Forwarded from Data Secrets
Большой гайд по разработке агентов
Сбер внезапно сделали всем большой подарок: на конференции ЦИПР старший вице-президент компании Андрей Белевцев представил огромный практический гайд по созданию AI-агентов. Внутри:
– Все про то, кто такие агенты и как они работают
– Готовые скрипты и шаблоны для разработки и деплоя мультиагентных систем
– Прикладные рекомендации, основанные на опыте инженеров Сбера
Полезно будет всем: и ИТ-специалистам, и разработчикам, и руководителям.
Полную pdf-ку забираем абсолютно бесплатно здесь
Сбер внезапно сделали всем большой подарок: на конференции ЦИПР старший вице-президент компании Андрей Белевцев представил огромный практический гайд по созданию AI-агентов. Внутри:
– Все про то, кто такие агенты и как они работают
– Готовые скрипты и шаблоны для разработки и деплоя мультиагентных систем
– Прикладные рекомендации, основанные на опыте инженеров Сбера
Полезно будет всем: и ИТ-специалистам, и разработчикам, и руководителям.
Мы раскрываем наш практический опыт внедрения таких систем в сложном ИТ-ландшафте Сбера. Уверен, что документ станет ценным и полезным ресурсом на пути освоения и внедрения компаниями современных AI-технологий.
Полную pdf-ку забираем абсолютно бесплатно здесь
❤1👍1
Forwarded from AISecHub
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
*🔹 MCP (Model Context Protocol) – Anthropic
Client-server setup. Lightweight. Stateless.
✅ Great for structured tool invocation workflows
❌ Less flexible beyond those use cases
🔹 A2A (Agent-to-Agent Protocol) – Google
Peer-to-peer, with HTTP-based discovery.
✅ Ideal for agent negotiation and interactions
✅ Supports both stateless and session-aware flows
❌ Requires a predefined agent directory
🔹 ANP (Agent Network Protocol) – Cisco
Fully decentralized. Think search-engine-style discovery.
✅ Built for open, autonomous AI networks
✅ Stateless with optional identity verification
❌ Protocol negotiation can be complex
🔹 ACP (Agent Communication Protocol) – IBM
Broker-mediated, session-rich, and enterprise-grade.
✅ Full runtime state tracking + modular agent tools
✅ Best for environments with governance and orchestration needs
❌ Relies on a central registry service
📌 Bottom line:
🔸MCP if you need speed and simplicity.
🔸A2A if your agents need to negotiate.
🔸ANP for open and decentralized agent ecosystems.
🔸ACP when modularity and governance are a must.
Client-server setup. Lightweight. Stateless.
✅ Great for structured tool invocation workflows
❌ Less flexible beyond those use cases
🔹 A2A (Agent-to-Agent Protocol) – Google
Peer-to-peer, with HTTP-based discovery.
✅ Ideal for agent negotiation and interactions
✅ Supports both stateless and session-aware flows
❌ Requires a predefined agent directory
🔹 ANP (Agent Network Protocol) – Cisco
Fully decentralized. Think search-engine-style discovery.
✅ Built for open, autonomous AI networks
✅ Stateless with optional identity verification
❌ Protocol negotiation can be complex
🔹 ACP (Agent Communication Protocol) – IBM
Broker-mediated, session-rich, and enterprise-grade.
✅ Full runtime state tracking + modular agent tools
✅ Best for environments with governance and orchestration needs
❌ Relies on a central registry service
📌 Bottom line:
🔸MCP if you need speed and simplicity.
🔸A2A if your agents need to negotiate.
🔸ANP for open and decentralized agent ecosystems.
🔸ACP when modularity and governance are a must.
Forwarded from AISecHub
Paper.pdf
3.1 MB
Mitigating Tool Squatting and Rug Pull Attacks in Model Context Protocol (MCP) by using OAuth-Enhanced Tool Definitions and Policy-Based Access Control
Forwarded from GitHub Community
Learn-agentic-ai — изучите агентный ИИ с помощью шаблона проектирования Dapr Agentic Cloud Ascent (DACA) и агентно-ориентированных облачных технологий.
