Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Что делать, если нейросеть из 2500 слоёв выглядит как чёрный ящик, а привычные методы анализа не помогают? В статье разбираем, как по весам и структуре модели удалось восстановить скрытую программу, распознать MD5 и дойти до ответа через механистическую интерпретируемость, SAT и несколько тупиковых гипотез.

В воскресенье, 16 августа, в одной из пекинских пожарных частей прошел финал аварийно-спасательной дисциплины вторых Всемирных игр гуманоидных роботов (WHRG). Год назад роботы на первых играх бегали, танцевали и играли в футбол в декорациях, теперь их впервые вывели на настоящую площадку — с настоящим огнем, настоящими пожарными и, как выяснилось, настоящим дождем. Из двенадцати команд, стартовавших в тот день, до конца испытания дошли только три.

ИИ‑чаты стали рабочим инструментом наравне с почтой — а вместе с ними появился новый канал утечек, которого три года назад не существовало. Договоры, резюме, пароли и клиентские данные уезжают на чужие серверы не через взлом, а через обычное поле ввода. Блокировать доступ пробовали многие — люди просто уходят на личные устройства, и риск становится невидимым.

Мы решили задачу иначе: расширение для браузера в Chrome Web Store, которое перед отправкой заменяет чувствительные данные обезличенными метками, а ответ ИИ расшифровывает обратно — прямо на экране, незаметно для человека.

В статье расскажу, какие подходы мы перепробовали и почему они не сработали, как выглядит путь пользователя и что у решения под капотом — от контрольных сумм до локального распознавания сканов.

У технологических рынков есть неприятная цикличность. Сначала новую услугу способны запустить только гиганты: инфраструктура дорога, специалистов мало, а клиент ещё не понимает, зачем ему всё это. Затем технология стандартизируется, оборудование дешевеет, компетенции расползаются по рынку — и вчерашняя привилегия нескольких корпораций превращается в массовый бизнес, куда входят сотни небольших игроков. Конкуренция растёт, маржа падает, рынок перенасыщается; часть новичков закрывается, часть остаётся локальной, а наиболее интересных снова покупают те самые гиганты, с которых цикл начинался.

Так развивалась сотовая связь: от дорогой инфраструктуры и ограниченного числа операторов — к массовому рынку, ценовой конкуренции и последующей консолидации. Так развивался доступ в интернет: районные провайдеры тянули кабель быстрее, чем крупные компании согласовывали смету, но со временем абонентские базы, сети и локальные бренды начали собирать большие группы. Теперь в ту же фазу входят IT-сервисы и SaaS, только искусственный интеллект сжимает весь цикл: то, что раньше требовало отдела разработки, поддержки и маркетинга, небольшая команда собирает из моделей, облаков и готовых компонентов.

Значит ли это, что нас ждут тысячи равных компаний и вечный праздник малого бизнеса? Почему тогда технологическое удешевление снова заканчивается укрупнением? Почему хороший продукт не удерживает рынок, а гигант, даже опоздавший с функцией, покупает конкурента или копирует его и возвращает долю? Именно это мы и разберём, потому что производство продукта и производство спроса — разные индустрии.

Если бы в интернете вручали премию за количество мемов, в финал наверняка вышли бы Леонардо ДиКаприо, коты с осуждающим взглядом и язык PHP. Над последним разработчики шутят уже столько лет, что фразу «я пишу на PHP» лучше говорить шепотом или не говорить вовсе.

При этом язык, который регулярно объявляют мертвым, продолжает получать новые версии, обслуживать миллионы сайтов и оставаться востребованным в веб-разработке. Как появился PHP, чем он заслужил плохую репутацию и почему до сих пор не исчез — рассказываем в этой статье.

Привет, на связи команда Яндекс Практикума. Приёмная кампания в онлайн-магистратуру «Управление продуктом в цифровом бизнесе» ИТМО в партнёрстве с Практикумом вот-вот закончится: 28 августа — последний день приёма документов. Но вы ещё успеете поступить, в статье расскажем, как это сделать и что входит в программу.

