Моя лента

Продолжаю рассказывать об open source-экосистемах. Сегодня в центре внимания опыт «МК.Лаб» — небольшой компании, разрабатывающей «РуОду» и другие открытые решения. О том, с какими сложностями сталкивается команда в контексте открытой кооперации, какие решения находит и какие открытые инициативы запускает, мне рассказал Михаил Скворцов, один из основателей компании и энтузиаст open source-подхода. Этот материал выступает продолжением интервью с Михаилом и его коллегой Сергеем Коробковым (тут и тут).

Было ли у вас такое, что приходится управлять несколькими серверами одновременно? Если да, то возможно вам знакома боль, когда нужно переключаться между терминалами, файловыми провайдерами и тд. В этой статье я расскажу про свое решение этой проблемы.

Автор статьи — Игорь Соколов, специалист АБП2Б. Материал посвящён уязвимостям AI-компонентов, практическим сценариям атак и вопросам безопасности при интеграции искусственного интеллекта в корпоративные системы.

Еще недавно AI в веб-приложении чаще всего представлял собой чат-бота, который отвечал на вопросы пользователей. Сегодня ему доверяют гораздо больше: подключают к внутренним документам, корпоративной почте, CRM и базам данных, а иногда даже разрешают самостоятельно выполнять действия.

При этом для сотрудников изменения могут выглядеть совершенно незначительными. В корпоративном портале появился умный поиск, в CRM добавили помощника, а служба поддержки начала автоматически обрабатывать обращения. Вроде бы ничего принципиально нового — просто привычные инструменты стали удобнее.

Но с точки зрения информационной безопасности ситуация изменилась гораздо сильнее, чем кажется.

Обычный веб-пентест по-прежнему включает проверку авторизации, разграничения доступа, API, пользовательского ввода и бизнес-логики. Только теперь между пользователем и приложением появилась языковая модель, которая не просто обрабатывает полученную информацию, но и интерпретирует ее содержимое. А если у модели есть доступ к внешним инструментам, результатом обработки текста может стать вполне реальное действие в корпоративной системе.

Для злоумышленника это открывает дополнительные возможности. Вместо того чтобы напрямую обходить ограничения приложения, он может попытаться повлиять на AI-компонент и добиться, чтобы тот самостоятельно получил нужные данные или выполнил операцию.

Эта статья о том, как сериалы предсказывали влияние ИИ на людей и мир вокруг них и что из этих прогнозов начинает сбываться. «Люди», «Мир Дикого Запада», «Измененный углерод» и «В поле зрения» показывают одну ключевую закономерность в сознании людей, которую видно уже сейчас. ИИ снимает с сознания тормоза, и то, что было на уме, становится проявленной действительностью. Ограничения бывают разные: стыд, осторожность, страх последствий, чужой отказ, наконец, сама смерть. Когда технология убирает одно из них, человек остается наедине с тем, что раньше сдерживал. Одни обнаруживают в себе жестокость, другие нежность. А «Американские боги» добавляют вторую оптику: ИИ как новый бог, в жертву которому мы приносим внимание. Разобрав пять историй, я хочу понять, какие ограничения держат нас самих, что происходит, когда они исчезают, и что из этого я наблюдаю рядом с ИИ.

Осторожно, спойлеры!

Есть старая идея, которую обычно произносят с усмешкой: возьми то, что работает в США, и сделай то же самое для своей страны. Звучит как совет из инфобизнеса. Но иногда цифры заставляют отнестись к ней серьёзнее.

CalBuddy — ИИ-счётчик калорий на иврите. Его сделал израильский маркетолог Томер, у которого из опыта программирования было только что-то школьное. Запустился в июне 2025 года, в первый месяц заработал около $1 000, а в апреле 2026-го — больше $81 000. Ничего нового в продукте нет: сфотографировал тарелку, получил калории и БЖУ. Таких приложений в американском App Store десятки.

Мне стало интересно разобрать, за счёт чего это сработало и что из этого переносится на русскоязычный рынок, а что нет.

Знакомая ситуация: в контексте лежат два поля, скажем, name и age. Меняется age, и ререндерится компонент, который читает только name. У useContext нет селектора, как у useSelector в Redux: React сравнивает value провайдера целиком, а при каждом изменении это новый объект. Ни useMemo, ни React.memo тут не спасают.

В статье — небольшой контекст, где компонент ререндерится, только когда меняется его собственное поле. И разбор, почему он устроен именно так:

Почему через контекст стоит передавать не сами данные, а стабильный объект доступа к ним?

Почему обычные приёмы — useMemo на value и раздельные контексты — до этого не дотягивают?

Зачем для подписки нужен useSyncExternalStore и что такое tearing?

На каких деталях легко ошибиться и когда такой контекст вообще нужен?

Представьте ситуацию: на компьютере включён VPN, зарубежные сервисы работают, но некоторые российские сайты, банки или маркетплейсы начинают просить его отключить.

