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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #536 · 5.09

Сегодня впервые попробовал Nazgul 5. Очень страшно, но очень круто. О впечатлениях от полета я расскажу завтра, когда будет готово видео. А пока повосхищаюсь самим аппаратом. Nazgul 5 это пятидюймовый гоночно-фристайловый квадрокоптер от китайской компании iFlight. "Пять дюймов" в обозначении класса дронов — это диаметр окружности, описанной вокруг пропеллера. Ещё у меня лежит нераспакованный 7" коптер и идёт по почте 3.5". Такие дроны делаются совсем не так, как у DJI. Здесь всё принесено в жертву эффективности и модульности: рама из листового карбона, распространенный полётный контроллер с open source прошивкой, и, что меня особенно поразило — первый в моей жизни коммерческий серийный продукт, где всерьёз используются 3D-печатные детали. Знаю, что подобное встречается у самих 3D-принтеров, но там скорее некоторая дань моде, а здесь буквально уместное применение: компания предоставляет модели для самостоятельной печати, если ты после падения что-то сломаешь. При этом сборка очень добротная, качество высокое, есть претензия на дизайн. Девайс приятно вертеть в руках, он ощущается эдакой выжимкой "всё нужное и ничего лишнего". Но, конечно, здесь не будет как у DJI: достал из коробки и пошёл летать. Сначала я потратил вечер на всякие настройки прошивки через компьютер и связывание этого всего с пультом и очками. Очки кстати подходят от DJI, а вот пульт нужен специальный, который я разбирал в одном из предыдущих постов. Аккумулятор у такого дрона покупается отдельно и крепится к раме обычными ремнями-липучками. Он даже не ощущается частью общей конструкции, а скорее некоторым грузом, который коптер везёт на себе. В общем, по-своему красивая и гармоничная вещица. А уж в полёте... Но об этом завтра :) #drone#gadgets

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