Дефицит специалистов в сфере кибербезопасности перестал быть кадровой проблемой. Сегодня это прямой стратегический риск для бизнеса. Пока злоумышленники осваивают ИИ и практикуют новые техники взлома, мы в «Ростелекоме» укрепляем защиту. Причем делаем ставку не только на поиск уникальных ИБ-профессионалов, но и вполне успешно превращаем студентов первых и вторых курсов в специалистов по кибербезу.

Привет, Хабр! Я Ольга Лапшина, HR-бизнес-партнер блока информационной безопасности «Ростелекома». В этой статье расскажу, как мы построили настоящую лабораторию по созданию киберзащитников и покажу, как в ней все работает.

А вот реально, что настоящего осталось в программисте когда вокруг llm ? Где его суть и индивидуальность, где теперь его ценность ?

Help desk часто ошибочно считают инструментом для больших контакт-центров: десятки операторов, отдельный руководитель поддержки, огромная очередь заявок.

На практике система обработки обращений (help desk) становится нужна гораздо раньше — когда клиентские вопросы перестают помещаться в почте, мессенджерах, таблицах и памяти сотрудников.

Сначала кажется, что все под контролем. Клиент написал менеджеру в Telegram — менеджер ответил. Другой отправил письмо на общую почту — его переслали коллеге. Третий спросил про заказ в чате на сайте — оператор пообещал уточнить.

Но чем больше обращений, тем чаще команда начинает искать не решение, а сам контекст: где клиент писал, кто уже отвечал, что ему обещали и на каком этапе вопрос остановился.

Перегрев в космосе — это опасность как для научного оборудования, так и для вычислительной электроники на спутниках. В космосе нет конвекции, а сброс тепла только через излучение значительно усложняет и так непростую задачу.

Давайте разберемся, как ее решают и можно ли сделать радиаторы используя только внеземные материалы?

Всем привет! На базе наших аналитических исследований вышла новость про 5G устройства в России. Решили поделиться с читателями Хабра подробностями, которые не попали в публикацию.

Это взгляд на запуск сети пятого поколения не из пресс-релизов операторов, а на базе миллионов мобильных устройств, работающих в России.

Продуктовый менеджмент — одно из самых перспективных направлений в IT. Причём специализированное техническое образование продакту не нужно, а зарплаты сопоставимы с заработком сильных разработчиков.

Конечно, от продакта требуются другие навыки, за который рынок готов платить, — про них расскажем в статье. А ещё — о том, как попасть в профессию и где учиться.

Привет! Меня зовут Даниил, я iOS-инженер в Циане. В этой статье расскажу, как мы заставили XCUITest работать с экраном, к которому он в принципе не мог подойти.

У нас есть server-driven UI экран, наш BDUI, про движок которого была отдельная статья. Дерево вьюх у него настолько глубокое, что любое обращение теста к элементам падало. Причём двумя разными способами, и оба — не из-за кода, а из-за жёстких лимитов внутри самого фреймворка автоматизации.

В итоге мы научились читать дерево произвольной глубины и тапать/вводить текст в поля, которые лежат глубже ~60 уровней AX-дерева, где публичный XCUITest бессилен. Далее я буду фокусироваться на общей технике для XCUITest, а не на внутреннем устройстве нашего движка. Так что статья пригодится, даже если у вас никакого BDUI нет, а просто есть очень глубокий экран.

Недавно я разбирал истории CVE, связанные с завершением поддержки Tomcat 8.5, и решил посмотреть на Spring Boot 3.5. Я задался тем же вопросом применительно к Spring Boot: что происходит с уровнем защищённости приложения, когда используемая версия достигает End Of Life (EOL)?

6 августа компания Apple выпустила срочный патч, закрывающий уязвимость CVE-2026-65400 в операционной системе macOS. Обновления стали доступны для версий macOS Tahoe (26.6.1), а также более старых Sequoia (15.7.9) и Sonoma (14.8.9). Уязвимость обнаружена в службе, отвечающей за возможность поделиться содержимым экрана рабочего стола. В описании патча, как всегда максимально лаконичном, компания Apple благодарит исследователя Альфредо Песоли из компании Bynario. Его публикацию по данной теме можно прочитать здесь. В ней описана возможность неправомерного доступа к компьютеру Apple с максимальными привилегиями, но только если атакующему известен пароль.

