Alaid TechThread

Vul-RAG: Enhancing LLM-based Vulnerability
Detection via Knowledge-level RAG

https://arxiv.org/pdf/2406.11147v3

Llama's Paradox - Delving deep into Llama.cpp and exploiting Llama.cpp's Heap Maze, from Heap-Overflow to Remote-Code Execution.

https://retr0.blog/blog/llama-rpc-rce

REPOAUDIT: An Autonomous LLM-Agent for Repository-Level Code Auditing

https://arxiv.org/pdf/2501.18160
https://github.com/PurCL/RepoAudit

NovaHypervisor is a defensive x64 Intel host based hypervisor. The goal of this project is to protect against kernel based attacks (either via Bring Your Own Vulnerable Driver (BYOVD) or other means) by safeguarding defense products (AntiVirus / Endpoint Protection) and kernel memory structures and preventing unauthorized access to kernel memory.

https://github.com/Idov31/NovaHypervisor

From Zero to QEMU

https://docs.google.com/presentation/d/1g0hTGKXWf6EvyUIjw4qomJ5CGrV245nbGn5p-yNu1Sc/edit?usp=drivesdk

kASLR Internals and Evolution

https://r0keb.github.io/posts/kASLR-Internals-and-Evolution/

BountyBench: Dollar Impact of AI Agent Attackers and Defenders on Real-World Cybersecurity Systems

https://bountybench.github.io

https://arxiv.org/pdf/2505.15216

https://crfm.stanford.edu/2025/05/21/bountybench.html

Reliable system call interception

https://blog.mggross.com/intercepting-syscalls/

Mystique: Automated Vulnerability Patch Porting with
Semantic and Syntactic-Enhanced LLM

https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3715718

MONO: Is Your "Clean" Vulnerability Dataset Really Solvable?
Exposing and Trapping Undecidable Patches and Beyond

https://arxiv.org/pdf/2506.03651

CyberGym: Evaluating AI Agents’ Cybersecurity
Capabilities with Real-World Vulnerabilities at Scale

https://arxiv.org/pdf/2506.02548

PatchGuard Internals

https://r0keb.github.io/posts/PatchGuard-Internals/

Наш подход к генерации патчей для уязвимых зависимостей в Docker-образах

https://vk.com/video-28022322_456241194

#safeliner

Привет!

Стараюсь не публиковать тут нетехнические штуки, сегодня сделаю исключение. Новые вызовы для Т-Команды, а как следствие и новые #вакансии

Многие слышали про такие решения как:
AutoCodeRover-S
oss-fuzz-gen
EnIGMA
Project Naptime
Big Sleep
Amazon Q
xrefer
OCCULT

Я уже рассказывал про наш Safeliner (команда кстати расширяется), доступ к которому теперь могут получить не только сотрудники Т-Технологий, об этом расскажем позже (или ловите на PHDays). А еще мы достигли успеха в использовании AI-решений для задач SCA, разметки компонент, анализа рисков, обработки TI, работе с требованиями регуляторов и триажем багбаунти.

😇 В этом году у Т-Банка фокус на внедрение AI в SWE/SDLC, мы не могли пройти мимо и тоже решили запустить несколько новых продуктов на стыке AI, SDLC и Security. Наша цель сделать экспертизу инженеров по безопасности масштабируемой на тысячи продуктовых команд без вреда для DevEx!

🌠Если ты студент 2-6 курса и хочешь посвятить себя разработке передовых решений в области:
- Автоматизации поиска и устранения уязвимостей. В том чиcле 0-day уязвимостей
- Генерации тестов безопасности: автоматизация fuzzing-тестирования, создание правил для SAST, DAST
- Автоматизации поиска логических уязвимостей
- Автоматизации создания контролей SOC и противодействию вредоносам

Открыты вакансии по профессиям: Security Engineer, SDE (Golang/Python), SRE, NLP Engineer-Researcher

Или ты опытный эксперт в разработке мультиагентных систем и готов стать техническим лидером команды инновацинного развития технологий безопасности.

Заходи в личку за подробностями к @alex17domino

⛈Почему это предложение может быть интересно:
- Возможность создавать инновации и соревноваться с решениями мирового уровня. Твой личный вклад в будущее профессии инженера по безопасности
- Работа на стыке прикладной науки и программной инженерии
- Работа в команде сильных инженеров и экспертов без бюрократии. Поддерживаем дух стартапа с ресурсами бигтеха
- Возможность получить опыт работы с передовыми технологиями
- Доступ к высокопроизводительному железу и SOTA-решениям
- От идеи до прототипа один шаг. Внутренние ML-платформа и платформа разработки ускоряют работу с экспериментами
- Мы открыто рассказываем о своих достижениях - возможность делиться своими результатами с мировым сообществом
- Найм по fast track - минимизируем количество этапов отбора
- Очень гибкий график для тех, кто еще учится
- Все бонусы Т-Банка: бесплатные завтраки и обеды, спортзал и спортивные секции, ДМС, доступ к обучающим курсам и книгам и многое другое, о чем расскажем на интервью

Важно:
- Придется работать в условиях высокой неопределенности
- Необходимо уметь автоматизировать свою работу на Python или Golang
- Уделять минимум 20 часов в неделю работе с проектом (для студентов)

В приоритете кандидаты:
- С опытом в Offensive Security Research
- С публикациями на тему LLM-агентов, прикладной безопасности
- С разработки и внедрения LLM-решений в программной инженерии
- Победители и призеры крупных CTF и олимпиад
- С интересными Pet-проектами
- Победители хакантов
- Обладатели академических грантов
- Студенты с высокой успеваемостью из МФТИ, МГУ, ВШЭ, НГУ (вовсе не значит, что откажем другим)

Forewarned is Forearmed: A Survey on Large Language Model-based
Agents in Autonomous Cyberattacks

https://arxiv.org/pdf/2505.12786

DecompileBench: A Comprehensive Benchmark for Evaluating
Decompilers in Real-World Scenarios

https://arxiv.org/pdf/2505.11340