Моя лента

Переход из ответа ChatGPT в Метрике часто выглядит как визит без источника. У меня в Метрике есть отдельный сегмент AI Traffic для визитов из нейросетей, и стандартный отчёт по источникам видит из них только те, где нейросеть сама передала метку или реферер, то есть адрес страницы, с которой человек пришёл. Остальной трафик из нейросетей оседает в прямых заходах, и там его, похоже, меньше, чем я ожидал: Tenpoint Labs оценила скрытую долю ИИ максимум в 6,3% прямых заходов. Поэтому стандартного отчёта мало: точную часть даёт свой сегмент по рефереру и метке, а скрытую придётся оценивать по признакам визита.

Представим ситуацию: календарь забит созвонами, половину из которых вы прослушиваете в фоновом режиме, но на собственные задачи к вечеру почти не остается времени. Чаще всего так бывает в больших компаниях, где над одной фичей работают сразу несколько команд: встреч у каждого инженера становится больше, а понять, какие из них действительно нужны, все сложнее.

Если вы тимлид, руководитель, скрам-мастер, agile-коуч или просто инженер, который устал от «встреч ради встреч», — наш опыт может вам пригодиться. На связи Алексей Нелюбов, старший консультант по гибким методам разработки в YADRO. В статье расскажу, как мы подошли к описанной проблеме системно: не запрещали созвоны и не устраивали «разгрузочных дней», а собрали данные, проработали каждую группу встреч отдельно и закрепили договоренности в правилах.

Небольшой спойлер о результатах: команда стала тратить на встречи на 188 часов в месяц меньше — это примерно рабочая нагрузка еще одного инженера. Ниже — пошаговый разбор: как собирали данные, что сработало, что не очень и как мы удерживаем результат.

Привет! Я Ярослав Шмулев, CEO R77 AI.

Кто из нас в такой ситуации не бывал? Внедрили AI, закрыли пилот, приходим докладывать об эффектах. Команда говорит, что работать стало быстрее. Руководитель видит результат. А CFO, финансовый директор, смотрит на наши цифры и не верит.

И, кстати, правильно делает.

Давайте разберём, с чем к нему приходить, как считать эффект и что делать, если экономика проекта сейчас вообще не сходится.

Сегодня в ТОП-5 — две уязвимости Barracuda позволяют получить root-доступ к устройствам, атака на цепочку поставок обновлений cPGuard, уязвимость в APT позволяет выполнять код с правами root, через уязвимости Xen можно выйти из гостевой ВМ и получить контроль над хостом, в OpenSSH обнаружен беспарольный вход в систему.

Я уже за свою жизнь много раз встречался с ситуацией, когда у какой-либо компании / сервиса / платформы прекрасно выстроен маркетинг и при этом отвратительный сервис (если сервис связан с участием людей).
Раньше я относил это к случайным совпадениям, а потом понял, что в этом есть система — и вот как это работает...

Еще раз привет хабру! Это обещаный в прошлых постах отрывок из 9 главы отшлифованный конечно не в плане кода, но все же вот отрывок. 9 глава - глава о фишинге и wasm(WebAssembly):

Глава 9. Фишинг с помощью WebAssembly

Иногда найти технические уязвимости невозможно: у вас нет навыков, нет подходящей команды или просто нет времени.

Когда вы не можете атаковать инфраструктуру, вы атакуете людей. И у меня хорошие новости: они в большинстве случаев гораздо более уязвимы, чем инфраструктура. Более того, фишинговые атаки особенно дёшевы.

Но, в то время как компьютерный взлом требует глубоких технических знаний о том, как работают операционные системы и языки программирования, «человеческий» взлом требует понимания того, как работают люди, чтобы влиять на них.

9.1 Социальная инженерия

Социальная инженерия — это всё об убеждении. Убеждении кого-то дать вам фрагменты информации, сделать что-то или дать вам доступ, которого у вас быть не должно.

