Привет, Хабр! Я Антон, инженер по информационной безопасности в Selectel.

Представьте новость: защиту GPT-6 Astra обошли обычным транслитом. Сегодня это звучит как фантастика, а вот ранние LLM ломались и на таком. Модель же не знает, кто перед ней — обычный пользователь или злоумышленник, поэтому старается выполнить любую задачу. По этой причине ИИ может быть чрезвычайно доверчивым и выдавать любые ответы, стоит только немного изменить форму или контекст запроса.

Атаки на LLM показали: если защита не умеет анализировать запрос и не может читать между строк, то она обречена. Значит, нужны механизмы, которые удержат модель в рамках и не пропустят инъекцию, а если та все же проскочит, не дадут ей сработать. Вот об одном таком механизме — Guardrails — в этой статье и поговорим.

В SOC значительная часть нагрузки L1-аналитика — разбор однотипных инцидентов, которые в итоге оказываются ложными срабатываниями. При этом каждый алерт нужно проверить, обогатить контекстом и задокументировать. Результат — много ручной работы, которая отнимает время от более сложных задач и повышает риск ошибки из-за усталости. 

Особенно остро эта проблема стоит в командах ИБ, которые одновременно занимаются инфраструктурой, клиентскими задачами и другими проектами. Можно ли автоматизировать первичный разбор, не отдавая данные во внешнюю LLM и не превращая внедрение в многомесячный проект по файнтюнингу?

Мы попробовали это сделать с помощью локальной LLM, RAG и второго прохода с валидатором. Привет! На связи Антон Дятлов, инженер по защите информации в Selectel. Под катом покажу, как устроен этот процесс, почему мы выбрали RAG вместо файнтюнинга и какие проблемы обнаружили уже после внедрения.

Путь от первой попытки смоделировать нейрон до систем, которые сегодня пишут код и ведут диалог, занял меньше 70 лет — и почти обвалился на середине. Разбираемся, как перцептрон Розенблатта чуть не похоронил идею нейросетей, что вернуло ее к жизни, и почему трансформеры изменили все.

Meta* впервые стала иметь вес в направлении кодинга, выпустив сразу два продукта:

- Muse Spark 1.2 — представителя нового поколения reasoning-моделей, заточенного под программирование;

- Muse Code — кодинг-агента, который предназначен для написания программ и разработки ПО и работающего поверх Muse Spark 1.2.

Ниже разберем, насколько честны бенчмарки новой модели, почему Meta* умалчивает об успехах китайских конкурентов и как их новая стратегия монетизации может изменить рынок ИИ-разработки.

В последнее время рынок языковых моделей развивается настолько стремительно, что новые релизы выходят почти каждый день, а «громкие» — каждую неделю. Пальма первенства в генерации текста, программировании или агентных сценариях постоянно переходит из рук в руки. 

В этот раз поговорим о китайской компании Z.ai и о ее новом поколении линейки GLM, а также об агентной среде разработки ZCode 3.0, ориентированной на написание кода. Заменит ли она привычные Cursor и Open WebUI, став полноценным агентом «все в одном» — разберемся ниже.

Гений, миллиардер, плейбой, филантроп — цитата из «Железного человека», которую знают все. И полетать в железном костюме, конечно, тоже все хотели. Но раз уж собрать его на коленке в гараже не получится (а попытки были), можно начать с малого — настроить умного помощника, который управлял мастерской, да и этой броней.

Команда из Стэнфорда как раз выпустила OpenJarvis — открытый фреймворк для создания персональных ИИ-агентов. Давайте посмотрим, как его развернуть на собственной инфраструктуре и действительно ли проект оправдывает свое название.

Привет! На связи Антон Дятлов, инженер по защите информации в Selectel. В инфраструктуре из 1000 серверов и 100 администраторов счет активным SSH-ключам может идти на тысячи. По умолчанию они не имеют срока действия, поэтому со временем накапливаются и устаревают.

Исследования показывают, что в крупных компаниях до 90% ключей не используются и не администрируются, а часть оставшихся предоставляет доступ на уровне root. Отсутствие централизованного управления усугубляет проблему: при увольнении сотрудника его доступы могут забыть удалить, сохранив за ним возможность подключаться к системам.

