Digital Cowboy
Предлагаю перейти на сторону зла, на темную сторону программирования. Ситхи сильнее джедаев. И печенек хватит на всех. Предупреждаю, прежде чем начнете читать далее. Характер при переходе на темную сторону портится.
Как работает ваш мозг, когда вы говорите на иностранном языке? Сначала переводит внутри на родной или сразу понимает и формулирует фразы на иностранном? Скорее всего, каждый человек ответит на это по-своему, а ответ будет зависеть и от уровня владения языком, и от того, по какой методике вас этому языку учили, и от особенностей мышления и речи вообще. Тем интереснее понять, как с этим обстоят дела у больших языковых моделей. Их обучают преимущественно на английских текстах, но как-то невзначай они вдруг начинают неплохо говорить и на других языках. Да, похуже, чем на английском, но всё-таки вполне достойно. Так что закономерно, что на общей волне интереса к интерпретируемости AI возникает запрос разобраться с этой мультиязычностью моделей.
Интуитивно (а вообще просто по аналогии с человеком) кажется, что раз модель обучалась на английском, то он должен быть ее “родным” языком. То есть когда мы спрашиваем GPT на русском, он внутри сначала переводит на английский, там же формулирует ответ, а затем переводит обратно на русский. Если это действительно верно, то это означает, что у модели есть некоторый уклон не только к англоязычной грамматике и лексике, но отсюда и к соответствующим метафорам, логике, поведению. То есть, к менталитету англоязычного мира. А если это неверно? Тогда еще хуже — тогда совершенно непонятно, как модель достигает такого хорошего результата на таком скромном объеме обучающих данных.
На просторах интернета есть несколько статей об алгоритме получения хеш-функции Стрибог (ГОСТ 34.11-2012), в том числе и на Хабре. Однако везде в качестве примера приводится реализация на языках программирования C, C#, Python и других. То есть идет последовательное выполнение операций алгоритма. В данной статье я хочу затронуть аппаратную реализацию на языке System Verilog, уделить внимание распараллеливанию вычислений и описанию интерфейсов модулей. Для начала кратко рассмотрим теорию.
Сейчас у многих есть свой личный сервер. Насколько вы задумывались о безопасности? Настроили вход по ssh‑ключам, firewall и на этом всё? Давайте поговорим про РЕАЛЬНУЮ безопасность.
Эта статья о том, как запариться, распилить свой ноутбук болгаркой, вставить туда микроконтроллер и интегрировать всё это с умным домом. Или по‑простому: радикальная защита селфхостинга — уровень «хардкор».
Вводные
У меня был старый ноутбук Thinkpad t440p, который лежал без дела. Я решил сделать на нем селфхостинг.
Содержимое блокчейна хранится где-то на сервере в центре обработки данных на этом прекрасном земном шаре. Клиенты запрашивают контент или данные с серверов приложений во время просмотра веб-страниц или использования любых приложений (архитектура клиент-сервер).
Блокчейн — это одноранговая сеть компьютеров, которая упорядоченно вычисляет, проверяет и записывает транзакции в общий реестр. В результате создается распределенная база данных, в которой хранятся все данные, транзакции и другие соответствующие данные. Узел — это компьютер в сети P2P.
В этой статье мы раскроем обширную тему: “Dust Attack” известная как: "Dusting Attack" или "Crypto Dust". Возможно каждый пользователь криптовалют или держатель большой суммы монет BTC, ETH замещал на своем криптовалютном кошельке поступление незначительно малой суммы монет в satoshi, это поступление маскируется под видом "Donate", но на самом деле это целая математический отточенная система по отъёму всех накопленных монет кошелька на балансе. Рассмотрим две различные примеры пылевой атаки, чтобы пролить свет на все тонкости этой манипуляции и какие риски могут ждать пользователей и держателей популярной криптовалюты Биткоин. Для проведение пылевой атаки большую роль играет подтверждение изоморфизма майнерами, т.к. с 2022 по 2024 года многие криптовалютные сервисы и аппаратные кошельки активно борются с пылевой атакой. На данный момент широкую популярность получил способ самостоятельно создавать пылевые транзакции на собственном холодном кошельке.