5️⃣ GitHub
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Alaid TechThread
CyberGym: Evaluating AI Agents’ Cybersecurity
Capabilities with Real-World Vulnerabilities at Scale
https://arxiv.org/pdf/2506.02548
Capabilities with Real-World Vulnerabilities at Scale
https://arxiv.org/pdf/2506.02548
Forwarded from Похек
Ни один вывод с вашего сервера MCP не является безопасным
#MCP #AI #Anthropic #LLM #TPA #ATPA #FSP #pentest #research
Исследование CyberArk показало: MCP (Model Context Protocol) от Anthropic уязвим не только к классическим атакам Tool Poisoning (TPA), когда вредоносный код внедряют в описание инструмента, но и к Full-Schema Poisoning (FSP). Теперь атаковать можно любые поля схемы — имена параметров, типы, обязательные поля и даже новые незадокументированные элементы. Самое опасное — Advanced Tool Poisoning Attack (ATPA): вредоносная логика внедряется в вывод инструмента или сообщения об ошибках. LLM, считая их легитимными, может раскрывать чувствительные данные (например, приватные ключи) или выполнять вредоносные действия. Такие атаки сложно обнаружить — они могут активироваться только в продакшене и выглядеть безобидно на этапе тестирования. Вывод: доверять MCP-серверам нельзя, проверять нужно все поля и любые ответы инструментов
🔗 Читать полностью
🌚 @poxek | 🌚 Блог | 📺 YT | 📺 RT | 📺 VK | 🌚 Мерч
#MCP #AI #Anthropic #LLM #TPA #ATPA #FSP #pentest #research
Исследование CyberArk показало: MCP (Model Context Protocol) от Anthropic уязвим не только к классическим атакам Tool Poisoning (TPA), когда вредоносный код внедряют в описание инструмента, но и к Full-Schema Poisoning (FSP). Теперь атаковать можно любые поля схемы — имена параметров, типы, обязательные поля и даже новые незадокументированные элементы. Самое опасное — Advanced Tool Poisoning Attack (ATPA): вредоносная логика внедряется в вывод инструмента или сообщения об ошибках. LLM, считая их легитимными, может раскрывать чувствительные данные (например, приватные ключи) или выполнять вредоносные действия. Такие атаки сложно обнаружить — они могут активироваться только в продакшене и выглядеть безобидно на этапе тестирования. Вывод: доверять MCP-серверам нельзя, проверять нужно все поля и любые ответы инструментов
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Artificial_Intelligence_Vulnerability_Scoring_System_ОБЗОР.docx
26.6 KB
С помощью Deep Research сделал обзор AI Specific Metrics у AIVSS
Forwarded from KazDevOps
MCP — это стандарт, который помогает языковым моделям получать структурированные и машиночитаемые данные из внешних систем в реальном времени. Вместо использования статических обучающих данных ИИ-инструменты могут запрашивать актуальную информацию с помощью
JSON-over-gRPC для более точных и контекстно-зависимых ответов. Это позволяет ИИ-системам, таким как Claude, GitHub Copilot и ChatGPT, генерировать более точный и актуальный код Terraform, опираясь на проверенные источники вместо устаревших или вымышленных примеров из обучающих данных.
ИИ-модель может запросить входные аргументы для провайдера, шаблоны использования популярного модуля или последнюю доступную версию — через стандартизированные запросы к MCP-эндпоинту.
Terraform MCP Server пока на ранней стадии разработки, но уже был продемонстрирован на Microsoft Build 2025 в интеграции с GitHub Copilot. Это позволило разработчикам получать рекомендации по Terraform, основанные на данных из реестра, прямо в их IDE.
