Big data is dead. Во всяком случае, так утверждает генеральный директор MotherDuck в статье, перевод которой собрал 140 плюсов на Хабре. Обработку и использование больших данных обсуждали в течение последнего десятилетия, но они потеряли актуальность как драйвер развития компаний. Означает ли это их окончательную смерть?

Есть и другое мнение: концепция не умерла, а эволюционирует. Фокус смещается от количества собираемой информации к ее качеству. Этот сдвиг парадигмы привел к появлению понятия Smart Data — «умных» данных, которые являются продуктом интеллектуальной обработки и эволюции Big Data.

Давайте рассмотрим концепцию Smart Data и выясним, действительно ли Big Data превращаются во что-то более интеллектуальное.

Это ответ, точнее мысли по статье, опубликованной на Хабре: «Зарплаты в IT: сравнение Германии и России — где программисты и айтишники получают больше». Советую сначала ее прочитать и потом уже здесь продолжить.

Эта заметка — небольшая лабораторная работа по измерению «тонких» параметров самых обычных синих металлопленочных резисторов с разбросом в 1% типа MF-25. Особенностью этих резисторов является то, что они — подделка из Китая. К сожалению, сейчас эта поддельная «металлопленка» продается повсеместно, так что если не в ближайшем радиомагазине, так на маркетплейсах вы скорее всего купите именно ее. Наверняка для многих это уже не тайна, но многие до сих пор пребывают в блаженном неведении, думая, что «все детали делают в Китае и разливают из одной бочки».

ИБ-энтузиаст «теряет» на разных публичных площадках ключи AWS API, чтобы выяснить, как быстро до них доберутся злоумышленники, — и приходит к неутешительным результатам.

DevSecOps — это не просто модное словечко, а целая философия, объединяющая разработку, безопасность и операции. Но как применить эту философию на практике? Здесь на помощь приходят международные стандарты.

В этой статье мы рассмотрим пять основных международных DevSecOps-стандартов: DSOMM, BSIMM, OWASP SAMM, Microsoft SDL и NIST SP 800-64. Мы разберем их особенности, сильные и слабые стороны, а также поговорим о том, как адаптировать эти стандарты к российским реалиям.

Неважно, работаете ли вы в крупной корпорации или небольшом стартапе, — понимание этих стандартов поможет вам выстроить более безопасный и эффективный процесс разработки. 

Представьте, что вы разрабатываете модель компьютерного зрения для распознавания кошек на фотографиях. Чем больше разных фото кошек вы покажете модели, тем лучше она будет справляться с задачей. Но что делать, если у вас не хватает фотографий? Вы же не пойдете делать 10000 фотографий вашего питомца? На такой случай существует решение — метод аугментации данных.

Сегодня подробно разберемся в том, как работает аугментация: рассмотрим ее влияние на точность моделей, разберем основные методы и инструменты для ее реализации, обсудим лучшие практики и типичные ошибки при работе с этим методом. Надеемся, что наш материал будет полезен как начинающим специалистам, так и опытным практикам машинного обучения и компьютерного зрения.

Удаленная работа — не просто тренд, но и вечная головная боль для безопасников и специалистов по персоналу. Многие сотрудники Бастиона работают удаленно, и мы на собственном опыте убедились, что защита информации в таких условиях — это комплексная задача, охватывающая технологии, корпоративную культуру и психологию сотрудников. 

Сегодня расскажем, как в Бастионе подходят к созданию безопасной и продуктивной рабочей среды для удаленщиков. Выясним, почему чрезмерный контроль может быть неэффективным, зачем безопасникам поддерживать командный дух, и почему важно защищать корпоративные данные без ущерба для удобства работы. В общем, посмотрим на проблему удаленки и с позиций HR, и с точки зрения ИБ.

Разбираемся в политике конфиденциальности Open AI и выясняем, почему эксперты окрестили GPT-4o «турбопылесосом данных».

Публикация открытых данных — благородное занятие, которое стимулирует исследования, инновации и прозрачность. В то же время заниматься этим бывает утомительно, а пользователи могут делать с вашими данными все, что им угодно. Такая утеря контроля над данными может быть нежелательной, но в некоторых случаях закон обязывает публиковать их именно под открытой лицензией. 

Лучший выход из подобной ситуации — опубликовать формально открытые данные, но сделать так, чтобы они никому не были интересны. Специально для таких сценариев я составил перечень стратегий, которые помогут избежать нежеланного внимания пользователей, заинтересованных в работе с вашими данными. 

Вы знаете, как работают лыжи? По какой причине лыжа не проваливается в сугробе, когда ботинок проваливается?

Рассмотрим участок сугроба площадью So. На него действует сила давления со стороны ботинка или лыжи вниз, а вверх выталкивает сила реакции опоры сугроба (остальные части сугроба до какого-то предельного момента “подпирают” площадку So).

Как давит ботинок: сила давления ботинка — это давление ботинка умножить на площадь So. А давление ботинка в каждой точке поверхности — это его вес, разделенный на площадь ботинка. Итого для силы давления ботика имеем формулу:

И это даже не кликбейт. Ну ладно, частично кликбейт: если вы захотите полетать на каких-нибудь пассажирских или транспортниках, они будут вас слушаться. Но вот современные истребители совсем не такие. Даже опытные лётчики не могут подчинить их дикий нрав, и если бы не танцы с бубном от шаманов-инженеров, летали бы они значительно хуже. И чтобы понять, почему чем хуже летает истребитель, тем ему лучше, потребуется небольшое погружение в теорию.

Современные нейросетевые архитектуры достигают впечатляющих результатов в сложных задачах ИИ благодаря росту объемов данных и вычислительных мощностей. Однако обратной стороной медали стала высокая ресурсоемкость обучения.

