Машинное обучение в Offensive Security
Вопреки расхожему мнению, машинное обучение — изобретение не XXI века. За последние двадцать лет появились лишь достаточно производительные аппаратные платформы, чтобы нейросети и другие модели машинного обучения было целесообразно применять для решения каких-либо повседневных прикладных задач. Подтянулись и программные реализации алгоритмов и моделей.
Соблазн сделать так, чтобы машины сами заботились о нашей безопасности и защищали людей (довольно ленивых, но сообразительных), стал слишком велик. По оценке CB Insights почти 90 стартапов (2 из них с оценкой более миллиарда долларов США) пытаются автоматизировать хотя бы часть рутинных и однообразных задач. С переменным успехом.
Идеи для пентестов
Соблазн сделать так, чтобы машины сами заботились о нашей безопасности и защищали людей (довольно ленивых, но сообразительных), стал слишком велик. По оценке CB Insights почти 90 стартапов (2 из них с оценкой более миллиарда долларов США) пытаются автоматизировать хотя бы часть рутинных и однообразных задач. С переменным успехом.
Идеи для пентестов
Источник: Хабрахабр
Похожие новости
- [Перевод] Как забытый парсер ссылок привел к XSS на Reddit: Уязвимость на $5000, которая скрывалась в редакторе постов Reddit
- AlinaTen: Сделка между OpenAI и Windsurf сорвалась — глава стартапа уходит в Google
- Kubernetes на базе Deckhouse в облаке Linx Cloud: встроенный мониторинг, безопасность и управление сертификатами
- Без(д)воз(д)мездно, то есть даром
- Настраиваем роутер и WiFi с VLAN в тоннель
- Новости кибербезопасности за неделю с 7 по 13 июля 2025
- Vladimir: TSMC может понести убытки из-за возможных пошлин США на тайваньские чипы
- VLESS+Reality и Multi-hop: Архитектура VPN-цепочки для нового поколения блокировок
- Laravel: электронная подпись на сервере с PDF визуализацией
- Perplexity запускает Comet — собственный AI-браузер, бросающий вызов Google