Платформа NERF Open Source AI для инженерной безопасности искусственного интеллекта выходит в публичную бета-версию.
Что делает NERF
NERF — это платформа для инженерной безопасности на основе ИИ и автономный агент для написания кода, который охватывает наступательные, оборонительные и все промежуточные аспекты. Платформа включает 1 563 метода безопасности в 117 областях, организованных в 9 автоматически определяемых режимов работы:
- 🔴 RED — пути атаки, эксплуатация, C2, перемещение внутри сети
- 🔵 BLUE — разработка детекторов, правила Sigma/KQL/SPL, усиление защиты, поиск угроз
- 🟣 PURPLE — сопоставление с ATT&CK, эмуляция противника, покрытие детектирования, анализ пробелов
- 🔍 RECON — OSINT, пассивная/активная разведка, обнаружение активов
- 🚨 INCIDENT — сортировка, цифровая криминалистика, сдерживание, восстановление временной шкалы
- 🏗️ ARCHITECT — нулевое доверие, моделирование угроз (STRIDE/DREAD/PASTA)
- 🔧 BUILD — инструменты безопасности, автоматизация, безопасность CI/CD, IaC
- 🟢 PRIVACY — GDPR, CCPA, HIPAA, DPIAs, OpSec
- 🔬 RESEARCHER — исследование уязвимостей, анализ CVE, разведка угроз
Режим BUILD накладывается поверх любого другого режима. RED+BUILD создаёт наступательные инструменты, BLUE+BUILD — оборонительную автоматизацию.
Техническая архитектура
Внутренне NERF включает:
- 26 провайдеров LLM (Claude, OpenAI, Ollama, OpenRouter и др.) через унифицированный слой маршрутизации с выбором модели на каждом этапе (дешёвые модели для исследований, дорогие для планирования)
- Конвейер RAG на основе 96 документов знаний (более 17 800 фрагментов, индексированных через FTS5)
- Межсессионную память, сохраняющуюся между заданиями
- Автоматизацию соответствия 39 стандартам (NIST 800-53, SOC 2, PCI DSS 4.0, HIPAA, GDPR, ISO 27001, FedRAMP, EU AI Act и другие)
- Полный движок заданий: декомпозиция работ, автоматический режим, контроль бюджета, восстановление после сбоев, изоляция рабочих деревьев git
- REST API (16 конечных точек), сервер MCP, бот Signal, полноценный CLI
- ~6 900 пройденных тестов
Начало работы
Команды для быстрого старта:
npm install -g @defconxt/nerf
nerf setup
nerf doctor
nerf (в вашем каталоге проекта)Примеры использования:
nerf scan https://example.com
nerf compliance SOC2
nerf how do I detect Kerberoasting
nerf red --auto pentest the targetДополнительные ресурсы
На основном сайте также представлены профили субъектов угроз и подробные досье, инструменты защиты приватности и автоматизированные новости IT/кибербезопасности, собранные в одном месте. Это публичная бета-версия — вклад пока не принимается, но отзывы приветствуются через GitHub issues.
📖 Read the full source: r/ClaudeAI
👀 Смотрите также
Flash-MoE: Запуск модели Qwen с 397 миллиардами параметров на MacBook Pro с использованием чистого C/Metal
Flash-MoE — это чисто C/Metal-движок для вывода, который запускает модель Qwen3.5-397B-A17B, смесь экспертов с 397 миллиардами параметров, на MacBook Pro с 48 ГБ оперативной памяти со скоростью 4.4+ токена в секунду. Модель объёмом 209 ГБ загружается с SSD через пользовательские Metal compute-шейдеры без использования Python или фреймворков.
Гибридный поиск с использованием RRF улучшает систему памяти ИИ по сравнению с чистым векторным поиском.
Система памяти с открытым исходным кодом на базе PostgreSQL с pgvector обнаружила, что чистый векторный поиск недостаточен для точных совпадений, поэтому добавила полнотекстовый поиск и объединила результаты с использованием Reciprocal Rank Fusion (RRF) с k=60, а также обогащение запросов через токенизатор.
singularity-claude: Саморазвивающийся движок навыков для Claude Code
singularity-claude — это плагин с открытым исходным кодом для Claude Code, который добавляет рекурсивный цикл эволюции для предотвращения деградации навыков. Он оценивает выполнение навыков, автоматически исправляет низкооценённые навыки, фиксирует высокопроизводительные версии и выявляет пробелы в возможностях.
LumaBrowser: Браузер на Electron передает парсинг DOM локальным LLM для AI-агентов
LumaBrowser — это браузер на основе Electron, который перекладывает парсинг DOM на локальные LLM через совместимые с OpenAI конечные точки, помогая автономным агентам избежать обработки сырого HTML. Он использует такие модели, как варианты Qwen 2.5, для идентификации элементов интерфейса и возвращает CSS-селекторы.