На самом деле, как позднее указали представители компании Calif, речь идет о двух разных уязвимостях в одном и том же модуле. Идентификатор проблемы, которую выявили в Bynario, — CVE-2026-43760. Она была обнаружена при помощи ИИ-ассистента ChatGPT и относится к классу post-auth — то есть атакующий должен знать пароль. Эта проблема, вместе с парой других, также в Screen Sharing, была закрыта апдейтом macOS 26.6. Еще раньше исследователь, известный под ником Osxreverser, обнаружил уязвимость класса pre-auth — эксплуатация без аутентификации, пароль знать не требуется. Но не стал сообщать о ней компании Apple, а только среагировал на публикацию компании Bynario.

В первой части мы заставили кнопку на веб-странице запустить локальный exe-файл через расширение Chrome и Native Messaging Host. Теперь усложним задачу: операция длится десять секунд, сообщает прогресс и поддерживает отмену. Для этого заменим sendNativeMessage() постоянным соединением connectNative(), перепишем хост на Java 21, разберём протокол, восстановление соединения и жизненный цикл процесса, а затем соберём exe с помощью GraalVM Native Image и проверим всё в настоящем Chrome.

Весной 2026 года специалисты направления Threat Intelligence экспертного центра безопасности Positive Technologies обнаружили необычную атаку на пользователей Саудовской Аравии с использованием неизвестного ранее APK-файл с именем Chrome.apk. Образец заинтересовал: за милой картинкой обновления Google Chrome и неожиданным требованием для работы «специальных возможностей» мы обнаружили тщательно защищенную от анализа цепочку запуска Android-шпиона.

Пока LLM-индустрия наращивает масштабы дата-центров и обучающих датасетов, всё чаще возникает вопрос, а что дальше? Энергия, знания, деньги не бесконечны. Что будет, когда что-то из них кончится? 

Топы надеются на AGI, который, внезапно появившись из тераваттов и петабайтов, решит все проблемы и ответит на все вопросы. К сожалению, есть сомнения в столь чудесном событии.

Проблема в том, что нет предпосылок, что AGI появится в текущей архитектуре. Потому что горизонт не расширяется изнутри вычислимой системы, нужен внешний источник, невыводимый из состояния. Поэтому всё чаще исследователи пытаются найти нужное направление поиска в философии. 

Эта статья о том, поможет ли философия, а если нет, то кто?

Привет! Меня зовут Саша Журавлев. Я венчурный инвестор и основатель фонда Mento VC. Мы инвестируем в технологические компании на стадиях Seed / Series A в США, а в своем телеграм-канале рассказываю, как вижу рынок и принимаю инвестиционные решения.

Введение. Парадокс современных технологий

Прошло четыре месяца с момента выхода в свет моей книги «Живое слово от истоков до современности. Этимология русского языка на основе методов системного анализа». Пятое издание. Книга-анонс.» У части моих друзей, знакомых с искусственным интеллектом (ИИ), нейронными сетями появились вопросы по комментариям ИИ в отношении книги. Это важный вопрос, поэтому подготовил данный материал.

Но начну по порядку: когда я писал книгу «Живое слово от истоков до современности», исходил из того, что главный читатель — это живой человек, готовый размышлять и проверять факты. Однако после публикации столкнулся с неожиданным эффектом: оказывается между мной и читателями имеются иные действующие лица и критики в виде ИИ.

Современные большие языковые модели (LLM) — такие как ChatGPT, Gemini или DeepSeek и другие — обладают колоссальной вычислительной мощностью. Однако продвинутые студенты, преподаватели и исследователи, пытающиеся проанализировать с их помощью мою книгу «Живое слово от истоков до современности», сталкиваются с разочаровывающим парадоксом.

Вместо глубокого анализа алгоритмы ИИ часто выдают шаблонный ответ: «это фолк-лингвистика», «альтернативная этимология», «не признаётся академической наукой» и т.д. Интерес к исследованию угасает, так и не начавшись.

Почему так происходит, как устроен цифровой барьер между ИИ и новыми научными идеями, и как заставить нейросеть работать с максимальной квалификацией? Это важно и является общим не только применительно к моей теме.