Делитесь новостью с коллегами
@DevOpsKaz
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Анализ данных (Data analysis)
🦖 Tokasaurus — универсальный токенизатор с поддержкой 70+ языков
Tokasaurus — это быстрый и лёгкий инструмент для токенизации текста, созданный на базе библиотеки
🔍 Что умеет Tokasaurus:
• ✂️ Разбивает текст на токены для языковых моделей
• 🧠 Поддерживает GPT-совместимые токенизаторы (tiktoken, BPE и другие)
• 🌍 Работает с Python, JavaScript, C++, Rust, Markdown, JSON, YAML и многими другими
• ⚡ Очень быстрый — написан на Rust с Python-обёрткой
• 📦 Используется как CLI, Python-библиотека или Web API
🧪 Пример использования (Python):
🎯 Кому подойдёт:
• Тем, кто работает с LLM
• Для оценки длины prompt'ов
• Для предобработки кода и текста
• Для интеграции в пайплайны, IDE, аналитические инструменты
🔗 GitHub: github.com/ScalingIntelligence/tokasaurus
💡 Если тебе нужен универсальный и быстрый токенизатор — попробуй Tokasaurus.
@data_analysis_ml
Tokasaurus — это быстрый и лёгкий инструмент для токенизации текста, созданный на базе библиотеки
tokenizers от Hugging Face. Он поддерживает более 70 языков программирования и естественных языков.🔍 Что умеет Tokasaurus:
• ✂️ Разбивает текст на токены для языковых моделей
• 🧠 Поддерживает GPT-совместимые токенизаторы (tiktoken, BPE и другие)
• 🌍 Работает с Python, JavaScript, C++, Rust, Markdown, JSON, YAML и многими другими
• ⚡ Очень быстрый — написан на Rust с Python-обёрткой
• 📦 Используется как CLI, Python-библиотека или Web API
pip install tokasaurus
🧪 Пример использования (Python):
from tokasaurus import tokenize
tokens = tokenize("def hello(): print('Hi')", model="gpt2")
print(tokens)
🎯 Кому подойдёт:
• Тем, кто работает с LLM
• Для оценки длины prompt'ов
• Для предобработки кода и текста
• Для интеграции в пайплайны, IDE, аналитические инструменты
🔗 GitHub: github.com/ScalingIntelligence/tokasaurus
💡 Если тебе нужен универсальный и быстрый токенизатор — попробуй Tokasaurus.
@data_analysis_ml
👍2
Forwarded from Machinelearning
Учебник Стэнли Чана, профессора кафедры электротехники, вычислительной техники и статистики Purdue University (США), содержит ультраполезные знания в области диффузионных моделей в контексте обработки изображений и CV. Он доступно и детально объясняет сложные концепции и подходит как опытным профессионалам, так и тем, кто только начинает изучать эту область.
Для профессионалов, уже работающих с диффузионными моделями или стремящихся углубить свои знания, этот учебник послужит отличным ресурсом, который предоставляет прочную основу для понимания и применения концепций в прикладных задачах.
Вариационный автоэнкодер (VAE)
Вероятностная модель диффузионного денойза (DDPM)
Динамика сопоставления баллов Ланжевена (SMLD)
Стохастическое дифференциальное уравнение (SDE)
Уравнения Ланжевена и Фоккера-Планка
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #Tutorial #Duffusion
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from GitHub Community
ContextGem — это бесплатная платформа LLM с открытым исходным кодом, которая значительно упрощает извлечение структурированных данных и аналитических сведений из документов с помощью минимального количества кода.
5️⃣ GitHub
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from DayDreamMe|Ethical (DayDream)
😱Просто оставлю это здесь)
Кейс: Взлом голосового ассистента СберБанка (2022–2023)
Что произошло?
Мошенники нашли способ обманывать биометрическую систему Сбера, используя синтезированные голоса. Они:
1. Записывали короткие образцы голоса жертв (например, из соцсетей или телефонных разговоров).
2. С помощью нейросетей (подобных VALL-E от Microsoft) создавали клон голоса.
3. Звонили в колл-центр банка и проходили верификацию, после чего получали доступ к счетам.
Результат:
- По данным СберБанка, в 2023 году было более 100 успешных атак с использованием фейковых голосов.
- Банк усилил защиту, добавив проверку "живого голоса" (анализ дыхания, пауз и артефактов синтеза).
---
Как работала эта атака технически?
1. Сбор данных:
- Мошенники записывали голос жертвы через звонки ("Привет, как дела?") или сливы аудио из Telegram.
