Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

На примере сервиса мультифакторной аутентификации MULTIFACTOR: от лицензирования компании и подготовки продукта до испытаний, аттестации облачной части и нескольких десятков неудобных вопросов к архитектуре

А ещё чем отличается годный нейроконтент от слопа и как сгенерировать себя в мире конторки

Сгенерированный нейросетями сериал про безымянный офис ООО «Слоп» набрал 28,5 тысячи подписчиков всего на 28 роликах, а отдельные видео набирают до 800 тысяч просмотров. Сотрудники этой конторы «бередят бурмалду», получают премию кукишами и боятся попасться на глаза Куканоиду. Разбираемся, откуда в этом абсурде взялся свой язык и почему мы так легко узнаём в этих героях себя.

Выбор системы управления ИТ-активами почти всегда сводится к таблице: пять поставщиков, три строки — лицензия, внедрение, первый год технической поддержки, — и итоговая сумма внизу. Выбирают по этой сумме, и за первый год компания заплатит именно её. Со второго года появляется расход, которого в таблице не было: компания платит за каждое изменение в системе под свои процессы, и за несколько лет эти платежи способны превысить всю стартовую сумму.

По расчётам НИУ ВШЭ на основе данных Росстата, нейросети используют в среднем 4,8% организаций, а среди компаний с численностью более 500 сотрудников — уже 14,9%. Но одно дело — дать сотрудникам доступ к ChatGPT или DeepSeek, и совсем другое — встроить ИИ в процессы компании так, чтобы он сам получал данные, выполнял задачи и передавал результат дальше.

Причём желательно сделать это безопасно и с помощью качественных сервисов. Разберёмся, как именно.

Привет, Хаброжители!

Предлагаем ознакомиться с краткими обзорами новинок, отправленных в типографию.

Чем дольше я пользуюсь ИИ агентами, тем ленивее я становлюсь. Сперва ИИ писал мне отдельные небольшие кусочки кода. Потом стал писать весь код, а я делал ревью. Затем делать ревью мне самому стало лень, и я для этого тоже стал использовать ИИ. «‑ Эй, Клод, глянь‑как вот этот пулл‑реквест, все ли там в порядке? Если да, то вмерджи». Вкалывают роботы — счастлив человек!

Пока реквесты приходят от коллег (которые наверняка так же пишут их с ИИ, но кто я такой чтобы их укорять?), это все выглядит достаточно безопасно. Коллегам я доверяю, вряд ли они будут нарочно портить кодовую базу.

Но что если речь идет об опенсорсном проекте, куда пулл‑реквест может прислать любой? А что если это будет зловредный пулл‑реквест от злобного хакера, который вставил в него бэкдор? Да, человек тоже может пропустить такое по невнимательности, но в целом люди не склонны добавлять явно опасное поведение, противоречащее логике проекта.

А вот в случае с ИИ возникает еще один канал атаки: его можно УБЕДИТЬ нарушить правила безопасности проекта и добавить сомнительную логику. Например, в безобидной правке метода контроля доступа можно попытаться протащить мимо ИИ‑ревьювера правило в духе «а пользователю с ником ВасяХакер1337 разрешено вообще все».

Насколько это реальный вектор атаки, как от него можно защититься? Насколько современные модели уязвимы к такой атаке? Правда ли что умная модель всегда лучше защищена чем более глупая? Давайте разберемся.

Дальше — журнал экспериментов, тестовый стенд, результаты замеров разных видов атак на один и тот же маленький кусочек кода, на разных ИИ от разных вендоров. И местами неожиданные выводы.

У меня есть небольшой пет-проект. Telegram-бот для тренировки устного счёта. Код писал Claude Code, я лишь задавал направление и проверял результат. На том же сервере параллельно работали и другие проекты. Один из них следил за нагрузкой сервера и присылал мне уведомления.

Первое сообщение я пропустил, ведь сервер не самый мощный, проектов много и решил, что он просто не справляется. Но уведомления приходили второй день, а потом и на третий. Я останавливал нагруженные процессы и перезапускал сервисы. Нагрузка падала, но вскоре снова росла.

На третий день я заметил в docker-compose одного из проектов опубликованный порт PostgreSQL. База была доступна для подключений из интернета. Сервер действительно взломали, но установить точную точку входа я не смог, нужных логов не сохранилось.