Выключаете VPN — российские ресурсы открываются, зато часть зарубежных становится недоступной. Включаете обратно — проблема повторяется.

А если одновременно нужны корпоративный VPN, личный VPN, мессенджеры, игры и обычный интернет?

Мне надоело постоянно переключаться между подключениями. Поэтому я начал разрабатывать NetRuleRouter — программу, которая позволяет управлять маршрутизацией трафика по сайтам, приложениям, IP-адресам и сетям.

Причём NetRuleRouter — не VPN-клиент. Он работает поверх уже существующих подключений и позволяет выбирать, через какое из них должен идти определённый трафик.

Разработку я начал 1 апреля 2026 года, первые рабочие версии использовал ещё летом, а теперь выпустил первую публичную альфу NetRuleRouter v0.1.0-alpha.1 для Windows и Linux.

Хочу рассказать, откуда появилась идея, что уже умеет программа, как я использую её сам и почему при таком количестве возможностей это пока именно alpha.

23 октября исследовательская компания Ipsos опубликовала результаты опроса, согласно которым 70% американцев недостаточно доверяют беспилотным такси, чтобы воспользоваться их услугами. При этом 66% опрошенных вообще не видят необходимости в таком транспорте, а готовность заказать роботакси прямо сейчас выразили всего только 40%. Цифры относятся к разным вопросам того же опроса, т.е., например, один и тот же человек может одновременно не доверять беспилотным такси, не видеть необходимости ими пользоваться, но при этом быть готовым попробовать такую поездку из любопытства.

Другими словами, отсутствие водителя за рулём оказалось существенным поводом сомневаться в безопасности. Более того, отношение к беспилотным автомобилям и в целом тоже не особо оптимистично для произвдителей: 30% американцев выступают против этой технологии, 47% относятся к ней с интересом, но пока не определились, и только 23% хотели бы ею пользоваться.

Тем временем большие игроки стараются развивать рынок, на фоне чего результаты опроса заставляют относиться к ним с большим вниманием. Так, американская Waymo (да, принадлежащая Alphabet), ещё в феврале 2026 года выполняла более 400 тысяч беспилотных поездок в неделю в 11 городах, позже. в сентябре, компания начала перевозить пассажиров ещё в трёх городах США. Китайская Baidu тоже активно развивает свой сервис Apollo Go. За первый квартал 2026 года его автомобили выполнили 3,2 миллиона полностью беспилотных поездок, а общее количество таких поездок к апрелю превысило 22 миллиона.

Однажды два немецких пентестера взялись за рутинный аудит Bluetooth Auracast. Они рассчитывали отловить мелкие шероховатости в спецификации, но случайно обнаружили распахнутый настежь черный ход в миллионы наушников.

Речь о незащищённом сервисном интерфейсе, через который любой человек в радиусе действия Bluetooth может вытащить из чужих наушников криптографические ключи, клонировать устройство и получить контроль над звонками. И всё это без спаривания, вводов PIN‑кода и какой‑либо аутентификации. В итоге исследователи довели цепочку атаки до угона WhatsApp-аккаунтов. Уязвимость затронула устройства Sony, Marshall, JBL, Jabra, Beyerdynamic, Teufel и множество клонов AirPods.

Давайте разберемся, как реверс-инжиниринг утилиты обновления прошивки привёл к компрометации целой экосистемы Bluetooth-аудио, и почему ваша безопасность зависит от лени OEM-интеграторов.

PGConf.EU 2026 в Валенсии стала моей первой постгресовой конференцией. Странное чувство: никого не знаешь в лицо, но с каждым вторым у тебя есть общие нерешённые вопросы. Чёртова удалёнка! Под катом — что сказали со сцены про REPACK, JIT и параллелизм, что обсуждали в кулуарах и что в целом я вынес из этого мероприятия.

Если порыться в архивах любого агентства, можно найти много интересного. Например, идеи, которые были «слишком смелыми», «слишком дорогими» или просто попали под загадочное «сейчас не время». Многие идеи не добираются до фестивалей, иногда они не добираются даже до следующего созвона.

К Хэллоуину мы в Silver Mercury вместе с HATE попросили агентства откопать по одной такой концепции. В подборке будет про первый секс в космосе, генетический материал амбассадоров бренда, доставку на Северный полюс, и ещё несколько идей, которым было рано умирать. В итоге собрали 13 проектов. В любой другой день мы бы, может, округлили число. Но в Хэллоуин добирать до пятнадцати было бы даже как-то неприлично.

А вам предлагаем работу судмедэксперта: изучайте обстоятельства смерти и решайте, какую из этих реклам вы бы точно не пролистали? За неё и голосуйте в Telegram-канале Silver Mercury.

В этой статье не рассматриваются подробно законодательные ограничения на применение тех или иных технологий. Смысл статьи в том – что почти все необходимые технологии для возможной токенизации потенциала человека на глобальном уровне уже существуют и многие реально уже работают.

