TGViewer
notes.ml notes.ml @notesdotml · 159 subscribers
Post #70 188

Forwarded from False Positive

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 arxiv статья с подробностями про анализ графов вызовов бертами, LLM разметку и выкатку в prod!

Ждите дроп статьи в канале, stay tuned!
  • 🔥 9
  • ❤ 2
  • 🤯 2
More from @notesdotml
  1. Sep 20, 2026Заметка достаточно настоялась, нашел силы причесать 🫠 Итак, таймлайн: - AppSec 1.0 - проц…
  2. Sep 20, 2026Смена парадигмы безопасной разработки в эпоху software 3.0 Часть 5 - AppSec 3.0, сингулярн…
  3. Aug 19, 2026Как понять, что конфа годная? У тебя нет билета, но доклады на посмотреть копятся сами соб…
  4. Jul 25, 2026photo post
  5. Jul 25, 2026Сегодня наша команда держала стенд на технохабе Сбера, активность по ML System Design в ИБ…
  6. Jul 16, 2026Так, блог-заметки по MOLOT'у подоспели, го читать и лайкать: - ru - eng
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →