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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #309 · 20.04

Проблема нового Бэтмена в том, что там герой ничего не делает и ни для чего не нужен. Вообще, я могу купить идею «Сделаем Бэтмена реалистичным не так, как попытался Нолан, а по-своему, в драматически-беспросветном стиле». Но у этого подхода есть проблема: в попытке стать реалистичным он стал заурядным. Кино не зря показывает, как люди с недоумением косятся на него в костюме, поскольку это плохо согласуется с реализмом. Посудите сами: если у нас вселенная, где костюм с ушами воспринимается, как что-то серьёзное и угрожающее (а не что-то детское и нелепое), то мы, наверное, ожидаем и относительно фантастических технологий, и некоторой запредельной типично комиксовой крутости героя. А здесь: боевые сцены совсем не впечатляют, но не из-за того, что сделаны плохо, просто они по-реалистичному надрывные и сумбурные. Это уместно в каком-нибудь Крепком Орешке, но там и герой не в костюме. Ладно, по канону Бэтмен не только ниндзя и миллиардер с технологиями, но ещё и невероятно умный детектив. Может, хоть здесь фильм не проседает? Увы. Герой, конечно, разгадывает загадки Риддлера, но, если внимательно посмотреть, то смысла в этом нет никакого. Полное отсутствие разгадок привело бы персонажей ровно к такому же результату. Одного злодея вяжут из-за аудиозаписи, к которой сам Бэтмен не имеет отношения. Другого палят простые копы почти случайно. Последние события вообще развиваются независимо от решения. В итоге мы получили фильм про Бэтмена, который вроде бы и показывает нам реалистичного персонажа, а с другой стороны делает его скучным и бесполезным на протяжении всего хронометража. #fiction

Hashtags

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