В итоге администраторы оказываются перед трудоемкой задачей контроля и актуализации авторизационных данных.

ИИ снова закрывается. Пока мир следит за технологической войной чипов, Пекин и Вашингтон начали закрывать доступ к самому главному — готовым моделям. США уже убрали Claude Mythos из общего доступа, из-за рисков в кибербезопасности. 

Китай в свою очередь готовится заблокировать экспорт GLM, Qwen и DouBao. Добро пожаловать в эпоху «цифрового суверенитета», где нейросети официально признаны стратегическим оружием. Разбираемся, к чему приведет эта односторонняя прозрачность.

Хотите не забывать детали диалога или то, что вас просили купить в магазине? Конечно, можно по старинке открывать блокнот в телефоне или чат в избранном и записывать все руками, но в потоке задач это неудобно. Гораздо проще надиктовать мысли голосом или записать разговор, а расшифровку доверить сервису. 

Сегодня ASR-системы нового поколения способны учитывать контекст беседы и выдавать осмысленный текст. Однако у любой медали есть обратная сторона — архитектурные ограничения. Чтобы понять, готовы ли эти модели к жизненным сценариям, мы устроили им бенчмарк на Hugging Face. Ниже — разбор того, ломается ли контекстное окно алгоритмов на длинных видеозаписях и как фоновый шум влияет на итоговое качество транскрибации.

Помните, как полтора-два года назад в коротких видео стали появляться видео сомнительного качества, которые можно с легкостью пометить как сгенерированные? С тех пор их количество заметно упало. 

Мы решили провести эксперимент и выяснить, действительно ли некачественные видео, созданные нейросетями, исчезли, или люди научились делать настолько хорошие ролики, что мы уже перестали определять, кто есть кто. В этой статье попробуем сгенерировать такие видео (или еще качественнее).

Привет! На связи Антон Дятлов, инженер по защите информации в Selectel. В середине 2025 года я взялся за идею — создать простую браузерную игру к конференции Selectel Tech Day в стиле Hotline Miami, однако опыта разработки игр на JS или Java у меня не было. Тогда я начал искать онлайн-инструменты, способные на основе описания генерировать игру с музыкой и анимациями. 

На выбор было несколько кандидатов, которые высветились в поисковой строке. Sider AI оказался универсальным помощником в более простых повседневных задачах и не справился с запросом на создание игры, в Rosebud AI же, хоть он и выдал качественный результат, кредиты быстро закончились, а получить код можно было, лишь купив подписку. 

В итоге отбор прошел Flowith — ИИ, способный генерировать веб-страницы игр, графические элементы, музыку и код по текстовому описанию. Я провел серию экспериментов: сначала формулировал общие игровые концепции, а затем уточнял каждый элемент. Под катом подробно поделюсь процессом работы в Flowith, его особенностями и преимуществами, а также конечным результатом.

Вы заметили, как часто в чарты популярных стриминговых сервисов стали попадать сгенерированные нейросетями треки? Иногда их можно спутать с реальными творениями, созданными людьми. Например, в феврале 2026 чарты «Яндекс Музыки» и VK впервые возглавил сгенерированный трек. Проект СДП на стихи Есенина набрал 4,2 млн слушателей за месяц, став хитом. 

Но сколько сил вкладывают люди, чтобы создать свой трек, не используя нейросеть? Если сравнить затраты средств и сил на создание реального трека и нейросетевого, думаю ответ очевиден — ИИ-контент создавать гораздо проще. Правда, зачастую он получается не самого лучшего качества. А если все-таки можно сделать что-то достойное при помощи нейросети? Это мы и проверим.

В статье протестируем возможности Suno v5 и ее конкурентов. Попробуем сгенерировать композиции в нескольких жанрах: от джаза и шансона до тяжелого рока. Также мы оценим качество генерации женского и мужского вокала на русском и английском.

Каждый раз, когда вы вставляете рабочий код в чат с ИИ, в голове мелькает вопрос: «Не попадут ли мои данные не в те руки?» Единственный способ сохранить свои нервы — развернуть модель на собственном железе. А на фоне новости о переходе создателя OpenClaw в OpenAI сделать это хочется еще быстрее.