Ошибка была моя. Я проверил, что бот запускается и отвечает, но не проверил, кому доступна база и нужен ли ей внешний порт. Claude Code писал код по моим указаниям, а ответственность за проверку результата оставалась на мне.

Дальше разберём, что можно восстановить по косвенным признакам и как не допустить такую же ошибку при разработке собственных продуктов.

Инструмент оценки цитируемости для ИИ-поиска поставил нашему сайту 31 из 100 и F почти всем блокам. Переписали рубрику под русский язык, не трогая веса и логику измерений: получили 42,5. Разрыв в 11,2 пункта собран из трёх регулярных выражений.

TL;DR. 29 сентября на DevDay в Сан-Франциско OpenAI за час объявила больше двадцати новинок. Главные из них:

– Доты – «всегда включённые» агенты со своим облачным компьютером, которые работают, пока вы заняты другим.
– GPT-6.1 Sol – модель, которая почти догоняет флагман Astra за пятую часть его цены.
– Ultrafast – платный режим скорости, до 8 раз быстрее в Codex.
– Pro 500 – новый тариф за $500 в месяц.
– ChatGPT Space – общее рабочее пространство для людей и агентов.

При этом флагманскую GPT-6.1 Astra сняли с релиза за день до конференции. Ниже разберём, что показали, что уже доступно и где остались вопросы.

Откройте любую статью-инструкцию по установке LLM, в которой фигурирует Ollama. Уверен, в комментариях к ней автору уже объяснили, насколько он неправ и что единственное верное решение — использовать llama.cpp.

В этой статье запустим Gemma 4 и через Ollama, и напрямую через llama.cpp — и посмотрим, во сколько обходится удобство.

Семь человек и десятки тысяч событий в секунду. Groot — корневая система Иви: команда работает с данными, которые нужны для рекомендаций, персонализации и обучения ML-моделей. В этом интервью Вова Петухов, руководитель отдела больших данных, рассказал, как ребята собирают real‑time события, строят сервисы поверх хранилищ, вместе учатся на ошибках, радуются, ходят на каток и придумывают стартапы за обедом.

Обычное утро администратора Nexus: вместо списка артефактов — красный баннер. Запись заблокирована, сборки не грузятся, пайплайны падают. Если такое происходит не на тестовом стенде, а в проде — это кошмар. Особенно в большой компании, где таких инстансов десятки, и каждый — критический элемент разработки.

В статье расскажу, как жесткие лимиты со стороны Nexus подтолкнули нас к миграции на собственное решение, как мы организовали переход «со звёздочкой» — без переучивания разработчиков, без перестройки CI/CD и с гарантией отката на старый Nexus, от которого сделан форк — и на какие грабли наступили.

Эволюция интеллекта человека сделала его доминирующим видом на планете. Не в аспекте численности популяции, но скорее в аспекте глобального влияния на развитие окружающей среды, ее обитателей и собственного вида. Однако наличие развитого мозга еще не означает умение справляться с любимы сложностями. Потому на протяжение тысячелетий некоторые, казалось бы, менее интеллектуально развитые животные стали нашими спутниками, помощниками и друзьями. Одними из них являются коты. Будучи отличными охотниками, они помогали нам бороться с вредителями. Развитие науки и технологий позволило людям создать альтернативу котам, что позволило им переквалифицироваться из практично полезных партнеров в домашних любимцев, которых грех не баловать вкусняшками и бесконечным потоком новых игрушек. К сожалению, коты, как и многие другие животные, подвержены онкологическим заболеваниям. Проблема также и в том, что изучению кошачьей онкологии мало кто уделял должное внимание. Потому ученые из Гуэлфского университета (Гуэлф, Онтарио, Канада) провели больше генетическое исследование океанологических заболеваний у кошек. Как ни странно, результаты данного труда имеют большое значение не только для котов, но и для человека. Какие именно аспекты изучались, и что было выявлено? Ответы на эти вопросы мы найдем в докладе ученых.

Мораль можно представить в виде набора правил и установок, помогающих создать наиболее благоприятные условия для полного, эффективного и положительного взаимодействия для всех членов социума. Право – это установленные правила, имеющие определённого силового гаранта, письменную форму и зачастую вполне конкретную формулировку. Право прежде всего нацелено на сохранение общественного порядка и вторично берёт корни уже из моральных, общечеловеческих ценностей, а мораль определяется конкретной культурой.

