О канале False Positive
PT ML Team
AI-обзор
Обновлено 19.07.2026Канал "False Positive" посвящен обсуждению актуальных тем в области машинного обучения и информационной безопасности. Авторы канала, PT ML Team, проводят регулярные Reading Groups, где разбирают статьи и технические отчеты по виртуализации GPU, бенчмаркам для оценки безопасности кода, разработке моделей обнаружения вредоносного кода и другим темам. Канал будет интересен разработчикам, специалистам в области ИБ и всем, кто интересуется новыми трендами в IT-сфере.
Описание сформировано MaxBook AI на основе последних публикаций канала.
Основные метрики
Рост подписчиков
Вовлечённость
Здоровье аудитории
Часовая активность
МСККогда канал публикует — распределение постов по часам суток.
Последние публикации канала «False Positive»
- 253 просмотров, 10 июл. 2026 г.
Всем привет! 👋 В эту пятницу на очередной Reading Group поговорим про ML-инфраструктуру, а именно - про виртуализацию GPU. В программе: - NVIDIA Multi-Instance GPU (MIG) - как делить один GPU между несколькими задачами; - HAMi - виртуализация GPU в Kubernetes…
Открыть пост в MAX - 368 просмотров, 6 реакций, 09 июл. 2026 г.
Привет! На грядущей РГ снова поговорим про бенчмарки. На этот раз про оценку безопасности кода, который пишут LLM и всеми любимые coding-агенты. Залезем под капот SecCodeBench-V2 от компании Alibaba и выясним: - как устроены задачи и их автоматическая оценка…
Открыть пост в MAX - 578 просмотров, 11 реакций, 08 июл. 2026 г.
Всем привет! 👋 В эту пятницу на очередной Reading Group поговорим про ML-инфраструктуру, а именно - про виртуализацию GPU. В программе: - NVIDIA Multi-Instance GPU (MIG) - как делить один GPU между несколькими задачами; - HAMi - виртуализация GPU в Kubernetes для AI-инфраструктуры; - MLPerf Inference Benchmark - запустим бенчмарк и разберёмся, как интерпретировать результаты. 📅 Встречаемся в пятницу в 15:00 (по МСК). Ссылка для подключения в Толк . 👈 #reading_group #mlinfra #benchmark
Открыть пост в MAX - 418 просмотров, 15 реакций, 08 июл. 2026 г.
Тех.репорт по модели MOLOT уже на arxiv 🔥 Мы выпустили MOLOT - трансформер для обнаружения вредоносного кода. Модель вошла в состав релиза 6.0 PT AI, а значит пора делиться техническими подробностями с вами! Полный набор: - arxiv - блог-пост - бенчмарк …
Открыть пост в MAX - 670 просмотров, 28 реакций, 02 июл. 2026 г.
ByteDog наконец в PT Sandbox и PT Email Security! ( ссылка ) Мы уже рассказывали про саму концепцию байтового подхода, теперь — коротко о том, что под капотом: - Бинарная классификация на сырых байтах. Модель работает без предварительного парсинга, распаковки и ручного выделения признаков. Чтобы обучить сеть в условиях сильного дисбаланса классов, мы кастомизировали функцию потерь под жесткие ограничения на ложноположительные срабатывания (FP). - Трансформер для супердлинных последовательностей. Для обхода квадратичной сложности O(N^2) по памяти на больших файлах используется Windowed…
Открыть пост в MAX - 789 просмотров, 26 июн. 2026 г.
Привет! На грядущей РГ снова поговорим про бенчмарки. На этот раз про оценку безопасности кода, который пишут LLM и всеми любимые coding-агенты. Залезем под капот SecCodeBench-V2 от компании Alibaba и выясним: - как устроены задачи и их автоматическая оценка…
Открыть пост в MAX - 913 просмотров, 17 реакций, 25 июн. 2026 г.
Привет! На грядущей РГ снова поговорим про бенчмарки. На этот раз про оценку безопасности кода, который пишут LLM и всеми любимые coding-агенты. Залезем под капот SecCodeBench-V2 от компании Alibaba и выясним: - как устроены задачи и их автоматическая оценка через песочницу, - зачем бенчмарку понадобился подход LLM-as-a-judge, - насколько честно сравнивать модели по итоговому скору, - попрепарируем датасет руками: несостыковки, баги и недочеты, - а также покажем замеры качества на тройке-другой open-source моделей. А еще попытаемся ответить на вопрос, можно ли доверять бенчмарку, который…
Открыть пост в MAX - 697 просмотров, 28 реакций, 24 июн. 2026 г.