Например, последняя версия GPT-4 от OpenAI обучалась на большом GPU-кластере. По некоторым данным, она содержит около 1,8 триллиона параметров, а ее обучение обошлось более чем в 100 млн долларов. А модель Llama 3.1 405B, вроде бы оптимизированная под ограниченные ресурсы, все равно требовала более 15 триллионов токенов и свыше 16 тысяч GPU NVIDIA H100.

И хотя нынешнее качество работы LLM уже можно действительно назвать выдающимся, на практике они подкидывают разработчикам широкий ряд проблем производительности: от запредельных объемов данных до оптимизации гиперпараметров. Все это приводит к потребности в ускорении обучения.

Мы подготовили серию материалов, которые помогут разобраться в ускорении обучения нейросетей. В этой статье рассмотрим различные теоретические аспекты от аппаратного ускорения до правильной организации самого обучения, в следующей — поговорим о практике. В общем, нас ждет глубокое погружение в тему. Приятного прочтения! 

Древнеарабская история – это не только «дворцы и песок», «яд и булат», волшебство «Тысячи и одной ночи». Это еще и небывалый расцвет просвещения. К примеру, именно благодаря древним арабам математика впервые стала «царицей наук». В игры разума с цифрами пускались арабские ученые, государственные деятели, военачальники и даже исламские богословы, которые изучали и толковали Коран. А где математика – там и криптография. 

Начиная с VIII века нашей эры и вплоть до европейского Возрождения арабы удерживали пальму первенства в шифровании и дешифровании информации. Недаром само слово «шифр» – арабского происхождения.

Мы снова побеседовали со старшим научным сотрудником московского Музея криптографии, кандидатом исторических наук Анастасией Ашаевой. Эксперт рассказала о достижениях древних арабов в криптографии и поделилась конкретными примерами шифров. Передаем ей слово.

9 марта 2023 года в российском теле- и радиоэфире прозвучало объявление о воздушной тревоге. Пугающий знак радиационной опасности, звук сирены на заднем фоне, напряженный синтетический голос, призывающий спрятаться в укрытии… Спустя несколько часов в МЧС отчитались о том, что тревога была ложной: трансляцию запустили хакеры, взломавшие сервера нескольких радиостанций и телеканалов. 

Ситуация, прямо скажем, не из приятных. Еще более неприятным может оказаться взлом ЛСО — локальных систем оповещения на предприятиях. В этом сценарии атаки есть все, что может сделать больно бизнесу: репутационные и финансовые потери, риск лишиться лицензии на дальнейшую деятельность, угроза жизни и здоровью людей. 

В статье расскажу функциях ЛСО и о том, как спроектировать защиту подобной системы на производстве.

Игры успешно конкурируют за внимание пользователей с соцсетями, новостями и кино. Борьба жесткая — лучшие проекты зарабатывают больше, чем фильмы-блокбастеры. Еще в 2018 году интернет взорвала новость о том, что GTA V заработала более $6 млрд. Для сравнения: фильм «Аватар», самый кассовый за всю историю кино, собрал $2,8 млрд. Сегодня рост игровой индустрии сместился в мобильный гейминг, а смартфоны в период с 2021 по 2026 год станут самой быстрорастущей категорией устройств.

Среди мобильных игр конкуренция не менее жесткая: в одном только Google Play доступно около 370 тысяч проектов. И даже очень талантливо сделанные игры могут легко остаться без внимания, если не увлекут пользователя с первых минут. Этот показатель — удержание игроков — оказывает значительное воздействие на рентабельность инвестиций в разработку и напрямую влияет на успех проекта. Но как удержать пользователей в мобильной игре? И можно ли здесь переборщить? Чтобы получить ответы на эти вопросы, мы расспросили наших партнеров, разработчиков из компании PRISMA.

Когда хакерские группировки из даркнета приходят за выкупом, большинство компаний впадает в панику. Этот человек обводит злоумышленников вокруг пальца.

Атаки вирусов-шифровальщиков остаются серьезной угрозой информационной безопасности компаний. От них не застрахованы даже корпорации с многоуровневыми системами защиты, целыми армиями ИБ-специалистов и арсеналами СЗИ.

Если корпоративная сеть подверглась такой атаке, ИБ-службе и CISO лучше поскорее подключить команду реагирования. Однако бизнес и штатные сотрудники службы безопасности могут самостоятельно снизить риск атак программ-вымогателей, дополнительно защитить критичные файлы и облегчить расследование, если избежать инцидента все же не удалось. Как именно? Рассказывает Семен Рогачев, руководитель отдела реагирования на инциденты Бастиона.

В этой статье я расскажу об уроках, которые вынес при работе с многотерабайтными датасетами. Объясню, с какими сложностями столкнулся при увеличении масштабов датасета и как их удалось решить.

Я разделил статью на две части: первая посвящена масштабированию на отдельной машине, вторая — масштабированию на множестве машин. Наша цель — максимизировать доступные ресурсы и как можно быстрее выполнить поставленные задачи.

Персональные данные стали ценным ресурсом, за которым, кажется, охотятся все. От безобидного «‎анонимного» опроса‎ до навязчивых рекламных звонков — путь личных сведений может быть непредсказуемым.

Давайте разберемся в тонкостях обработки персональных данных, научимся читать между строк пользовательских соглашений и узнаем, как противостоять большому брату в лице жадных до информации компаний. Приготовьтесь к погружению в лабиринты закона «О персональных данных» и хитросплетения документов, которые так часто подписывают не глядя. Вашим проводником выступит Анастасия Буренкова — специалист по защите персональных данных Бастион.