 630 |
