Новое исследование представило метод, использующий классические вычислительные мощности для снижения текущего уровня безопасности RSA до неприемлемо низкого предела. Применение атаки к устаревшим 1024-битным ключам заняло всего несколько месяцев на академическом кластере процессоров.
На днях я писал здесь, как держу сотни Telegram‑ботов в одном процессе Node.js. Статью прочитали почти 6 тысяч человек, и это приятно. Но есть одна вещь, про которую я там промолчал: продукт пока никто не покупает.
Код я умею писать, замерять и чинить. А клиентов начал искать только неделю назад, и с этим пока сильно хуже. Расскажу, что пробовал, что из этого вышло и куда двигаюсь дальше.
Откройте форму заказа почти любого интернет-магазина. Под полями две-три галочки: согласие на обработку персональных данных, согласие на рассылку, согласие с офертой. Пока все не отмечены, кнопка «Оплатить» серая. Спросите, зачем так, и ответ почти всегда будет один: юрист сказал, что без согласия нельзя, а лишнее согласие точно не повредит.
Тогда встречный вопрос: на каком основании магазин будет доставлять заказ, если покупатель отзовёт согласие на следующий день? Правильный ответ - на основании договора купли-продажи. И сразу непонятно, зачем было согласие.
Главное: согласие - лишь одно из оснований обработки, причём самое хрупкое, потому что человек может отозвать его в любой момент. Если ваш процесс держится только на согласии, он держится на честном слове клиента.
Каталог всех оснований мы уже разбирали в отдельной статье. А теперь о другом: почему бизнес собирает согласия там, где они не нужны, и во что ему это обходится.
С помощью систем маркировки Минпромторг планирует проводить дополнительные проверки поставщиков электроники. Об этом заявил министр промышленности и торговли Антон Алиханов. «Система маркировки нам очень много даст дополнительных возможностей с учётом того, что эти базы данных связаны сейчас с достаточно большим количеством других государственных информсистем», — добавил министр.
Новый вебинар из серии «Быстрый старт»
Переход на PostgreSQL и отечественные СУБД требует пересмотра привычных подходов к бэкапам. ИТ-специалистам приходится выбирать между нативными утилитами и централизованной системой резервного копирования. На вебинаре разберем, как найти оптимальный баланс, и на примере Postgres Pro покажем сценарии защиты и быстрого восстановления данных с Кибер Бэкапом.
15.10.2026 в 11:00 МСК проведем онлайн вебинар, на котором обсудим следующие темы:
Вызовы миграции
Почему при переходе на российские СУБД не обойтись старыми методами защиты
Эволюция поддержки бэкапа PostgreSQL в Кибер Бэкапе
Как мы развивали поддержку от версии к версии
Инкрементный бэкап и восстановление
Современные сценарии для баз данных
Кластерные конфигурации
Нюансы защиты распределенных сред
Демонстрация
Установка и настройка агента для PostgreSQL, инкрементный бэкап и восстановление данных, подходы к решению типовых проблем.
Я расскажу и расставлю акценты, которые гораздо важнее красивого лендинга, языка программирования, модной архитектуры и красивого кода. Акценты, которые позволят тебе раскрутить сервис и занять стабильное место на рынке.
Раньше я начинал учить английские слова и постоянно бросал это дело.
Находил новый способ, занимался им какое-то время, а потом появлялись дела, работа, не хватало времени, и я снова всё забрасывал.
Но полтора года назад всё изменилось: с того момента я выучил 623 слова почти не тратя на это время. Без силы воли, дисциплины и изменения привычного образа жизни.
В этой статье расскажу, как учить слова, когда вообще нет времени. И больше никогда это не бросать.
Знаешь это чувство, когда открываешь свой шкаф и ничего не можешь найти, потому всё не на своих местах и нет никакой системы куда бы “подсунуть” новую покупку? Ты опаздываешь, нервничаешь, а вместо стильного образа на важную встречу собираешь какой-то винегрет из мятых вещей.
В программировании бывает точно так же. Только вместо шкафа у нас код, а вместо одежды — куча условий if-else, нагроможденных друг на друга.
