Все потоки

Давайте поговорим о современных носимых устройствах. Самые известные из них — это, конечно, умные часы, фитнес-браслеты, наушники и умные кольца. Новая волна популярности умных колец связана с добавлением в них новых функций и интеграцией с ИИ.

Многие люди скептически относятся к подобным гаджетам, но мы постараемся объяснить, для чего они нужны и как ими правильно пользоваться. Мы обсудим сенсоры, которые измеряют показатели нашего тела, чтобы помочь нам следить за здоровьем, поддерживать форму и достигать желаемых спортивных результатов.

В последние годы всё чаще употребляется понятие «пассионарность». Что это за качество, как оно может повлиять на людей, занимающихся разработкой, и как к нему относятся работодатели? Попробуем разобраться.

Всем привет! Меня зовут Эрик, я инженер технической поддержки в Ринго. 

Если вы администрируете Mac в корпоративной среде, то рано или поздно сталкиваетесь с загадочными сущностями: Secure Token, Bootstrap Token, volume owner, OIK, KEK, VEK.

Проблема в том, что официальная документация Apple описывает их корректно, но сухо и редко объясняет, как всё это связано между собой на практике. В итоге админ узнаёт о Secure Token не из документации, а когда:

— пользователь не появляется на экране FileVault,

— MDM не может включить FileVault или выполнить Erase All Content,

— обновление macOS требует «volume owner»,

— а Recovery внезапно никого не пускает менять настройки загрузки.

Постараемся разобраться поэтапно, что такое Secure Token, что лежит внутри, как он связан с Bootstrap Token и при чем тут MDM.

Статья подготовлена на основе документации Apple, включая Apple Platform Security, доклада Арека Дрейера на конференции MacSysAdmin и ряда дополнительных источников.

Полный разбор всех яку и якуманов в Риичи-маджонге. С примерами, тактикой и разбором реальных ситуаций.

Привет, Хабр! На связи Николай Лузгин, DevSecOps Lead и Илья Шаров (@issharov), Head of DevSecOps из МТС Web Services. Те самые безопасники, которые приходят в каске, запускают сканеры и доводят разработчиков до слез (нет).

На самом деле DevSecOps — это не про страдания и бесконечные отчеты сканеров в PDF, а про здравый смысл и взаимодействие. У нас в MWS это полноценный процесс, состоящий не только из инструментов, пайплайнов, требований и Security Gate.

В своей работе мы учитываем особенности продуктовой разработки большого количества команд — от крупных до малых инженерных групп, создающих MVP. Вместе с ними боремся за Time-to-Market и оптимизацию расходов, но при этом делаем ставку на повышение безопасности выпускаемого продукта.

И главное — помогаем находить уязвимости на ранних этапах. Объясняем их суть на понятном языке, проверяем эксплуатируемость, придумываем меры митигации и составляем план по устранению — причем не где-то там в своих кабинетах, а вместе с командой при планировании работы на спринт или квартал.

Звучит неправдоподобно? Из-за образа безопасников-церберов, который складывался в ИТ-тусовке десятилетиями, работа DevSecOps и правда представляется по-другому. Мы решили разобрать четыре главных мифа, которые встречаются при выстраивании отношений между ИБ и ИТ. Погнали рушить стереотипы!

Я не буду описывать здесь, что такое матрица трассировки, какие они бывают, как строить зависимости и прочую теорию. Это вы можете самостоятельно погуглить, если интересно. Я не люблю переписывать учебники.

Мы с вами разберем на примере, как аналитику проверить доработку с помощью матрицы трассировки.

Вы сняли требования, написали ТЗ, отдали разработчику. Он сделал. Теперь нужно проверить результат.

Вариант «просто потыкать в кнопки» — самая частая ошибка. Потыкали — вроде работает — отдали заказчику. А через день звонок: «А почему вот здесь не считается?» Потому что нужно проверить не только позитивный сценарий.

Начнем.

Представьте: вы нашли китайский завод, договорились о цене, отправили файлы. Через три недели получаете платы. Визуально всё отлично. Отдаёте на монтаж — и начинается: припой не смачивается на контактных площадках, толщина не совпадает с заказанной, а на вопрос «Что случилось?» завод присылает отчёт: «Проблем не обнаружено».

Вы пытаетесь разобраться, но переписка идёт на кривом английском, вопросы трактуются по-разному, а завод в итоге делает так, как ему удобнее.

Мы в «ГРАН Груп» выстроили систему, в которой каждый заказ проходит четыре стадии: отбор завода, инженерная подготовка, контроль качества на месте и работа с отклонениями. Расскажем, как это устроено — с деталями, которые обычно остаются за кадром.

Существует широко распространенное убеждение, что если ИИ-модель обучена на достаточном количестве достоверных данных, любая «ядовитая» информация в системе будет растворена до состояния полной безвредности.

К сожалению, это убеждение ошибочно, что убедительно доказывает совместное исследование Anthropic, Института безопасности ИИ Великобритании и Института Алана Тьюринга. Их вывод заключается в том, что небольшое, фиксированное количество вредоносных образцов может внедрить бэкдор (скрытую уязвимость) в большие языковые модели (LLM), независимо от их размера.

