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
Ko'proq ko'rsatish📈 Telegram kanali Positive Technologies analitikasi
Positive Technologies (@positive_technologies) Rus til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 28 315 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 4 866-o'rinni va Rossiya mintaqasida 23 329-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 28 315 obunachiga ega bo‘ldi.
09 Iyun, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni 83 ga, so‘nggi 24 soatda esa 7 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 19.40% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 12.27% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 5 494 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 3 476 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 35 ta reaksiya keladi.
- Tematik yo‘nalishlar: Kontent maxpatrol, хакер, инцидент, отгрузка, группировка kabi asosiy mavzularga jamlangan.
📝 Tavsif va kontent siyosati
Muallif resursni shaxsiy fikrni ifoda etish maydoni sifatida ta’riflaydi:
“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...”
Yuqori yangilanish chastotasi (oxirgi ma’lumot 10 Iyun, 2026 da olingan) sababli kanal doimo dolzarb va katta qamrovli bo‘lib qoladi. Analitika auditoriya kontent bilan faol hamkorlik qilishini, uni Texnologiyalar & Aralashmalar toifasidagi muhim ta’sir nuqtasiga aylantirishini ko‘rsatadi.
«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
Endi mavjud! Telegram Tadqiqoti 2025 — yilning asosiy insaytlari 
