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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #482 · 2.08

Я участвую в конкурсе разработчиков «Код Петербурга», проводимом совместно VK и городом. По условиям нужно сделать или VK-приложение или чат-бота для VK/Маруси с какой-то важной для жителя или гостя города функцией, и с использованием одного из предоставленных внешних API. Я попробовал воплотить свои давние мысли по семантическому поиску по текстам, в чем мне помог @wooferclaw. Что-то подобное мы пытались соорудить на хакатоне в Салехарде, но сейчас я пошёл дальше. Бот для Маруси, который ищет мероприятия в Петербурге с сайта KudaGo. При этом к боту подключён морфологический словарь и тезаурус, который умеет определять домены и ассоциативные связи между словами. Работает вроде неплохо. Во-первых, довольно точно ищет по прямым связям. Например, хорошо понимает, что слова «научный» и «наука» одинаковые, хотя в словаре словоформ они разные. Во-вторых, умеет находить связи по области: допустим, если попросить что-то про пришельцев, предлагает экспозицию о внеземных цивилизациях, хотя ни в описании, ни в ключевых словах этой экспозиции нет слова «пришелец» однокоренных с ним. Но этот поиск приводит и к забавным последствиям, которые лично я не считаю недостатком, а скорее щепоткой соли в работе алгоритма. Так, при запросе о пришельцах может выдать выставку о коммунальных квартирах (что действительно близко по смыслу, но человеку, который ищет пришельцев, скорее всего нужно не это). А ещё на слово «крокодилы» предлагает экскурсию по рекам и каналам, мне очень нравится :) Потестить можно, открыв Марусю (в приложении ВК или в отдельном) и сказав «Запусти навык Куда Пойти в Петербурге». А результаты конкурса будут в октябре. Там ещё второй этап, на него тоже что-нибудь подам. #dev

Hashtags

Резултати

Намерени 3 подобни публикации

Търсене: #cti

当前筛选 #cti清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #15234 · 18.10.2025 г., 11:30

#other#cti#cyberhunter#darkweb#deepweb#threat_intelligence deepdarkCTI is a free project that collects and shares cyber threat intelligence (CTI) from the deep and dark web, helping you stay aware of hidden cyber threats like stolen data, ransomware, and hacker activities. It gathers information from places like Telegram, Discord, hacker forums, and ransomware sites to provide useful indicators and patterns of cyber attacks. You can join their Telegram group to discuss and suggest new sources or support the project with donations. Using deepdarkCTI helps you detect threats early, improve your cybersecurity decisions, and protect your organization from cyber attacks more effectively. https://github.com/fastfire/deepdarkCTI

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14721 · 19.05.2025 г., 12:01

#python#cli#cti#cybersecurity#forensics#hacktoberfest#information_gathering#infosec#linux#osint#pentesting#python#python3#reconnaissance#redteam#sherlock#tools Sherlock is a powerful tool that helps you find social media accounts by username across over 400 networks. It's easy to use and works on many operating systems like macOS, Linux, and Windows. You can install it using methods like `pipx` or Docker, and then simply type the username you want to search for. Sherlock will show you where that username is used on different social media platforms. This tool is useful for gathering information quickly and can be run locally or even online through services like Apify. It saves time and effort in finding accounts across many platforms. https://github.com/sherlock-project/sherlock

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15601 · 05.04.2026 г., 11:30

#yara#awesome_list#blueteam#blueteam_tools#cti#detection#detection_engineering#dfir#hacktools#incident_response#ioc#iocs#ir#ransomware#redteam#rmm#security#siem#soc#threat_hunting#threat_intelligence You can access comprehensive security detection lists and threat hunting resources that help identify malicious activity across your infrastructure. These curated collections include indicators like suspicious file hashes, domain names, IP addresses, and behavioral patterns organized by threat type—from ransomware and phishing to command-and-control servers and vulnerable drivers. By integrating these lists into your security tools like SIEM platforms and endpoint detection systems, you gain immediate visibility into known threats while learning detection methodologies through guides and YARA rules. This accelerates your ability to hunt for compromises, validate security controls, and stay current with emerging attack techniques without building detection logic from scratch. https://github.com/mthcht/awesome-lists