Вечером 29 октября Intel отчиталась лучше ожиданий и заработала 52 цента на акцию при прогнозе аналитиков в 41 цент. На следующий день ее акции потеряли почти 29 %. Это худший день Intel за всю историю наблюдений с 1973 года — в дни краха доткомов падение было меньше. За одну сессию сгорело больше 100 млрд долларов капитализации.

Ударил по Intel ИИ-бум, на котором она сама неплохо зарабатывает. Серверные процессоры для агентных нагрузок продаются у нее лучше, чем когда-либо за последние 15 лет. Однако главный бизнес компании — процессоры для ПК, а их рынок душит цена на память. Дата-центры скупают ее, она дорожает, ноутбуки дорожают вслед за ней, и покупатели откладывают обновление. Intel ожидает, что рынок ПК сократится на 12% в 2026 году и еще на 10% в 2027-м. Вдобавок — остановка завода в Израиле, нехватка кремниевых пластин и предупреждение, что денежный поток по итогам года уйдет в минус.

К вечеру пятницы ленты блогеров и телеграм-каналов заполнились заголовками в духе «китайский рынок сгорел дотла» и «Америка рухнула безвозвратно». Цифры рисуют куда более скромную картину. Технологический Nasdaq-100 отступил примерно на 10% от рекорда, поставленного в начале октября, широкий S&P 500 — всего на несколько процентов, промышленный индекс Доу-Джонса до последнего дня шёл к росту по итогам октября, а Intel даже после обвала стоит дороже, чем в январе. Китайский рынок пострадал сильнее, но и там сдувается перегретый ИИ-сектор, а государство скупает акции, чтобы остановить падение.

Борис Цирлин

Статья посвящена не столько рассмотрению собственно Г-триггера (С-элемент Малера) ключевого устройства асинхронной схемотехники, сколько иллюстрации на его примере различных приемов реализации устройства на КМОП транзисторах.

29 октября французская Mistral AI опубликовала открытые веса своей новой модели Mistral Large 4, которую внутри компании прозвали «Le Chonk» — «Толстяк», или «Упитанный», из-за массивного веса модели в триллион параметров. Но благодаря архитектуре Mixture of Experts на обработку каждого токена выделяется лишь часть мощностей. Модель вышла из стадии публичного превью, получив дополнительные улучшения в программировании, агентных сценариях и информационной безопасности. 

Пентестерам посвящается. Вы запустили готовый модуль, получили доступ к системе — и на этом все остановилось. Как понять, что вообще дает этот доступ? Через неделю выясняется, что ваш пэйлоад ловит антивирус заказчика, и вы не понимаете почему. А когда проект наконец доходит до облака, выясняется, что про побег из контейнера и атаки в AD вы знаете только обрывками из случайных статей или ответов нейросети. Узнаете свою работу?

Команды Яндекс Практикума и getMatch изучили 2 000 вакансий в диджитал-сфере и выяснили: ИИ-навыки нужны почти в каждой второй компании — 42,9% работодателей указывают это в требованиях. При этом просто пользоваться нейросетями иногда уже недостаточно: всё больше востребованы специалисты, которые умеют создавать ИИ-инструменты под задачи бизнеса.

Собрали материалы и курсы — для тех, кто только начинает карьеру, и для тех, кто уже работает в профессии, но пока без ИИ-навыков. Всё бесплатно или с бесплатной частью.

Когда на иллюстрациях, в кино и аниме хотят подчеркнуть магический характер происходящего, нередко используют не знаки привычных систем письма, а характерные непонятные значки странного, даже где-то зловещего вида. При этом обычно в дело идут вполне реальные алфавиты, большинство из которых были созданы на европейской волне интереса к оккультизму и магии, пришедшейся на сложный и бурный XVI век. К примеру, печать на перчатках Алукарда из «Хеллсинга» содержит надписи так называемым фиванским алфавитом, созданным в 1510-х годах Иоганном Тритемием — совмещавшим пост настоятеля монастыря и роль одного из основателей криптографии с исследованиями в областях магии, астрологии и некромантии, в том числе для императора Максимилиана I, и попытками наладить беспроводную секретную спецсвязь через ангельские иерархии. А в сериале «Сверхъестественное», скажем, используется енохианское письмо — известное из магических экспериментов 1580-х годов знаменитого английского учёного, придворного и алхимика Джона Ди, приближённого к королеве Елизавете I и императору Рудольфу II. Эти системы письма вполне активно применяют по сей день в ритуалах разнообразных орденов и обществ околомистического свойства. Но зачем очень образованным и высокопоставленным деятелям XVI века вдруг понадобилось создавать особые, ни на что не похожие алфавиты для использования в магических целях — хотя раньше мистики в Европе благополучно обходились почтенными латынью, греческим или ивритом?

В этой части готовим датасет для contrastive обучения модели. Обоснование выбора, примеры и экономная сборка датасета. Практически завершаем подготовку к реализации обучения.