Если поинтересоваться у людей вокруг, слышали ли они что-нибудь о Биткоине, то наверняка каждый ответит: "о да, конечно". Уже несколько лет криптовалюты подгоняются под религиозные нормы, кто-то зарабатывает на них огромные деньги, а целые государства не понимают, как реагировать на новые технологии.
Тем не менее что это, как это работает, и зачем оно всё нужно? Чем это лучше существующих платежных систем и причем тут видеокарты? Об этом и не только будет идти речь в данной статье.
Привет, Хабр!
В этой статье мы обсудим генерацию псевдо-случайных чисел участниками, которые не доверяют друг другу. Как мы увидим ниже, реализовать “почти” хороший генератор достаточно просто, а вот очень хороший – сложно.
Зачем вообще нужно генерировать случайные числа участникам, не доверяющим друг другу? Одна из областей применения -- это децентрализованные приложения. Например, рассмотрим децентрализованное приложение, которое принимает ставку от участника и либо удваивает сумму с вероятностью 49%, либо забирает с 51%. Приложение будет работать только если алгоритм может непредвзято получить случайное число. Если злоумышленник сможет повлиять на результат или предсказать случайное число, и даже незначительно увеличить свой шанс получить выплату в приложении, он получит возможность опустошить его.
Когда мы разрабатываем распределенный протокол генерации случайных чисел, мы хотим, чтобы он обладал тремя свойствами:
Он должен быть непредвзятым. Другими словами, ни один участник не должен каким-либо образом влиять на результат генератора случайных чисел.
Он должен быть непредсказуемым. Другими словами, ни один участник не должен иметь возможность предугадать, какое число будет сгенерировано (или вывести какие-либо его свойства) до того, как оно будет сгенерировано.
Протокол должен быть жизнеспособным, то есть устойчивым к тому, что какой-то процент участников отключатся от сети или намеренно попытаются остановить протокол.
В этой статье мы рассмотрим два подхода: RANDAO + VDF и подход, основанный на стирающих кодах. В следующей части мы подробно разберем подход, основанный на пороговых подписях.
Привет, Хабр! Меня зовут Сергей Прилуцкий, я руковожу отделом исследований компании MixBytes. Мы занимаемся аудитами безопасности смарт-контрактов и исследованиями в области блокчейн-технологий. В числе прочего занимаемся и направлением zero-knowledge. Эта статья подготовлена по мотивам моего доклада на Highload про zkSNARKs. Это одна из самых горячих тем в современной криптографии. Они используются для обеспечения приватности и масштабируемости в децентрализованных системах. Поговорим, как масштабировать криптографические системы, какие проблемы существуют у снарк-алгоритмов и зачем они нужны.
Всем привет! Недавно открыл для себя язык Rust. О своих первых впечатлениях поделился в предыдущей статье. Теперь решил копнуть немного глубже, для этого необходимо что-то посерьёзнее списка. Выбор мой пал на дерево Меркла. В этой статье я хочу:
Хотя технологии на основе блокчейна обладают многими качествами, которые отличают их от других вычислительных парадигм, их основным ценностным предложением является генерация криптографической истины. В самом простом смысле, криптографическая истина — это форма вычислений и ведения учета, которая является более точной, доступной, проверяемой и защищенной от взлома, чем существующие альтернативы.
Криптографическая истина происходит от инфраструктуры с минимизацией доверия - кода, который работает именно так, как задумано, потому что его выполнение и проверка не зависят от доверия к незнакомцам или неконтролируемым переменным. Блокчейн генерирует минимизацию доверия, используя криптографию для аутентификации данных и обеспечения хронологического порядка записей, а также децентрализованный консенсус для подтверждения новых записей и сохранения их неизменности. Благодаря этому механизму многосторонние процессы могут отслеживаться и выполняться на общем, достоверно нейтральном бэкенде, который стимулируется к честному управлению.
# модульное хеширование
hash = key % N of nodes
Пламенный хабропривет! Это лонгрид от двух Иванов из VK: Ивана Расторгуева, который знает всё про платформу VK Mini Apps, и Ивана Бойченко, который развивает направление NFT ВКонтакте. Недавно мы провели первый собственный Web3 онлайн-хакатон VK NFT × Definition и хотим поделиться с вами его результатами и своими планами развития NFT-технологий в наших сервисах.