2. Обучение модели:
- Использовали opensource-нейросети (например, Silero или Kaldi), чтобы дообучить модель на голос жертвы.
3. Обход биометрии:
- Банковские системы проверяли только чистоту голоса, но не детектировали синтетику.
---
Как сейчас защищаются?
1. СберБанк:
- Ввел мультимодальную проверку (голос + лицо + поведенческий анализ).
- Добавил защиту от речевых deepfake (алгоритмы ищут цифровые артефакты).
2. ЦБ РФ рекомендации:
- Запрет на голосовое подтверждение для переводов >15 тыс. руб. (2024).
- Требование двухфакторной аутентификации для операций.
---
Что делать пользователям?
✅ Не записывать голосовые сообщения с фразами типа "Да", "Подтверждаю", "Я согласен".
✅ Отключить голосовую биометрию в банках, если она не критична.
✅ Использовать сложные пароли + SMS/push-подтверждение.
Этот случай показал, что даже продвинутые ИИ-системы уязвимы к атакам с нейросетями. Но благодаря публичности атак банки быстро усилили защиту.
Кейс: Взлом голосового ассистента СберБанка (2022–2023)
Что произошло?
Мошенники нашли способ обманывать биометрическую систему Сбера, используя синтезированные голоса. Они:
1. Записывали короткие образцы голоса жертв (например, из соцсетей или телефонных разговоров).
2. С помощью нейросетей (подобных VALL-E от Microsoft) создавали клон голоса.
3. Звонили в колл-центр банка и проходили верификацию, после чего получали доступ к счетам.
Результат:
- По данным СберБанка, в 2023 году было более 100 успешных атак с использованием фейковых голосов.
- Банк усилил защиту, добавив проверку "живого голоса" (анализ дыхания, пауз и артефактов синтеза).
---
Как работала эта атака технически?
1. Сбор данных:
- Мошенники записывали голос жертвы через звонки ("Привет, как дела?") или сливы аудио из Telegram.
2. Обучение модели:
- Использовали opensource-нейросети (например, Silero или Kaldi), чтобы дообучить модель на голос жертвы.
3. Обход биометрии:
- Банковские системы проверяли только чистоту голоса, но не детектировали синтетику.
---
Как сейчас защищаются?
1. СберБанк:
- Ввел мультимодальную проверку (голос + лицо + поведенческий анализ).
- Добавил защиту от речевых deepfake (алгоритмы ищут цифровые артефакты).
2. ЦБ РФ рекомендации:
- Запрет на голосовое подтверждение для переводов >15 тыс. руб. (2024).
- Требование двухфакторной аутентификации для операций.
---
Что делать пользователям?
✅ Не записывать голосовые сообщения с фразами типа "Да", "Подтверждаю", "Я согласен".
✅ Отключить голосовую биометрию в банках, если она не критична.
✅ Использовать сложные пароли + SMS/push-подтверждение.
Этот случай показал, что даже продвинутые ИИ-системы уязвимы к атакам с нейросетями. Но благодаря публичности атак банки быстро усилили защиту.
😱1
Forwarded from Not Boring Tech
🫙 MCP-плагины теперь запускаются в разы проще — вышла база 450+ контейнерных версий серверов, которые можно установить в один клик через Docker без ручной настройки.
ИИ-агенты подключаются к любым тулзам на выбор — GitHub, Google, Todoist, Notion, Telegram, Airtable, Maps, Calendar и многим другим. Им можно поручать задачи и сразу наблюдать за процессом.
Сохраняйте — тут.
@notboring_tech
ИИ-агенты подключаются к любым тулзам на выбор — GitHub, Google, Todoist, Notion, Telegram, Airtable, Maps, Calendar и многим другим. Им можно поручать задачи и сразу наблюдать за процессом.
Сохраняйте — тут.
