🛡️ На Hugging Face появилась специализированная open-weight модель для исследований в кибербезопасности.
Huihui-CyberStrike-OffSec-35B-abliterated - модифицированная версия CyberStrike-OffSec-35B на базе Qwen3.6-35B-A3B. У модели около 36 млрд параметров, BF16-веса и лицензия Apache 2.0.
Основной фокус модели - offensive security, pentesting и tool calling. При этом разработчики отдельно предупреждают: safety-фильтрация значительно ослаблена, поэтому модель рекомендуется использовать только в контролируемых исследовательских и тестовых средах, а не в production.
Что интересно:
- открытые веса;
- база Qwen3.6-35B-A3B;
- поддержка multimodal input;
- tool calling;
- доступны квантизации;
- можно запускать через Transformers, vLLM, SGLang и Docker Model Runner.
🔥 Приглашаем на бесплатный открытый вебинар курса «Менеджер поставки ИТ-решений / Delivery Manager»:
«Метрики Delivery Manager: что измерять, а что – пустая трата времени»
🗓 Когда: 19 августа, 20:00 (мск)
Многие Delivery Manager’ы тонут в отчётах и KPI, но реального контроля над поставкой так и не получают. На вебинаре разберём, какие метрики действительно работают, а какие только создают видимость контроля.
Что будет:
- Какие метрики показывают реальное состояние поставки
- Как оценивать предсказуемость, скорость и качество работы команды
- Какие показатели помогают видеть риски заранее
- Какие метрики чаще всего вводят в заблуждение
- Как использовать данные для принятия управленческих решений и общения со стейкхолдерами
В результате вы:
- Научитесь выбирать действительно полезные показатели для команды и проекта
- Сможете выстроить прозрачную систему контроля без лишней бюрократии
- Узнаете, как использовать метрики для timely принятия решений и снижения рисков
👉 Зарегистрируйтесь https://vk.cc/d0nDv7
Бесплатное занятие приурочено к старту курса «Менеджер поставки ИТ-решений / Delivery Manager», на котором вы научитесь управлять большими командами, портфелями проектов и выстраивать эффективные процессы поставки.
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
⚡ 5 сентября в онлайн-трансляции — доклады экспертов из Яндекса и международных IT-компаний. В фокусе системы: NPU под LLM, RL-инфраструктура, Physical AI, YDB, большие базы данных и agentic systems.
Разберём, что уже работает, где появляются инженерные компромиссы и как команды справляются с новыми требованиями к архитектуре, инфраструктуре и продакшену.
В прямом эфире можно будет задать вопросы спикерам. Запись отправим зарегистрированным участникам после события.
На GitHub собрали Awesome AI Security Tools — постоянно обновляемый каталог инструментов для защиты LLM, AI-агентов и ML-инфраструктуры.
Внутри отдельные разделы для:
• безопасности AI- и coding-агентов
• AI/ML supply chain
• SAST и secure code review
• LLM red teaming и guardrails
• prompt injection detection
• fuzzing
• SOC/SIEM и анализа логов
• threat intelligence
• reverse engineering
• CTF и security-бенчмарков
Есть известные проекты garak, PyRIT, promptfoo, NeMo Guardrails, LLM Guard, Giskard, PurpleLlama, DeepTeam и десятки менее известных инструментов.
У каждого проекта отмечен тип: open source, research, commercial или лицензия с ограничениями. Для GitHub-проектов также собираются данные об активности и обновлениях.
Полезная закладка для тех, кто строит LLM-приложения и агентов и хочет нормально закрывать их безопасность.