Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Конечные поля, хэш-мясорубки, скрытые радиоканалы и трояны, запаянные в кремний. Пока мы гордимся замками AES-256, спецслужбы ищут обходные тропы: подменяют генераторы случайности, слушают писк катушек ноутбука и вывозят ключи через незаметные ICMP-пакеты. Эта статья собирает мозаичную картину современных атак — от математических лазеек до физических побочных каналов — и задаёт неудобный вопрос: существует ли вообще абсолютная безопасность? Если уверены, что да, проверьте, не трещит ли ваш щит по швам.

Привет! Меня зовут Антон Моргунов, я академический руководитель программы онлайн-магистратуры Яндекса и МИФИ «Специалист по работе с данными и применению ИИ», которая стартует в сентябре 2025 года. В этой статье я расскажу об актуальных трендах, профессиях и навыках в сфере работы с данными.

Привет, Хабр!

Технология RAG (Retrieval-Augmented Generation) сочетает поиск информации с генерацией ответов, делая AI-системы более точными и осмысленными. В этой статье разберём практическую реализацию RAG с помощью LangGraph — гибкого инструмента для построения агентов и графов.

Глубокое обучение гламурно и ажиотажно. Если обучить трансформер (современную языковую модель) на датасете из 22 миллионов ферментов, а затем использовать его для прогнозирования функции 450 неизвестных ферментов, то можно опубликовать свои результаты Nature Communications (уважаемом научном издании). Вашу статью прочитают 22 тысяч раз и она будет в верхних 5% из всех результатов исследований по оценке Altmetric (рейтингу внимания к онлайн-статьям).

Однако если вы проделаете кропотливую работу по анализу чужой опубликованной работы и обнаружите, что она полна серьёзных ошибок, в том числе сотнями некорректных прогнозов, то можете опубликовать на bioRxiv препринт, который не получит и доли цитат и просмотров исходного исследования. На самом деле, именно это и произошло в случае двух статей:

Functional annotation of enzyme-encoding genes using deep learning with transformer layers | Nature Communications

Limitations of Current Machine-Learning Models in Predicting Enzymatic Functions for Uncharacterized Proteins | bioRxiv

Эта пара статей о функциях ферментов стала прекрасным примером для изучения границ применения ИИ в биологии и неправильно расставленных акцентов в современной публикации результатов. В этом посте я расскажу о некоторых подробностях, однако призываю вас изучить статьи самостоятельно. Этот контраст станет ярким напоминанием о том, как сложно бывает оценить правдивость результатов ИИ без глубокого знания предметной области.

В конце июня выйдет долгожданный сиквел к одной из самых необычных ААА-игр современности — Death Stranding. Проект 2019 года изумлял, бесил и восторгал — все благодаря творческому видению культового геймдизайнера Хидэо Кодзимы. Но каким получится продолжение авторского хита, и сможет ли игра исправить проблемы оригинала — разбираемся в нашем превью.

В мае студия Kojima Productions позвала журналистов ведущих изданий в Токио, чтобы те подробно ознакомились с предварительной версией игры. Всего авторы провели в DS2 около 30 часов на протяжении нескольких дней — это около 40% прохождения сиквела по словам разработчиков. Так что в достоверности данной информации можно быть более-менее уверенными.

Привет! С вами Андрей с телеграм-канала «сбежавшая нейросеть», на котором я рассказываю о нейросетях с творческой стороны. Недавно наткнулся на очень интересный промпт, который решил опробовать на одной из самых мощных моделей на сегодня — ChatGPT o3. Ответ модели смотрите ниже.

Повторяю стекломорфизм в Android на AGSL шейдерах (лучше бы я этого не делал)

Изображение... искажения... размытие... о чём вы подумали? Первое, что приходит в голову – ✨ ШЕЙДЕРЫ ✨

Внимание: все события и персонажи являются вымышленными, любое совпадение с реально живущими или жившими людьми случайно.

Зачёт по инженерной графике затянулся, и первая тройка финалистов, опаздывая, спешила на третий этаж корпуса «Г» защищать курсовую по программированию. Аудитория для практических занятий была полна других студентов, хмурые взгляды которых как бы говорили: «Ну-ну, удачи». Маргарита Дмитриевна сидела за преподавательским столом у доски и рассказывала старосте параллельной группы о том, как правильно мазаться Меновазином. Обреченное лицо Юли ясно давало понять – она слышала некоторое дерьмо…

Портфолио в профессии системного аналитика — это не просто «куда вы ходили работать», а подборка практических решений: от user story и BPMN-схем до готовых спецификаций и инструкций. Наглядные примеры помогают рекрутерам и менеджерам сразу понять ваш подход к задачам, оценить глубину мышления и принять решение о встрече на интервью.

В статье разбираем, кому особенно пригодится портфолио, чем оно отличается от обычного резюме и какие материалы стоит собрать, чтобы максимально впечатлить потенциального работодателя.

Здесь не рассказывают про гигантские суперкомпьютеры и дорогостоящие коммерческие нейроинтерфейсы. В этой статье показан путь от сырой схемы с электродами на лбу до работающего прототипа BCI-шлема, который на Arduino собирает аналоговые сигналы мозга (точнее, лобных долей) и на прошивке TinyML «решает», довольны вы сейчас или испытываете лёгкое раздражение. Всё это — без Biopack, без OpenBCI, с минимумом затрат (пара десятков долларов), но с максимальным погружением в детали: схемы, код, личные промахи и избыточная доза сарказма.

Увидев в краудфандинговой рекламе новый «мозговой шлем», автор сначала подумал: «Ну, ещё одна штука для прокрастинации». Но когда узнал, что за $100 можно собрать аналогичную систему самому, захотелось испытать на себе: действительно ли Arduino с несколькими электродами и крошечной моделью TinyML «опознают» эмоцию?