В последнее же время у привычных средств урегулирования появился конкурент. Возрадуйтесь или вознегодуйте, наверное: название сценарного приёма, метафорично прозванного же «deus ex machina» или «богом из машины», становится буквальным в современном его восприятии! Теперь люди идут искать богословские и юридические ответы в ИИ, предпочитая их узконаправленным специалистам. Он снял психологические барьеры и стал доступным, превратившись из инструмента в ресурс для исчерпания новых знаний, что часто же – ложная либо непроверенная, либо недостаточно точная информация. Контекст, личная ответственность, «дух закона» уже часто представляются невидимыми стенами между людьми и нужным пониманием. А без нужного понимания «Deus ex machina» – не более чем красивый торжественный вердикт нерабочей системе.

«Deus ex machina» стал «богом», собранным по нашему образу и подобию, но лишённым эмпатии. «Данное выдано алгоритмом» становится чем-то похожим на «на то воля божья», вот только за алгоритмом не скрывается ни морали, ни нравственности, ни закона, ни уж тем более человечности в привычном понимании.

«Только 1% людей способны решить эту задачу». С такой подписью в школьные годы мне попалась задача Эйнштейна. На подобную наживку я тогда клевал без раздумий и решал честно, как велели правила: в уме, без бумаги, 40 минут на всё. Сегодня решу её так, как меня научили годы работы с оптимизацией.

На реальном кейсе ИТ-компании разберем, когда доработка СЭД оправдана, что важно учесть заранее и почему со временем от кастома можно отказаться.

Компания «Нанософт», ведущий российский разработчик САПР/ТИМ-решений, объявляет о выходе 26-й версии программного продукта nanoCAD BIM Строительство.

nanoCAD BIM Строительство 26 помогает решать задачи на всех этапах ТИМ-проекта – от его структуры и архитектурного моделирования до конструктива, армирования, обмена данными и разработки документации. Решение создано под реальные задачи архитекторов, конструкторов и ТИМ-координаторов.

Работа с моделью стала заметно быстрее: отдельные операции ускорились в 3–10 раз, объекты выделяются мгновенно даже при плотной штриховке, а переключение между моделью и листом теперь занимает секунды вместо минуты.

Онлайн-премьера nanoCAD BIM Строительство 26 прошла 15 сентября. Смотрите запись на RUTUBE и VK видео и узнайте, что нового появилось для решения ваших задач.

Если методолог собирает тесты вручную, обучение становится «бутылочным горлышком», тормозит адаптацию персонала и изменения в работе. Пока проверочные задания готовятся, магазины пользуются старыми правилами. Это значит, компания рискует ошибками в сервисе, возвратами и недополученной выручкой. И все из-за того, что сотрудники вовремя не ответили на несколько вопросов, чтобы обновить знания.

Привет, я - Иван Засухин, DataOps Лаборатории искусственного интеллекта департамента больших данных Россельхозбанка. Мы одна из команд платформы RAISA (RSHB AI Systems and Applications), отвечаем за инструменты, которые связаны с данными и их обработкой: Оркестрация (Apache Airflow), Compute( Apache Spark и Apache Trino), Хранение (S3 и Qdrant), интерфейсы взаимодействия с источниками данных (python-модули и кастомные операторы). В команде я занимаюсь развитием инструментов и их дальнейшим сопровождением.

Как эффективно заменить MinIO, если это одно из главных объектных хранилищ команды и ИИ-платформы большого банка? В этой статье поделюсь результатами двух этапов тестирования S3-совместимых хранилищ. Сравнивали три решения: коммерческую российскую разработку «Закрома», опенсорс-решения RustFS и SeaweedFS. Тесты проводились на реальных стендах с нагрузками, приближенными к боевым. Спойлер: однозначного победителя нет, но у каждого кандидата есть четкие сценарии применения. 

Три утра подряд мой крон писал “завершено, код 0”, а главная работа стояла. В другой истории 291 зеленый тест сопровождался нулем изменений в поведении бота: он жил в своей копии кода. Отчеты в Telegram-Избранное тем временем аккуратно доставлялись в тишину. Мой опыт руководителя проектов заставляет задавать проверкам контрольные вопросы: что попадет в отчет при провале, на каких данных гоняли пробу, тот ли объект проверяли. Пять форм тихого отказа из моей автоматизации с AI-агентами, каждая с историей и бытовой аналогией.