#java#adversary_emulation#adversary_exposure_validation#aev#attack_simulation#breach_simulator#cybersecurity#purple_team
OpenBAS is a free, open-source platform that helps you plan and run cyberattack simulations to find security weaknesses in your organization. It supports teamwork, real-time monitoring, and detailed feedback, letting you test defenses against real-world threats using up-to-date intelligence from OpenCTI. You can simulate attacks through emails, SMS, social media, and more, making your training realistic and comprehensive. OpenBAS offers both a Community Edition and a more advanced Enterprise Edition. It’s easy to install with Docker or manually, and you can try it online before using it. This helps you improve your cybersecurity by practicing and identifying gaps before real attacks happen.
https://github.com/OpenBAS-Platform/openbas
Обзор соревнований по ML за 2025 год
Есть такая платформа - https://mlcontests.com/, там можно увидеть список актуальных идущих соревнований по ML. Автор выускает ежегодный обзор по соревнованиям. Вот ссылка на мой пост про обзор 2023. 2024 я как-то пропустил, но вот сейчас увидел обзор за 2025: https://mlcontests.com/state-of-machine-learning-competitions-2025/?ref=mlcr25
Из интересного:
• В табличных соревнованиях всё ещё царят бустинги, но нейронки всё активнее используют в блендинге/стакинге
• Некоторые компании (не будем тыкать пальцами, но мы-то знаем) дают своим людям резиновое железо для соревнований. Например, победители одной соревы поделились, поделились тем, что тренировали 48 hours на 512 H100.
• Эпоха BERT в основном прошла, теперь люди активно используют Qwen2.5 и 3
• В соревнованиях по Computer Vision впервые доля решений с транмформерами превзошла долю решений с CNN
• В соревнованиях по аудио в основном используют затюненый Whisper
В отчёте ещё много всего интересного, рекомендую почитать.
#kaggle#datascience
#python#pandas#kaggle
😎
Machine Learning & Data Science with Python, Kaggle & Pandas
Machine Learning A-Z course from zero with Python, Kaggle, Pandas and Numpy for data analysis with hands-on examples
Machine learning is a branch of artificial intelligence (AI) and computer science which focuses on the use of data and algorithms to imitate the way that humans learn, gradually improving its accuracy.
🔗Link
-----
Main channel:@repo_science
Coupons:@freecoupons_reposcience
-----
🎮 Google и Kaggle запустили открытую Game Arena — платформу, где ИИ-системы соревнуются в стратегических играх, чтобы измерить интеллект.
🤖 Зачем это нужно? Старые бенчмарки уже не работают — LLM просто запоминают ответы. Идея в том, что игры — лучший бенчмарк для проверки интеллекта. Они проверяют не факты, а стратегическое мышление, адаптацию и память.
♟️ Первый турнир: шахматы пройдет сегодня. 8 передовых моделей, включая GPT‑4, Claude Opus и Gemini, сразятся друг с другом без использования внешних инструментов.
📊 По итогам матчей формируется открытый рейтинг моделей — кто реально умеет думать, а не просто угадывать.
🧠 Главное отличие от других арен:
✅ Круговая система «каждый играет с каждым».
✅ Позиции меняются каждую секунду
✅ Ошибки наказываются немедленно
✅ Побеждает не та, что знает ответ, а та, что думает
Kaggle собирает рейтинг моделей, который будет обновляться по итогам матчей. В будущем добавят Го, покер и видеоигры.
Стримы первых соревнований пройдут: 5–7 августа на YouTube с Хикару, Леви и Магнусом Карлсеном.
🟠 Подробнее об Арене: https://blog.google/technology/ai/kaggle-game-arena
@ai_machinelearning_big_data
#google#kaggle#arena