Хотя это редко присутствует в инженерных учебных программах, умение убеждать — ключевой элемент любой инициативы: как только вы хотите что-то сделать, найдётся кто-то, кто найдёт причину возразить. Это оставляет вам 2 варианта:

Если вы хоть раз отлаживали датчик давления на насосной станции или читали регистры частотника через преобразователь USB-RS485, то почти наверняка держали в руках Modbus Poll. Удобная вещь: быстрый опрос регистров, наглядные таблицы. Но это Windows-only, это платно, и это всё-таки только опросчик - без наглядных схем для удобства пусконаладки и тестирования.

Мне захотелось то же самое, но кроссплатформенное, локальное и с возможностью собрать себе маленький операторский экран: цветные аварийные строки, гейджи, окно закреплённых параметров, вычисляемые тэги. Так появился mbSCADA - open-source проект на чистом Rust с UI на Tauri 2 (в дальнейшем переедем на egui, чтобы выглядело более нативно). Проект пишется с помощью ИИ, поскольку я не прогер (каюсь), так что моих познаний в С и Python а так же в языках PLC будет недостаточно дабы кодить это собственными силами, однако я точно знаю что требуется мне от инструмента. Это clean-room реализация: мы не читали исходники Modbus Poll, но формат его конфигурационных файлов .mbp/.mbw поддерживаем byte-exact, чтобы ваши наработанные проекты импортировались без боли.

Ниже — короткий тур по тому, что получилось, как это устроено внутри и где взять готовые сборки.

Зачем ещё один опросчик

В 80% бытовых задач интеграции нужен не монстр вроде полноценной SCADA, а «Modbus Poll с плюшками» - опросить десяток устройств, покрасить аварии, построить экран для оператора и выгрузить архив в CSV, который потом откроют в чём угодно.

При этом требования к инструменту жёстче, чем кажется: он должен запускаться без установки (портабельные версии удобны и неприхотливы к устройству пользователя), не лезть в сеть (никакой телеметрии и облаков — просто нет) а еще собственно полноценно поддерживать Modbus как TCP так и RTU иначе вся затея не имеет смысла. Отсюда и формат проекта: один бинарник ~6 МБ, всё локально, проект — файл рядом.

И да,проект принципиально открытый чтобы любой желающий мог пользоваться и при желании вносить свой вклад, лицензия - MIT. Собирается одним cargo build либо устанавливается через установщик / открывается AppImage.

Совместимость с Modbus Poll: byte-exact импорт

Поскольку на моем месте работы накопился большой багаж файлов Modbus Poll, то во избежании переписывания всего этого добра - работа с «родными» файлами Modbus Poll стала обязательным требованием. В репозитории живёт отдельный крейт mb-format, который парсит .mbp и .mbw и умеет обратную операцию: write(parse(bytes)) == bytes. Это свойство покрыто тестами и проверено на реальных файлах от Modbus Poll 10.5 — раундтрип байт в байт совпадает с оригиналом.

Сохранённые mbSCADA-проекты остаются совместимыми с оригиналом — можно готовить конфигурацию на ноутбуке с Linux, а отдавать коллегам, которые продолжают жить в Modbus Poll.

Опросы читаются все штатные: 01/02/03/04 (coil/discrete/input/holding), записи 05/06/0F/10. Поддержаны разрядности и порядки слов - включая u16_swapped (перестановка слов в 32-битных значениях)

Рассказываем, что нового в линейке продуктов для защиты данных: Traffic Monitor 7.16 получил базу контентной фильтрации «Искусственный интеллект» и улучшенную «мягкую блокировку» почты, Activity Monitor 3.6 — расширенный анализ активности в публичных ИИ-сервисах и видеофиксацию с нескольких мониторов, вышел Data Protector для контроля данных и прав доступа. Под катом — подробности по каждому продукту.