Статья Anthropic «Небольшое количество образцов может отравить LLM любого размера» объясняет этот феномен с необычной для корпоративных коммуникаций откровенностью и ясностью: внедрение около 250 тщательно составленных документов в обучающий корпус заставляет модель развить спящее поведение, которое может быть активировано определенным триггером. Выбранный ими эксперимент не самый зрелищный, но, парадоксальным образом, он делает все происходящее более пугающим: это бэкдор типа «отказ в обслуживании», который при обнаружении ключевого слова заставляет модель генерировать бессмыслицу, как будто она сломалась изнутри. Это не атака, разработанная для уничтожения модели, кражи денег или влияния на выборы: по большей части это демонстрация контроля в духе «я могу заставить вашу модель делать это по моему желанию».

Важная деталь здесь - не бессмыслица, а метрики. До сих пор предполагалась система угроз, основанная на процентах: чтобы отравить большую модель, злоумышленник должен был контролировать ощутимый процент обучения, что на практике становится невыполнимым, когда речь идет о сотнях миллиардов токенов. Это исследование переворачивает все с ног на голову: модели обучались на объемах от 600 миллионов до 13 миллиардов параметров с использованием оптимального по правилу Chinchilla количества данных (больше для более крупных моделей), и было замечено, что атака не масштабируется вместе с размером: одни и те же 250 документов одинаково компрометировали все модели. По сути, яд не растворяется, как ожидалось: он учится выживать.

Бум генеративного ИИ требует всё больше вычислительных мощностей — а значит, новых центров обработки данных. В 2026 году в США работает более 5 000 ЦОДов, по миру — свыше 8 000. По прогнозам Министерства энергетики США, в ближайшие четыре года ежегодно будут вводиться около 450 новых объектов, а суммарная мощность их энергопотребления вырастет с 100 до 200 ГВт.

Но ИИ-инфраструктура — это не только серверы и чипы, а ещё и бетон. Дата-центры требуют массивных фундаментов и инженерных корпусов, а производство цемента даёт около 7–8% мировых выбросов CO₂. Чем быстрее растёт ИИ, тем больше строится ЦОДов — и тем выше углеродный след строительства.

При этом крупнейшие технологические компании — Microsoft, Google, Amazon — декларируют углеродную нейтральность и снижение выбросов. Возникает очевидный вопрос: можно ли масштабировать ИИ и одновременно сокращать углеродный след? В статье разберёмся, как индустрия пытается решить это противоречие.

Ровно 19 лет назад, 30 января 2007 года, Microsoft выпустила Windows Vista — систему, которую технологическое сообщество постаралось забыть как страшный сон. Медленный, глючный, требующий огромной вычислительной мощи, которой не было ни у кого, сон. Ну, во всяком случае так казалось тогда. Хотя, если честно, то и сейчас кажется. Мем про медлительность Vista по праву стал частью IT-истории – на одном уровне с KDE2 и FreeBSD. Но стоит копнуть чуть глубже, и начинаешь понимать, что все было не так однозначно.

Трудно поверить, но наушники с нами почти 150 лет. Первая модель была представлена аж в 19 веке и больше напоминала распиленный пополам телефон. Весила эта штука около 5 кг и отягощала головы тогдашних телефонисток. Спасибо Эрнесту Меркадье, запатентовавшему в 1891 году свое изобретение.

Пришлось мне волею судеб искать в команду разработчиков нового сотрудника – Middle Frontend Developer. На вакансию было очень много откликов, собеседования шли по три штуки в день, но нужный человек никак не находился.

Я сидел и думал – почему так? Почему все твердят про кризис вакансий, требования разумные, а выбрать не из кого. В итоге родились эти советы для тех, кто ищет работу.

А почему советы бесполезные? Да потому что никто всё равно им следовать не станет.

В современном мире, где цифровые технологии развиваются стремительно, количество уязвимостей растет как снежный ком. Это создает серьезные проблемы для традиционных подходов к управлению уязвимостями (Vulnerability Management, VM).

В этой статье мы рассмотрим, как платформа Breach and Attack Simulation (BAS) может помочь автоматизировать проверку и расстановку приоритетов уязвимостей, значительно повышая продуктивность процессов VM. Подробно разберем технические аспекты BAS, варианты их внедрения, интеграцию с текущими процессами VM и покажем примеры применения.

Конкурс лучших статей Хабра «Технотекст-8» в разгаре. Подать заявку можно до 17 апреля 2026 года включительно. 

Уже третий год YADRO выступает хранителем номинации «Железо: проектирование и технологии производства». Сегодня расскажем, какие статьи ждем и что за призы подготовили для победителей (спойлер: на этот раз за 1 и 2 место вручим комплект из 3D-принтера, платы, цифрового осциллографа и не только). Заодно вспомним статьи, которые вышли в топ в прошлом году, — сможете посмотреть примеры и усилить свои работы. Погнали!

