home.social

Search

1000 results for “inknos”

  1. Um, I guess Windows apps on #GitHub that were using Minionguyjpro/Inno-Setup-Action to automatically build #InnoSetup installer packages are in trouble.
    I was just using this yesterday, and all of a sudden it seems both the repo and user have been deleted. github.com/Minionguyjpro/Inno-

  2. #Malcat version 0.9.5 is out!

    You can now unpack & disassemble #InnoSetup installers, download samples from threat intel providers and enjoy an improved user interface.

    Last but not least: Debian 12 package!

    More info here:

    malcat.fr/blog/095-is-out-inno

  3. 𝙄𝙣𝙠𝙤𝙣𝙨𝙚𝙦𝙪𝙚𝙣𝙩:
    🇩🇰👑

    Die Währung von #Dänemark 🇩🇰 heißt #Krone 👑. Die Untereinheit heißt aber nicht #Zacke 〽️, sondern #Öre. 🤔

  4. Win Prizes during The Accessible Shopping Challenge Live with Sam Seavey on January 11th at 6 PM PST!

    Discover how accessible shopping can transform your life as Sam Seavey navigates real-time shopping challenges using InnosearchAI. Plus, win exciting prizes and have your shopping struggles solved live!

    Where? Zoom (Link will be sent in a future post, stay tuned!)
    When? Jan 11, 6 PM PST

    #AccessibleShopping #SamSeavey #BlindLife #InnosearchAI #ShoppingChallenge #WinPrizes

  5. Bei der #Klimakonferenz #COP30 in #Brasilien hält sich #Deutschland mit konkreten Zusagen zurück.

    Trotz ambitionierter EU-Ziele fehlen klare Beiträge zur #Klimafinanzierung, etwa für den Schutz vom #Regenwald.

    Kritik kommt von Umweltverbänden und aus der Wissenschaft, die einen inkonsequenten Kurs und mangelnde Führungsbereitschaft bemängeln. Die Bundesregierung setzt vor allem auf #Technologie und wirtschaftliche Machbarkeit statt auf verbindliche Maßnahmen.

    tagesschau.de/ausland/klimakon

  6. От правил корреляции к когнитивному ассистенту: что меняется в архитектуре SOC с приходом ИИ

    Почему правил корреляции больше недостаточно? Долгое время ядром любого центра мониторинга и реагирования на киберугрозы (далее по тексту – SOC) оставался корреляционный движок, то есть набор правил для автоматизированного поиска паттернов атак, например "5 неудачных входов" + "успешный вход" + "активность в БД" = подозрение на компрометацию" типа 5 failed logins = brute force (5 неудачных попыток входа в систему = метод перебора паролей). Сегодня этот подход напоминает попытку поймать искусного шпиона с помощью крика: "Стой! Кто идет?!". Современные атаки стали тихими, целевыми и изощренно-адаптивными. Злоумышленники используют легитимные инструменты (Living-off-the-Land — “живой” взлом), имитируют нормальную активность пользователей и растягивают шаги задуманной цепочки кибератак на месяцы. Статистика выглядит удручающе: среднестатистический SOC обрабатывает до 10⁷ событий в сутки, из которых после фильтрации остается от 10³ до 10⁴ алертов. Но 70–90% из них — ложные срабатывания, требующие ручной проверки. Это порождает так называемое Alert fatigue — профессиональное выгорание аналитиков, которые превращаются в операторов по нажатию кнопки Close false positive (“Закрыть ложноположительный результат”). На этом фоне большие языковые модели и алгоритмы машинного обучения перешли из категории "экспериментальных технологий" в разряд операционных инструментов кибербезопасности. При этом важно отметить ключевой принцип: искусственный интеллект (ИИ) не заменяет аналитика, а усиливает его возможности через снижение когнитивной нагрузки и ускорение обработки рутинных задач.

    habr.com/ru/companies/innostag

    #soc #искусственный_интеллект #машинное_обучение #ml #кибербезопасность #siem #ueba #soar #xdr #ai

  7. От правил корреляции к когнитивному ассистенту: что меняется в архитектуре SOC с приходом ИИ