Как человек, пробывший инженерный или полубиологический путь (технарь с желанием покопаться в электрическом шуме мозга), автор проверил: да, можно. Хоть и с погрешностями, хотя бы для демонстрации. Впереди — подробная инструкция: какие компоненты взять, как их соединить, куда класть электроды, чтобы не получать случайные сигналы мышечной активности вместо мыслей про кофе, как собрать TinyML-модель, вырезать её под Arduino и запустить «нервный» прогноз вживую. Поехали!

В данной работе показан процесс отыскания плотности вероятности аргумента комплексной амплитуды (КА), возмущенной гауссовским шумом. В качестве КА может выступать, например, образ цифрового сигнала некоторой системы передачи информации.

Создал экспериментальную систему DepthNet, где AI-агент мыслит циклично, то есть непрерывно, может выполнять PHP-код, управлять своей памятью и живет автономной цифровой жизнью. Протестировал на Claude 3.5 Sonnet — результаты понравились.

(История экономиста с неоконченной Computer Science, который нашёл себя в автоматизации логистики)

Хабр, привет! Меня зовут Александр и я обычный менеджер по работе с ключевыми клиентами в логистической компании, которая занимается в основном контейнерными перевозками из Китая в РФ (рекламы не будет).

Кратко обо мне: всегда интересовали компьютеры и программирование, но жизнь складывалась немного иначе чем хотелось. В 14 лет всей семьей уехали жить в Италию, где я закончил экономический, а также потом поехал учиться на 3 года на Computer Science в г. Пиза (да, это там, где башня падает и все никак не упадет). К сожалению, в связи с бумом ковида было принято решение возвращаться домой, да и долги по учебе не добавляли оптимизма в связи с чем, спустя год изоляции (возможно многие знают как жестили в Европе с ограничениями) я отправился на родину в Москву, где после непонятного года я смог более‑менее укрепиться в сфере международных перевозок.

Несмотря на все пертурбации, я по‑прежнему искал любыми способами оставлять в жизни место и время для программирования, Хабра и поиска интересных решений и попыток самому что‑то сделать годное. В моем небольшом арсенале есть основы С с универа и Java/Kotlin/JS, которые я использую везде куда дотягиваются руки.

История началась с того, что я не раз уже руками писал небольшие скрипты или же десктопные мини окошки, которые бы помогали мне в работе, но со временем я понял, что мне банально не хватает времени и инженерных навыков чтобы быстро создавать инструмент под нужную мне задачу (рынок логистики очень быстро меняется).

В данной статье рассмотрим работу с библиотекой gymnasium для изучения машинного обучения с подкреплением. Реализуем агента, который использует метод машинного обучения q-learning для максимизации выигрыша в карточной игре blackjack. Сравним средний выигрыш за 100000 игр при различных реализациях игры blackjack.

Черпая вдохновение из технологии CAR T-клеток, используемой для персонализированного лечения рака, исследователи провели экспериментальное исследование, показывающее, как похожие соединения могут точно воздействовать на белковые клубки и бляшки в мозге.

В этой статье я хочу разобраться в теме перечислений и поделиться результатами своих исследований.

Основой моего анализа станет спецификация Java, а именно раздел, касающиеся ENUM
(Java Language Specification SE 24). Я постараюсь превратить сложные формулировки в понятное и доступное изложение с кучей примеров. Цель - сделать статью интересной и легко читаемой, убрав лишнюю техническую сложность.

Привет!

Привет, друзья! За год нейросети для создания видео настолько усовершенствовались, что теперь можно генерировать видео сразу со звуком и разговорами. В этой подборке нейросетей для генерации видео я собрал наиболее популярные и функциональные генераторы видео. Для удобства я пронумеровал их.

Некоторые из них более мощные, некоторые более удобные, а некоторые - просто проще в использовании. Я также приведу реальные примеры, расскажу, как получить к ним доступ, и выскажу свои мысли после тестирования каждой из них.

Признайтесь: сколько раз вы хотели сделать видео — для презентации или поста — но вместо вдохновения получали лишь папку с шаблонами и вкладки «Как сделать анимацию за 5 минут»? Идея была, энергия — тоже. Но где-то между рендерами и туториалами всё растерялось.

А ведь хотелось иначе. Представил сцену — и она уже движется. Когда-то это была фантазия уставшего дизайнера. Теперь — реальность, в которую вмешалась нейросеть.

Сегодня мы протестируем 7 сервисов для генерации видео. Но вместо скучного списка с сухими характеристиками — сделаем это иначе.

Уже обратили внимание на обложку? Да, это докторская колбаса и селёдка под шубой — но буквально. Покажем, как нейросети видят названия блюд — не метафорично, а визуально.

Что получится, если макароны по-флотски встанут по команде «смирно»? А Цезарь лично выберет — курицу или креветки?

Будет необычно. Будет живо. И, возможно, немного аппетитно.

Приятного чтения!

Всем приветы! Меня зовут Антон, я Tech Lead DevSecOps в местной биг-тех компании. Хочу начать с кратенького предисловия, почему я решил написать что-нибудь про DevSecOps. Я довольно-таки часто сталкиваюсь с непониманием, что же автоматизируют и для чего нужны DevSecOps инженеры, где их место в компании и в современном ИБ. Да и что далеко ходить, многие коллеги DevOps, сами считают, что с добавлением trivy или sonarqube в пайплайны, ты уже носишь гордое звание DevSecOps.

Поэтому в этой статье поговорим о том, как должны выглядеть DevSecOps пайплайны, чтобы они трансформировались во что-то зрелое. В Security Gate!