TL;DR. Финансовая модель в таблице разваливается при смене периода расчёта. Я честно старался, был аккуратен как мог, но период в модели хранится в геометрии листа: колонка — это месяц, а формулы адресуют ячейки по абсолютным координатам. На Хабре на эту боль есть два описанных ответа, оба уходят от таблиц: перенести логику в OLAP-куб с семантическим слоем или написать модель на Python. Здесь описан третий: оставить табличный интерфейс, но вынести диапазон и период в параметры модели, а адресацию перевести с координат ячеек на имена строк и колонок. Перевод модели из 10 листов с месяцев на кварталы стоит тогда 2 действия вместо 460–3060 — расчёт по шагам приведён в тексте.

Хабр, привет!

На связи команда инженеров-аналитиков R-Vision. В июне 2026 года мы выделили 19 трендовых уязвимостей, и включили в дайджест те, что представляют наибольший практический интерес по уровню риска, подтверждённой эксплуатации и актуальности для специалистов по информационной безопасности.

В этом материале мы разобрали условия эксплуатации каждой уязвимости, возможные последствия их успешной эксплуатации и рекомендации по защите. Обзор поможет ИБ-командам расставить приоритеты при обновлении систем и быстрее закрыть наиболее критичные риски.

Привет, Хабр! Меня зовут Максим Шаповалов, я — руководитель отдела борьбы с мошенничеством в ecom.tech. В этой статье я расскажу, почему «банковские подходы» не работают в реалиях e-commerce и зачем антифрод нужен бизнесу, даже если «мошенников немного».

Когда говорят слово «антифрод», большинство всё ещё представляет банковский сценарий: краденные карты, подозрительные транзакции, скоринг в миллисекундах и автоматические блокировки всего, что кажется хоть малость подозрительным. Но такой «ужесточённый» подход не применим к маркетплейсам и сервисам доставки, потому что вместе с мошенниками начнут исчезать и "нормальные" пользователи. В какой-то момент это начнёт стоить бизнесу дороже, чем сам фрод: упадёт конверсия, проседет повторная покупка, снизится LTV, а продукт постепенно станет менее удобным для обычных клиентов. Именно поэтому антифрод в бизнесе — это не просто борьба с мошенничеством, это защита экономики продуктов и помощь бизнесу расти безопасно и устойчиво.

Чем больше секретов в инфраструктуре — тем сложнее ими управлять. Особенно остро эта задача стоит для контейнерных сред, в которых почти каждому контейнеру нужно предоставить доступ к определенным информационным ресурсам. Но если вы напрямую зашиваете секрет в коде и оставляете его в контейнере, возникает опасность компрометации. 

Меня зовут Даниил Рахновский, я ведущий архитектор в Orion soft. В этой статье мы поговорим о том, почему опасно доверять секреты контейнерам, рассмотрим, как упорядочить работу с секретами в Kubernetes с помощью системы управления секретами и какие встроенные инструменты в этом помогают.

Практика ASOC (Application Security Orchestration and Correlation, оркестрация и корреляция безопасности приложений), интегрирующая инструменты анализа защищенности со стеком разработки ПО, сегодня широко известна в сфере безопасной разработки. О ней много писали мы и другие авторы на Хабре. Эта концепция была переосмыслена и вышла на новый уровень. Специалисты Gartner даже ввели для нее новый термин ASPM, обозначающий практику, которая вместе с анализом уязвимостей и прочих задач ASOC включает в себя управление рисками. Особенности этого подхода, а также его реализацию в продукте DefectDojo мы и разберем ниже.