Machinelearning

💀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

⚡Agent Lightning — ускоритель обучения для ИИ-агентов от Microsoft Agent Lightning — это фреймворк для обучения и оптимизации LLM-агентов с помощью Reinforcement Learning без изменения их кода. 🧠 Поддерживает: • LangChain • AutoGen • OpenAI Agents SDK • и другие фреймворки на Python 🔧 Как он работает: • Агент не нужно переписывать — он подключается как есть • Вся его работа разбивается на отдельные шаги (эпизоды), которые можно анализировать • Специальный алгоритм LightningRL оценивает, какие действия были полезны, а какие — нет • Система может учитывать не только финальный результат, но и промежуточные сигналы (награды) • Эти данные автоматически собираются и используются для дообучения агента 🔥 Преимущества: • Не требует модификации логики агента • Можно легко подключить к существующим пайплайнам • Улучшает точность и устойчивость в сложных задачах: от генерации кода до Text-to-SQL Отличный инструмент для всех, кто хочет сделать своих LLM-агентов. 🟠Проект: https://microsoft.com/en-us/research/project/agent-lightning/ 🟠Статья: https://arxiv.org/abs/2508.03680 🟠Github: https://github.com/microsoft/agent-lightning @ai_machinelearning_big_data #agent#reinforcementlearning#mlops#llm#Microsoft