История о том, как я обменивал крипту два года назад, а сейчас получил судебный иск от старушки. Отправительница заявила, что переводила под влиянием мошенников, — и вернуть деньги потребовали с меня.

Самая неприятная мысль в этой истории: насколько окончательна оплата, которую ты видишь на своём счёте? Ты передал актив, получил деньги. Потом выясняется, что происхождение этого платежа придётся объяснять в суде.

Мой случай ещё не завершён. Пишу о нём сейчас, чтобы поделиться опытом с теми, кто получит похожий иск: какие документы удалось собрать, что выяснить у площадки и какие вопросы ещё остаются открытыми. Это мой текущий путь, а не рассказ об уже выигранном деле.

В открытом доступе опубликован проект FakeDOS 2.0. Это скринсейвер для macOS, который с пиксельной точностью имитирует работу компьютера с DOS.

Сотрудник пытается отправить заявку в ИТ-поддержку, но портал не открывается. Он пишет на почту, а через несколько минут выясняется, что войти в систему не могут и сами специалисты поддержки. Новые обращения зарегистрировать негде, история предыдущих недоступна, а привычные маршруты эскалации перестали работать.

Инженеры могут собраться в рабочем чате, пользователи — отправлять письма, а руководитель поддержки — обзванивать дежурных, но все равно управлять инцидентами без общей системы учета гораздо сложнее, чем кажется.

Huawei представила ПК Qingyun HM650, который, по заявлению компании, полностью состоит из компонентов китайского производства. Компьютер оснащён десятиядерным процессором Kirin X90 с тактовой частотой 2,3 ГГц и работает под управлением HarmonyOS — операционной системы Huawei.

Каждое ядро​​ Kirin X90 поддерживает технологию SMT, что в сумме даёт 20 потоков вычислений. В корпусе реализована двусторонняя система охлаждения, заявлено энергопотребление 40 Вт. За графику отвечает встроенный GPU Huawei Maleoon, а для задач, связанных с искусственным интеллектом, предусмотрен отдельный NPU. 

Друзья, всем привет! На связи Ольга Попова, ИИ-евангелист Лаборатории искусственного интеллекта Департамента больших данных Россельхозбанка.

Октябрь показал: главная тема индустрии не новые LLM, а стремительная эволюция ИИ-агентов. Они уже пишут код, работают с корпоративными системами, ищут уязвимости и становятся автономными цифровыми сотрудниками. Но вместе с этим бизнес начинает жестче считать ROI внедрений, а вопросы безопасности и контроля выходят на первый план.

Собрала для вас главные тренды месяца, добавила инсайты от коллег из Лаборатории ИИ и предлагаю обсудить, где сегодня проходит ваша личная граница доверия к нейросетям.

В первой польской энциклопедии 18 века статья про лошадь состояла из одной фразы: «Что такое лошадь, знают все». Сегодня то же самое можно сказать про вайб-кодинг (не уверены, можно ли так сейчас утверждать про лошадь).

Для одних вайб-кодинг звучит как «сядь, расслабься и попроси нейросеть написать код». Для других это единственный перспективный способ разработки инженерных проектов. И каждому работающему с LLM безусловно будет интересно прочитать на русском языке очередной мировой бестселлер Джина Кима и его соавтора-практика Стива Йегги.

Странный раскол случился в ИИ‑индустрии. По одну сторону баррикад оказались инженеры, которым открытый код кажется естественной нормой жизни. По другую — респектабельные господа из закрытых лабораторий. Лица их серьезны, а в руках неизменно мелькают калькуляторы: они увлеченно высчитывают p(doom) — математическую вероятность скорого конца света. Высчитав, они стройными рядами идут к правительствам и просят закрутить гайки потуже. Я попробовал разобраться, что тут к чему. Иронии впереди будет много, а свое личное мнение я по традиции приберег для финала.