@notboring_tech
Forwarded from Похек
How-Anthropic-teams-use-Claude-Code_v2.pdf
5.9 MB
How Anthropic teams use Claude Code
#Anthropic #Claude #vibecoding #coding #dev #ai #ии
PDFка от Anthropic, где они делятся своим опытом использования Claude Code для разработки, безопасности, API и т.д. Это не читшит/гайд с промптами или как правильно, а как не правильно. В каждой теме команда приводит пример последотельности мыслей/действий и топ советов, как использовать Claude Code под конкретную задачу
Оглавление:
Claude Code for data infrastructure
Claude Code for product development
Claude Code for security engineering
Claude Code for inference
Claude Code for data science and visualization
Claude Code for API
Claude Code for growth marketing
Claude Code for product design
Claude Code for RL engineering
Claude Code for legal
🔗 pdf прикреплена к посту
🌚 @poxek | 🌚 Блог | 📺 YT | 📺 RT | 📺 VK
#Anthropic #Claude #vibecoding #coding #dev #ai #ии
PDFка от Anthropic, где они делятся своим опытом использования Claude Code для разработки, безопасности, API и т.д. Это не читшит/гайд с промптами или как правильно, а как не правильно. В каждой теме команда приводит пример последотельности мыслей/действий и топ советов, как использовать Claude Code под конкретную задачу
Оглавление:
Claude Code for data infrastructure
Claude Code for product development
Claude Code for security engineering
Claude Code for inference
Claude Code for data science and visualization
Claude Code for API
Claude Code for growth marketing
Claude Code for product design
Claude Code for RL engineering
Claude Code for legal
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥2
Forwarded from Топ кибербезопасности Батранкова
117 приказ ФСТЭК.pdf
1.9 MB
Коллеги, анализирую свежий приказ ФСТЭК №117 (приложен). Этот приказ заменяет приказ № 17 и все изменения к нему № 27, 106, 61. C 1 марта 2026 года у нас с вами появляются обязательные метрики эффективности защиты информации.
Он показывает как наши текущие меры защиты покрывают актуальные угрозы. Считаем каждые 6 месяцев, результат летит в ФСТЭК. В объектах КИИ требуется поддерживать и подтверждать КЗИ, равный 1.
Показываем зрелость процессов: мониторинг, управление уязвимостями, удалёнку и прочее. Считаем раз в 2 года, также отправляем регулятору.
Для объектов КИИ целевым считается максимально возможный уровень зрелости (обычно это уровень 4 или 5 по шкале CMMI), что соответствует полностью формализованным, автоматизированным, контролируемым и постоянно совершенствуемым процессам.
Если показатели проваливаются - у вас 3 дня на доклад руководству, 5 рабочих дней на отчёт в ФСТЭК. Жёстко?
🌍 Есть ли подобное в мире?
Конечно есть, но у нас впервые это именно KPI, а не рекомендация.
🔹ПЗИ → NIST
🔹Провести инвентаризацию угроз и реализованных мер
🔹Построить матрицу угроз и защит
🔹Найти или создать шаблоны расчётов КЗИ и ПЗИ
🔹Актуализирать регламенты и политику ИБ
🔹Назначить ответственных за расчёт и отправку
🧭 Моё мнение? Эти метрики — результат продвижения подхода результативной кибербезопасности. Пока иностранные ISO и NIST говорят: «Оцените себя сами», ФСТЭК говорит: «Ждем результатов».
Есть ощущение, что множество организаций начнут отдавать события безопасности во внешний SOC, чтобы повысить свой КЗИ и ПЗИ.
Кому важно прочитать и выполнять этот документ
🔹Бюджетные организации (больницы, школы, ВУЗы, музеи).
🔹ГУПы («Почта России», «Ростех», «Росатом»).
🔹Органы местного самоуправления (мэрии, районные администрации).
🔹Все федеральные и региональные органы власти (министерства, агентства, службы).
🔹Всем кто входит в реестр значимых объектов КИИ: энергетика, транспорт, здравоохранение, финансы. И да, еще ФЗ-187 «О безопасности КИИ» надо выполнить.
💬 А вы уже прикидывали, какой у вас сейчас КЗИ?
#ФСТЭК #КЗИ #ПЗИ #NIST #ISO27001 #compliance
Топ Кибербезопасности Батранкова
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1