🛠 Обвязка Hermes и DeepSeek превращает статьи об атаках в доказательства Автор на Habr собрал агентную обвязку для безопасности ИИ: она читает публикации об уязвимостях, ранжирует их и автоматически воспроизводит атаки в изолированной среде. В основе — среда Hermes и модель deepseek-v4-flash (апрельская и июльская версии). Модель выбрана за способность работать в режиме агента и дешевизну, хотя цена на неё уже выросла в 12 раз — на openrouter пока остаётся дешёвая v4-flash. Обвязка состоит из трёх контуров: управляющий слой с инструкциями и git-репозиторием, слой сбора данных (отслеживание 30+ источников, включая NVD, CISA KEV, Exploit-DB, китайские CNVD и ThreatBook), и слой анализа с собственной метрикой TIPS (0–10 баллов, порог критичности 0.8). Отдельный слой исполнения изолирует Docker и Ollama, а инструменты вроде garak, PyRIT и promptfoo блокируют опасные команды ещё до запуска. Перед финальным ответом система проходит 8 обязательных проверок: корректность конфигурации, работа сканера, совпадение версий, свежесть данных, наличие файла состояния, наполненность базы знаний, чистота выходных данных. Поиск запускается параллельно по 50+ запросам Google News и DuckDuckGo каждый день в 6 утра по МСК, с горизонтами сутки, неделя, месяц. Статьи проходят четырёхфазный конвейер — от обнаружения в arXiv до превращения в исполняемый Python-код. Практическая ценность — воспроизводимость: академические атаки, которые «работают только в авторском ноутбуке», здесь проверяются на локальной тестовой модели. Автор признаёт, что обвязка от DeepSeek сырая, а его метрика TIPS — самодельная и не проверяемая извне. Пока поставщики продают «безопасность ИИ» как SaaS, реальные пентестеры собирают обвязки на коленке из компонентов с открытым исходным кодом — потому что только так можно проверить, а не поверить. Главный риск такого подхода не в качестве модели, а в зависимости от одного поставщика, который уже поднял цену в 12 раз, и в метрике, которую никто не проверял. #AIsecurity #Hermes #DeepSeekV4 #RedTeaming #LLMharness