    Почему правил корреляции больше недостаточно? Долгое время ядром любого центра мониторинга и реагирования на киберугрозы (далее по тексту – SOC) оставался корреляционный движок, то есть набор правил для автоматизированного поиска паттернов атак, например "5 неудачных входов" + "успешный вход" + "активность в БД" = подозрение на компрометацию" типа 5 failed logins = brute force (5 неудачных попыток входа в систему = метод перебора паролей). Сегодня этот подход напоминает попытку поймать искусного шпиона с помощью крика: "Стой! Кто идет?!". Современные атаки стали тихими, целевыми и изощренно-адаптивными. Злоумышленники используют легитимные инструменты (Living-off-the-Land — “живой” взлом), имитируют нормальную активность пользователей и растягивают шаги задуманной цепочки кибератак на месяцы. Статистика выглядит удручающе: среднестатистический SOC обрабатывает до 10⁷ событий в сутки, из которых после фильтрации остается от 10³ до 10⁴ алертов. Но 70–90% из них — ложные срабатывания, требующие ручной проверки. Это порождает так называемое Alert fatigue — профессиональное выгорание аналитиков, которые превращаются в операторов по нажатию кнопки Close false positive (“Закрыть ложноположительный результат”). На этом фоне большие языковые модели и алгоритмы машинного обучения перешли из категории "экспериментальных технологий" в разряд операционных инструментов кибербезопасности. При этом важно отметить ключевой принцип: искусственный интеллект (ИИ) не заменяет аналитика, а усиливает его возможности через снижение когнитивной нагрузки и ускорение обработки рутинных задач.

    habr.com/ru/companies/innostag

    #soc #искусственный_интеллект #машинное_обучение #ml #кибербезопасность #siem #ueba #soar #xdr #ai

  8. От правил корреляции к когнитивному ассистенту: что меняется в архитектуре SOC с приходом ИИ

    Почему правил корреляции больше недостаточно? Долгое время ядром любого центра мониторинга и реагирования на киберугрозы (далее по тексту – SOC) оставался корреляционный движок, то есть набор правил для автоматизированного поиска паттернов атак, например "5 неудачных входов" + "успешный вход" + "активность в БД" = подозрение на компрометацию" типа 5 failed logins = brute force (5 неудачных попыток входа в систему = метод перебора паролей). Сегодня этот подход напоминает попытку поймать искусного шпиона с помощью крика: "Стой! Кто идет?!". Современные атаки стали тихими, целевыми и изощренно-адаптивными. Злоумышленники используют легитимные инструменты (Living-off-the-Land — “живой” взлом), имитируют нормальную активность пользователей и растягивают шаги задуманной цепочки кибератак на месяцы. Статистика выглядит удручающе: среднестатистический SOC обрабатывает до 10⁷ событий в сутки, из которых после фильтрации остается от 10³ до 10⁴ алертов. Но 70–90% из них — ложные срабатывания, требующие ручной проверки. Это порождает так называемое Alert fatigue — профессиональное выгорание аналитиков, которые превращаются в операторов по нажатию кнопки Close false positive (“Закрыть ложноположительный результат”). На этом фоне большие языковые модели и алгоритмы машинного обучения перешли из категории "экспериментальных технологий" в разряд операционных инструментов кибербезопасности. При этом важно отметить ключевой принцип: искусственный интеллект (ИИ) не заменяет аналитика, а усиливает его возможности через снижение когнитивной нагрузки и ускорение обработки рутинных задач.

    habr.com/ru/companies/innostag

    #soc #искусственный_интеллект #машинное_обучение #ml #кибербезопасность #siem #ueba #soar #xdr #ai

  9. От правил корреляции к когнитивному ассистенту: что меняется в архитектуре SOC с приходом ИИ

    Почему правил корреляции больше недостаточно? Долгое время ядром любого центра мониторинга и реагирования на киберугрозы (далее по тексту – SOC) оставался корреляционный движок, то есть набор правил для автоматизированного поиска паттернов атак, например "5 неудачных входов" + "успешный вход" + "активность в БД" = подозрение на компрометацию" типа 5 failed logins = brute force (5 неудачных попыток входа в систему = метод перебора паролей). Сегодня этот подход напоминает попытку поймать искусного шпиона с помощью крика: "Стой! Кто идет?!". Современные атаки стали тихими, целевыми и изощренно-адаптивными. Злоумышленники используют легитимные инструменты (Living-off-the-Land — “живой” взлом), имитируют нормальную активность пользователей и растягивают шаги задуманной цепочки кибератак на месяцы. Статистика выглядит удручающе: среднестатистический SOC обрабатывает до 10⁷ событий в сутки, из которых после фильтрации остается от 10³ до 10⁴ алертов. Но 70–90% из них — ложные срабатывания, требующие ручной проверки. Это порождает так называемое Alert fatigue — профессиональное выгорание аналитиков, которые превращаются в операторов по нажатию кнопки Close false positive (“Закрыть ложноположительный результат”). На этом фоне большие языковые модели и алгоритмы машинного обучения перешли из категории "экспериментальных технологий" в разряд операционных инструментов кибербезопасности. При этом важно отметить ключевой принцип: искусственный интеллект (ИИ) не заменяет аналитика, а усиливает его возможности через снижение когнитивной нагрузки и ускорение обработки рутинных задач.

    habr.com/ru/companies/innostag

    #soc #искусственный_интеллект #машинное_обучение #ml #кибербезопасность #siem #ueba #soar #xdr #ai