jstd.su — сайт jstd.su

О сайте

Title: JSTD.AI — Neural JavaScript Threat Detection

Description: Нейросетевая модель 50→30→1 анализирует JavaScript на обфускацию, вредоносные конструкции и зловреды за миллисекунды. Точность 99.7%. Без GPU и облака.

Keywords: JavaScript security, malware detection, obfuscation detection, JS threat analysis, neural network security, JSTD.AI

Site Name (og:sitename): JSTD.AI

---

Neural Analysis Engine v3.1 — Активен

Уязвимости в коде видны до того, как они взорвутся

Проприетарная нейросетевая модель 50→30→1 анализирует любой JavaScript на обфускацию, вредоносные конструкции и вшитые зловреды за миллисекунды. Работает на слабом железе. Не требует облака.

[Начать анализ](cta) [Как это работает](how-it-works)

-3.3%

Точность детекции

-52

параметров модели

-2

признаков кода

< 1ms

без GPU

DOM prototype hijack0%

C2 data exfiltration0%

Keystroke logging0%

Supply chain injection0%

Обфускация✦ Кража cookies✦ eval() инъекции✦ Кейлоггеры✦ Prototype Pollution✦ Base64 + eval✦ Hidden iframes✦ WebSocket exfiltration✦ Скрытые майнеры✦ XSS векторы✦ Remote script injection✦ Function constructor abuse✦ Обфускация✦ Кража cookies✦ eval() инъекции✦ Кейлоггеры✦ Prototype Pollution✦ Base64 + eval✦ Hidden iframes✦ WebSocket exfiltration✦ Скрытые майнеры✦ XSS векторы✦ Remote script injection✦ Function constructor abuse✦

Принцип работы

Нейросеть видит то, чтоне видит человек

JSTD.AI использует трёхэтапный конвейер анализа: извлечение признаков → нейронная сеть → эвристические правила. Каждый этап усиливает следующий — итоговая оценка невозможна без консенсуса всех трёх.

Загрузка файла

JS-файл читается как текст целиком. Никакой передачи в облако — всё локально. Поддержка минифицированного, обфусцированного, многострочного кода.

Извлечение 50 признаков

Нормализованные метрики: частота опасных конструкций, энтропия Шеннона, уровень обфускации, плотность Base64, соотношение комментариев и многое другое.

Нейронная сеть 50→30→1

1561 обученный параметр. Архитектура MLP с ReLU-активацией. Обучена на 210 размеченных примерах. Точность — 99.7%. Работает без GPU за <1 мс.

Эвристические правила

42 паттерна угроз, включая комбинированные сценарии. Детектирует сигнатуры кража-cookie, кейлоггеры, внедрение iframe и цепочки обфускации.

Алгоритмы

Архитектура, котораяне даёт шансов

Топология нейросети

50 → 30 → 1

Многослойный перцептрон с прямым распространением ошибки. Адаптивная скорость обучения снижается от 0.015 до 0.008 за 300 эпох.

Входнойслой

50 не…