2026 год закрыл вопрос «а вдруг всё вернётся». Не вернулось — и рынок успел повзрослеть.

Если пару лет назад компании в панике мигрировали из Jira и искали временные замены, то сегодня задачи другие. Бизнесу нужны не «костыли», а инструменты, которые ускоряют Time-to-Market, дают прозрачность ресурсов и связывают разработку с финансовым результатом.

Главный вызов теперь — не нехватка решений, а их избыток. На рынке десятки систем: от лёгких планеров до тяжёлых Enterprise-платформ. Маркетинга много. Осознанного выбора — меньше.

В этой статье разберём 10 ключевых игроков российского рынка управления ИТ-проектами и попробуем отделить реальную процессную зрелость от красивых дашбордов.

Металлоорганические каркасы (МОК) на основе лантанидов имеют большие перспективы для применения в газосорбции, катализе, создании люминофорных материалов. Однако представлены они преимущественно урановыми и ториевыми материалами. Число же известных МОК на основе трасплутониевых элементов исчезающе мало, хотя для них уже найдено применение в качестве автолюминесцентных материалов для фотовольтаических источников тока.

Причина в том, что наиболее распространенный в настоящее время метод синтеза таких каркасов  – сольвотермальный - дорог, трудно масштабируем, а также предполагает использование аппаратов с повышенным давлением (например, автоклавов). Автоклавы высокого давления могут спонтанно разгерметизироваться, что недопустимо при работе с радиоактивными элементами. Поэтому крайне актуален поиск альтернативных стратегий синтеза, более энергоэффективных и безопасных как для персонала, так и окружающей среды.

Привет, Хабр! Меня зовут Олег, я работаю в VK Cloud в команде Key Management Service. Есть у меня такая привычка: когда пользуюсь каким-то инструментом изо дня в день, то рано или поздно хочется залезть внутрь и посмотреть, как оно там устроено. С контейнерами так и вышло: docker run, docker build — всё это прекрасно работает, но что именно происходит, когда мы «запускаем контейнер»?

В этой статье разберём контейнеры не на уровне «вот вам YAML, отправляйте в прод», а чуть глубже — на уровне системных вызовов Linux. По ходу дела напишем свой примитивный контейнер на Go, используя буквально четыре syscall'а, а в конце посмотрим, куда эта история развивалась дальше (сети, файловые системы) и почему виртуальные машины всё ещё живы.

Недавно вечером после работы я зашёл в «Перекрёсток». Усталый, шёл между рядами, взял апельсины и машинально положил на электронные весы. Они сами распознали фрукт, показали картинку и напечатали ценник. Потом я отправил в корзину салфетки, выпечку и пакет молока. На кассе самообслуживания терминал проверил скидки, предложил списать баллы и подтвердить оплату. В этот момент где-то в системе обновились остатки, пересчитались метрики по категориям, а алгоритм учёл мою покупку в общем спросе.

Торговля кажется чем-то неотделимым от компьютеров, сетей и алгоритмов. Будто до них были только ярмарки и натуральный обмен, а всё остальное появилось совсем недавно.

По дороге домой я всё думал, как люди жили без электронных весов, поэтому решил поискать старые документы и посмотреть, как были устроены крупные магазины до появления вычислительной техники.

13 февраля 2026 года ушёл из жизни 75-летний Хидэки Сато, легендарный инженер, а позже и топ-менеджер корпорации Sega. Именно он подарил миллионам миллениалов огромное количество впечатлений и тысячи часов за играми на приставке Sega Mega Drive — ибо Хидэки Сато был её главным разработчиком. При этом в самой Японии приставка не слишком «взлетела», оставшись в тени NES и SNES от Nintendo. А вот в США, Европе, а через пару лет и в России, уже Super Nintendo с большим трудом пыталась конкурировать с Sega Mega Drive, она же Sega Genesis на американском рынке. Как и почему Sega Mega Drive от Хидэки Сато и его коллег осталась вне Японии главной легендой 90-х среди 16-битных приставок?

Пролог: день, когда изменился рынок

15 декабря 2025 года. Для большинства соискателей обычный вторник. Но для тех, кто зарабатывает на жизнь автоматизацией поиска работы, этот день стал «чёрным понедельником». HeadHunter, крупнейшая российская платформа рекрутинга, перекрыл кислород: доступ к API резюме был заблокирован.

Формально — для защиты данных пользователей. Реально — под удар попали все, кто привык парсить, скликовывать и автооткликаться. Агентства по массовому подбору замерли в недоумении, стартапы потеряли инвестиции, а тысячи соискателей, привыкших к удобным расширениям, обнаружили, что их любимые кнопки больше не работают.

Я решил провести собственное расследование. Не просто поверхностный обзор, а полноценный тест-драйв всех более-менее заметных инструментов, которые обещают помощь в поиске работы на hh.ru. Задача — понять, кто смог адаптироваться, кто умер, а кто, рискуя вашим аккаунтом, продолжает работать в обход правил.