Сразу определимся на берегу: под открытыми моделями здесь и далее я имею в виду прежде всего системы с открытыми весами. Это не всегда Open Source в строгом, каноническом понимании Open Source Initiative. Для последнего нам потребовался бы полный доступ ко всем скрытым компонентам, позволяющим изучать и менять систему до винтика.

Люди придают большое значение вопросу, есть ли свобода воли. Они предполагают разные механизмы, как она могла бы существовать, пытаются найти её в квантовых взаимодействиях. Это особенно важно в контексте развития ИИ. ИИ детерминирован, как и любая компьютерная программа. При этом предполагается, что он должен принимать решения самостоятельно, аналогично естественному интеллекту.

Действительно ли у человека есть свобода воли, или его поведение детерминировано? Если детерминировано, то что из этого следует? Может ли ИИ иметь свободу воли?

В статье я привожу свою точку зрения на эти вопросы. Коротко: истинной свободы воли не существует, но это не проблема.

За окном то дождь, то первый снег — лучшее время остаться дома и разобраться с обновлениями. Тем более что новинок в октябре столько, что одной памяти на всех недостаточно. Поэтому мы выдали ее еще и AI-агентам.

Релизов хватит на пару вечеров: видео в AI Gateway, дашборд расходов, стенды для pull request и серверы с видеокартами. А в Амстердаме тем временем закончился переезд. И это только первая половина всего, что было. 

Полицейские из штата Северная Каролина нашли неожиданный плюс в скором выходе Grand Theft Auto VI. Представители департамента города Гринсборо опубликовали в соцсетях шуточный призыв к Rockstar Games с просьбой не затягивать с премьерой.

Ниже представлен ряд дашбордов для руководителя, ни в одном не подделана ни одна цифра.
Врёт не число — врёт подача и оформление: начало оси, окно сравнения, фильтр по умолчанию, порог светофора, порядок карточек на экране.
Каждый дашборд представлен в двух вариантах: как его обычно показывают и как он выглядит честно. Данные при отображении каждого из них не меняются.

Откуда взялась идея

Идея выросла из повторяющейся ситуации. На совещании два человека смотрят на один и тот же экран и уходят с противоположными выводами: один видит рост, другой — проблему. Спорят при этом не о цифрах — цифры у всех одинаковые, — а о том, как они показаны. А разработчик дашборда регулярно получает просьбу «сделать динамику поприличнее» и почти никогда — просьбу показать, где всё плохо.

Мне захотелось собрать такие ситуации в одном месте и показать каждую наглядно: не словами «так делать нельзя», а парой экранов, где одни и те же данные приводят к разным выводам.

Гипотеза: врёт не число, а подача

Дашборд воспринимается как объективная система: он подключён к базе/хранилищу, обновляется сам, в нём «просто данные». На самом деле каждый пиксель на экране — это чьё-то решение. Где начинается ось. С чем сравниваем. Кто попал в выборку, а кто нет. Что назвать зелёным. Что показать крупно наверху, а что мелкой серой строкой внизу.

Отсюда гипотеза, которую я хотел проверить наглядно: чтобы соврать дашбордом, данные трогать не нужно. Достаточно подачи. Если это так, то один и тот же массив чисел должен уметь приводить к двум противоположным выводам — и оба будут формально честными.

Потенциальные клиенты не всегда принимают решение о покупке сразу. Они сравнивают предложения, читают новости, посещают другие сайты и приложения. Повторные контакты с рекламой помогают бренду оставаться в поле зрения аудитории, повышать узнаваемость и напоминать о своих предложениях в процессе выбора.

Авито Реклама запустила Рекламную сеть — новый инструмент, который позволяет охватывать аудиторию платформы на сайтах и в мобильных приложениях партнеров. Рекламодатели могут использовать привычные настройки таргетинга, расширять охват и увеличивать частоту контакта с потенциальными клиентами. Разбираем, как работает инструмент и для каких бизнес-задач подходит.