TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1139 · 8.09

Trigger warning: скрепы. TL;DR: Я сделал механическую игрушку на российский конкурс, и это была очень сложная инженерная задача. Несколько месяцев назад Российское Общество «Знание» объявило конкурс «Родная Игрушка»: нужно было отправить идею какой-нибудь куклы, модельки, конструктора, настолки итд, которая впоследствии может производиться в России и обладать соответствующим культурным или научным колоритом. Было подано что-то около 22 тысяч идей, я отправил две. В следующий тур вышло несколько сотен, в том числе внезапно одна из моих — заводная подводная лодка, которая плывет не вперед, как существующие заводные игрушки для ванны, а прям погружается и всплывает. Связал я это не с военными подлодками, а с научными глубоководными аппаратами, по которым у России несколько мировых рекордов. Вы знали, например, что Кэмерон брал наши глубоководные «Мир-1/2» для съемок Титаника? А еще они первыми достигли дна Северного Ледовитого Океана. После отбора вы попадали в этап моделирования, где нужно было сделать 3D-модель, чертежи, спецификацию, описание и так далее. Здесь я уже не обошелся без помощи профессиональных 2D и 3D художников. Заказал эскизы и моделирование внешнего вида, а сам уже в Компасе дорабатывал нужные элементы для сборки. Моделирование отсекло ещё значимый процент участников, где-то 70-80 человек в пяти категориях вышли на этап создания прототипа. И вот тут я скажу вам, сложно передать, сколько хитрых инженерных задач пришлось решить по пути. Проект оказался одним из самых сложных (и одним из самых интересных) в моей практике. Вообще, айтишнику полезно поработать с материальным миром, изобилующим погрешностями и допущениями. Герметичность корпуса, например, испытывает противоположные воздействия при движении в среде вверх и вниз — швы, не пропускающие при погружении, начинают пропускать при всплытии. Разница в два грамма балласта на таких масштабах влияет на плавучесть очень значительно, поэтому балласт должен легко регулироваться (я остановился на двух отсеках с ружейной дробью). Мультипликатор заводного механизма пришлось перепроектировать пять раз, попутно печатая фотополимером зубчатые колеса с модулем пол миллиметра. Сделать фотополимер цветным с устойчивостью к воде — офигенно непростая задача с не самым очевидным решением: в жидкий раствор с нужным базовым оттенком подмешивается пигмент для эпоксидных смол, и только потом печатается на чуть увеличенной засветке. Сделать полностью прозрачное стекло не вышло, но и текущая частичная прозрачность получилась не сразу. Даже у жетонов был десяток итераций, чтобы они не оказались слишком тяжелыми, и чтобы металлическое ядро для захвата магнитом не было слишком далеко от стенок. Добавьте сюда подбор шага и размеров винта, сложности работы с моделью такой формы, летнюю жару, из-за которой постоянно забивался подающий механизм принтера... Но результатом очень доволен, смотрите видео. Прямо сейчас еду в Москву на выставку игрушек, где выберут победителей, чьи проекты запустят в тираж уже на настоящем производстве. #gadgets#diy#hobby

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #penetrationtesting

当前筛选 #penetrationtesting清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #9289 · 22.12.2025 г., 07:14

💀NeuroSploit v2 - продвинутый AI-фреймворк для тестирования на проникновение (пентеста). NeuroSploit v2 использует большие языковые модели, чтобы автоматизировать и усилить offensive security. Фреймворк помогает анализировать цели, находить уязвимости, планировать эксплуатацию и поддерживать защитные меры, сохраняя фокус на этике и операционной безопасности. Основные возможности: • Агентная архитектура Специализированные AI-агенты под разные роли: Red Team, Blue Team, Bug Bounty Hunter, Malware Analyst. • Гибкая интеграция LLM Поддержка Gemini, Claude, GPT (OpenAI) и Ollama с настройкой через профили. • Тонкая настройка моделей Отдельные LLM-профили для каждой роли: выбор модели, температура, лимиты токенов, кэш и контекст. • Markdown-промпты Динамические шаблоны промптов, адаптирующиеся под задачу и контекст. • Расширяемые инструменты Интеграция Nmap, Metasploit, Subfinder, Nuclei и других security-инструментов через конфигурацию. • Структурированные отчёты JSON-результаты кампаний и удобные HTML-отчёты. • Интерактивный CLI Командная строка для прямого управления агентами и сценариями. NeuroSploit v2 - пример того, как agentic AI превращает пентест из ручной работы в управляемую автоматизацию. git clone https://github.com/CyberSecurityUP/NeuroSploitv2.git cd NeuroSploitv2 ▪Github: https://github.com/CyberSecurityUP/NeuroSploit @ai_machinelearning_big_data #python#Penetrationtesting#llm#mlops#Cybersecurity