На DevFest 2026 Игорь Кабанов рассказал о том, как мы строили MLOps для системы детектирования вредоносного HTTP-трафика. Основная сложность проекта заключалась в том, что решение работает у клиентов on-premise . Это означает, что данные есть, телеметрия есть, а вот прямого доступа к самим данным, на которых будет работать готовая модель, нет. При этом модель нужно регулярно улучшать, контролировать качество детекта и держать под контролем ложные срабатывания. Основные поинты: • ETL для сбора и организации данных из множества источников; • поставка модели в кастомном ONNX с вшитым…
Открыть пост в MAX - 2.5K просмотров, 28 реакций, 09 июн. 2026 г.
Тех.репорт по модели MOLOT уже на arxiv 🔥 Мы выпустили MOLOT - трансформер для обнаружения вредоносного кода. Модель вошла в состав релиза 6.0 PT AI, а значит пора делиться техническими подробностями с вами! Полный набор: - arxiv - блог-пост - бенчмарк Для тех, кому нужен gonzo-обзор: ➡️ Поддержка топ-языков для веба: js/ts/py ➡️ До 40% меньше False Positive и F1 на 15% выше чем у open source инструментов ➡️ Ключевые улучшения: нашли и исключили data leakage по файловым названиям из оригинального подхода CEREBRO , расширили цепочку объявлениями литералов и padding активностями ➡️ 90%…
Открыть пост в MAX - 859 просмотров, 6 реакций, 07 июн. 2026 г.
Распиаренный WormGPT оказался Mistral-7B с RAG и почему кроме shadow it теперь стоит рассматривать и shadow AI в обзоре от наших аналитиков. https://habr.com/ru/companies/pt/articles/1044158/
Открыть пост в MAX - 905 просмотров, 15 реакций, 05 июн. 2026 г.
Grafana Dashboard для анализа задач Airflow Когда мы начали искать готовое решение для мониторинга и анализа задач Airflow, выяснилось, что большинство популярных дашбордов на GitHub либо давно не обновлялись, либо покрывают только базовые инфраструктурные метрики. Поэтому мы сделали собственный Grafana dashboard для Airflow, который помогает быстро понять, что происходит с DAG'ами и задачами. С его помощью можно: • Находить самые медленные задачи и DAG'и • Выявлять нестабильные задачи с ошибками и ретраями • Смотреть распределение по операторам и воркерам * Исследовать историю запусков дагов…
Открыть пост в MAX - 3.3K просмотров, 37 реакций, 02 июн. 2026 г.
Помните кейс LiteLLM ? Мы дропаем OMCBench (Open Malicious-Code Benchmark) - бенчмарк оценки качества по обнаружению вредоносного кода: - 3 языка : Python, JavaScript, TypeScript - 400 вредоносных пакетов , 400 чистых из pypi/npm - пофайловая LLM разметка , о которой говорили на OFFZONE прошлым летом - Открытая лицензия , BSD-2 Открытые решения на нем набирают не больше 75% F1, выдавая ~50% False Positive результатов... Те, кто уже нажал звездочку на гитхабе, могли заметить, что в таблице мы также анонсим MOLOT - нашу модель для решения этого класса задач . Ловите блогпост , а на подходе…
Открыть пост в MAX - 8.9K просмотров, 17 реакций, 30 мая 2026 г.
Мы тут больше про ML, но чтобы что-то делать в ИБ приходится разбираться как там всё устроено. SOC, аналитики, ночные смены, вот это всё. И как-то поймали себя на мысли: читать про MITRE и смотреть отчёты про APT-кампании — это понятно. А вот попробовать…
Открыть пост в MAX - 1.2K просмотров, 9 реакций, 30 мая 2026 г.
Привет! В этот раз поговорим про серые LLM-роутеры и как они могут незаметно угнать вашего AI-агента. Разберём статью Your Agent Is Mine через путь джуна Феди (скааазочный персонаж), который купился на дешёвый доступ к моделькам и ВНЕЗАПНО обнаружил, что…
Открыть пост в MAX - 1.0K просмотров, 29 мая 2026 г.
Привет! В этот раз поговорим про серые LLM-роутеры и как они могут незаметно угнать вашего AI-агента. Разберём статью Your Agent Is Mine через путь джуна Феди (скааазочный персонаж), который купился на дешёвый доступ к моделькам и ВНЕЗАПНО обнаружил, что…
Открыть пост в MAX
Качество и доверие
Эвристические сигналы качества по публичным метрикам (охват, реакции, динамика подписчиков). Это не доказанный фрод и не приговор — лишь поводы присмотреться к каналу.
Реклама и монетизация
Каналы, которые размещали рекламу этого канала у себя.
- @notesdotml2 поста · 430 охват
- @disasm_me_ch1 пост · 834 охват
Цитирование
Сколько раз канал упомянут и репостнут в постах других каналов.