Alex Security

ОБО МНЕ

Привет. Я — специалист по кибербезопасности с глубокой экспертизой в области искусственного интеллекта. 12 лет защищаю цифровую инфраструктуру от современных угроз.

Моя специализация — AI-driven security: использую машинное обучение для обнаружения аномалий, прогнозирования атак и автоматизации реагирования на инциденты. Разрабатываю системы, которые думают быстрее атакующих.

Убеждён, что будущее cybersecurity — за гибридным подходом: человеческий интеллект + AI-системы. Обучаю нейросети распознавать zero-day уязвимости и APT-кампании.

Penetration Testing Machine Learning Threat Intelligence SOC Analysis Reverse Engineering Python/Go/Rust Deep Learning Malware Analysis Blockchain Security Cloud Security NLP for Security Adversarial AI

root@alex:~$ whoami

alex_security_expert

root@alex:~$ cat skills.txt

[+] AI/ML Security Research

[+] Adversarial Machine Learning

[+] Automated Threat Hunting

[+] Neural Network Pentesting

root@alex:~$ status --ai-defense

AI-Shield: ACTIVE [Neural Net v4.2]

Threat Detection: 99.7% accuracy

Response Time: 0.003s

root@alex:~$ _

ОПЫТ РАБОТЫ

2022 — НАСТОЯЩЕЕ ВРЕМЯ

Lead AI Security Architect

QuantumShield Corp

Разработка AI-платформы для предиктивной аналитики угроз. Создал систему на базе трансформеров, которая предсказывает атаки за 72 часа до их начала. Управление командой из 15 security-инженеров и data scientists.

2018 — 2022

Senior Threat Intelligence Analyst

CyberGuard International

Построение системы автоматического анализа вредоносного ПО с использованием глубокого обучения. Интеграция LLM для анализа фишинговых писем с точностью 98.5%. Руководство расследованием APT-кампаний.

2014 — 2018

Security Researcher

NeuroSec Labs

Исследования в области adversarial machine learning. Разработка методов защиты нейросетей от adversarial attacks. Публикация 8 научных статей по AI-безопасности. Создание open-source инструментов для security-сообщества.

2012 — 2014

Penetration Tester

RedTeam Pro

Проведение пентестов для Fortune 500 компаний. Разработка автоматизированных фреймворков для тестирования на проникновение. Обнаружение критических уязвимостей в корпоративных сетях.

КЛЮЧЕВЫЕ ПРОЕКТЫ

🧠

NeuralGuard AI

Автономная система обнаружения вторжений на базе трансформерной архитектуры. Анализирует сетевой трафик в реальном времени и выявляет аномалии с точностью 99.7%.

Python PyTorch Transformers

🔍

DeepPhish Detector

LLM-based система для детекции социальной инженерии. Анализирует контекст, стиль письма и метаданные для выявления продвинутых фишинговых атак.

NLP BERT MLOps

🛡️

Adversarial Shield

Фреймворк для защиты AI-систем от adversarial attacks. Реализует методы adversarial training, input sanitization и model hardening для production ML-систем.

Adversarial ML TensorFlow Rust

⚡

AutoSOC

Автоматизированный Security Operations Center с AI-агентами. Автоматическая классификация инцидентов, корреляция событий и автоматическое реагирование (SOAR).

Go Kubernetes ELK Stack

🔐

CryptoSentinel

Система мониторинга блокчейн-транзакций для выявления мошенничества и отмывания денег. Использует графовые нейросети для анализа паттернов.

Graph Neural Networks Blockchain Web3

🤖

RedTeam GPT

AI-ассистент для red team operations. Генерирует сценарии атак, анализирует защиту и помогает в разработке эксплойтов под конкретную инфраструктуру.

LLM RAG LangChain

ОБО МНЕ

ОПЫТ РАБОТЫ

КЛЮЧЕВЫЕ ПРОЕКТЫ

СЕРТИФИКАТЫ

СВЯЗАТЬСЯ

GitHub