Как инженер по защите информации, я разделяю гиковскую радость от появления таких инструментов, но в том числе хочу разобраться, что будет с безопасностью данных. В этой статье — подробный гайд, как запустить OpenClaw на выделенном сервере и получить рабочий инструмент.  

Привет, Хабр! Это Антон Дятлов, инженер по защите информации в Selectel. Не так давно компания «Эшелон» выпустила Сканер-ВС 7, в котором изменилась логика работы с API. Старый скрипт перестал корректно работать, да и улучшения напрашивались сами собой. 

Рассмотрим основные изменения и улучшения. Ниже я приведу фрагменты кода и поясню, что именно изменилось и как это работает. Детали под катом.

Сегодня полностью погрузимся в мир TTS (Text-to-Speech) — новое русло нейросетей, призванных облегчить жизнь и отобрать работу у профессиональных дикторов, актеров и тех, чей голос мы привыкли слышать в любимых фильмах.

Рассмотрим бесплатные модели, не требующие кредитов, подписок или трех цифр на обороте карты. Заранее обозначу, что не все модели поддерживают русский язык, а у некоторых присутствует своеобразный акцент, как у Шварценеггера из фильма «Красная жара». 

Я буду генерировать озвучку не только на английском, но и на русском языке, чтобы понять, насколько отличается качество звучания и произношения, и можно ли вообще использовать эти модели, закрыв глаза на ограничение языков.

Когда компания работает с чувствительными данными — персональными, финансовыми, технологическими — рано или поздно возникает вопрос: как безопасно соединить филиалы, облако, удаленных сотрудников и внешних партнеров.

Обычного VPN в ряде случаев оказывается недостаточно. Особенно если требования к защите информации формализованы — внутренними регламентами, отраслевыми стандартами или законодательством.

В таких сценариях используется ГОСТ VPN — защищенная сеть, построенная на криптографических стандартах и сертифицированных средствах защиты информации. Это архитектура, в которой важны настройка туннеля, управление ключами, политики безопасности, аудит и соответствие установленным требованиям. В общем, не все так просто.

Привет, Хабр! Меня зовут Антон, я инженер по защите информации в Selectel. Под катом разберем: как устроен ГОСТ VPN, какие архитектурные модели и алгоритмы применяются и как работает сервисная модель на базе ViPNet.

Привет, Хабр! Я Антон, инженер по информационной безопасности в Selectel. В 2023 году Adobe расширила возможности Photoshop генеративными AI-функциями вроде Generative Fill — они заметно упростили редактирование сцен и отдельных объектов. Параллельно развивались и универсальные модели, работающие с изображениями вне привычных графических редакторов. Так, всего месяцем ранее Alibaba представила Tongyi Qianwen (Qwen) — семейство генеративных моделей, которое со временем вышло далеко за рамки чат-ботов.

Сегодня эти два мира пересекаются еще плотнее. Недавно Alibaba выпустила Qwen-Image-Layered — модель, предназначенную для разбиения изображения на семантические слои. Под катом проверим, насколько хорошо она справляется с этой задачей на практике — на иллюстрациях и фотографиях.

Привет! Я Антон, инженер по информационной безопасности в Selectel. Под катом снова поговорим о китайской Qwen. Ее обновления выходят так же часто, как у ChatGPT, а амбиций у команды — не меньше. Протестируем три новые модели: «диктора», «художника» и универсального генератора. Посмотрим, где они действительно впечатляют, а где пока «спотыкаются» и уступают конкурентам.

Привет! Я Антон, инженер по информационной безопасности в Selectel. Недавно вышла новость, что Qwen выпустили три обновленные модели. На бумаге они не уступают GPT-5, Gemini и Grok 4 по бенчмаркам, а вдобавок — бесплатны. Под катом проверим новинки на практике и сравним с ближайшим конкурентом — GhatGPT.

Привет! Я Антон, инженер по информационной безопасности в Selectel. Под катом расскажу, как устроены автоматизированные системы, каким угрозам подвержены и какие меры действительно помогают защитить данные.