Допустим, ты пилишь UI-компонент формы ввода. И у тебя есть набор флагов состояния: empty, info, warning и, не дай бог, error.
Если писать «в лоб», код превращается в жуткого монстра, которого стыдно показать на код-ревью:
Привет, «Хабр»! Объединенная команда «Солара» и «Ростелекома» отвечала за киберзащиту инфраструктуры, задействованной в дистанционном электронном голосовании на выборах в Госдуму. За эти три дня мероприятия мы отразили более 3 тыс. волн DDoS-атак мощностью до 1,7 Тбит/с из 30 с лишним стран и заблокировали более 170 млн вредоносных воздействий на веб-сервисы, а также предотвратили попытки проникновения в инфраструктуру. Это были три дня непрерывной работы, о которых хочется рассказать подробнее: как мы к ним готовились и что происходило в процессе.
Как готовились
Мы начали готовиться еще в мае. Организовали оперативный штаб и ввели усиленную круглосуточную эшелонированную защиту ресурсов ДЭГ, ЦИК и связанных с ними систем. Главная задача, которую мы перед собой ставили, – не допустить компрометации системы.
В обеспечении безопасности было задействовано более 900 экспертов центра противодействия кибератакам Solar JSOC, работающих в разных часовых поясах. Защита включала многоуровневую оценку защищенности ДЭГ, круглосуточный мониторинг аномалий в поведении системы и пользователей, средства блокирования атак и оперативного реагирования. Параллельно специалисты центра мониторинга внешних цифровых угроз Solar AURA вместе с НКЦКИ отслеживали и блокировали вредоносные сайты, которые имитировали ресурсы ЦИК и ДЭГ.
Что происходило во время выборов
По мощности и количеству атак эти показатели превысили объемы предыдущего ЕДГ и выборов Президента в 2024 году, которые мы тоже защищали. По нашей оценке, воздействие осуществляли высокоорганизованные профессиональные группировки, которые применяли инструменты искусственного интеллекта (ИИ) для автоматизации ряда процессов.
OpenAI снова откроет Pro $200 для новых подписчиков, но вместе с этим изменит принцип расчёта включённого использования. По словам Тибо Соттио, в пересчёте на API-расходы новый вариант подписки даст примерно половину того объёма, который был у прежнего Pro $200.
OpenAI обещает сохранить для Pro $200 отсутствие пятичасового окна, чтобы пользователь мог расходовать доступный недельный объём тогда, когда ему это необходимо. Ранее OpenAI уже отключала пятичасовой лимит для обоих Pro-тарифов, тогда как для Plus его вернули в августе.
Логика OpenAI такая: даже после сокращения номинального объёма пользователи должны получать больше полезной работы, чем на Pro $200 месяц назад. Компания связывает это с ростом эффективности моделей и снижением стоимости их работы — часть этой экономии обещают передавать пользователям через тарифы.
При этом OpenAI отдельно говорит о новых возможностях подписки, которые не будут списываться из основного лимита. Что именно туда войдёт, компания пока не раскрыла.
Pro $200 возвращается на фоне сразу нескольких изменений. Во-первых, OpenAI отложила GPT-6.1 Astra. По данным Reuters и Wall Street Journal, внутренние тесты выявили проблемы с соблюдением инструкций, областью разрешённых действий и склонность модели не всегда корректно сообщать о собственных действиях. Релиз, который планировался на октябрь, отменили.
Во-вторых, параллельно появились утечки о Pro Max за $500 в месяц. В публичном репозитории Codex уже появился тип подписки promax, а ранее в интерфейсе ChatGPT нашли описание с $500 и «Fastest Work and Codex».
Creality представила профессиональный ручной 3D‑сканер Sermoon P1S. Устройство может работать автономно без подключения к компьютеру, а для контроля сканирования и базовой обработки моделей предусмотрен 6-дюймовый сенсорный экран. Кроме того, это более доступная версия сканера Sermoon P1, который компания выпустила зимой 2026 года.
Хаотичная IP‑адресация редко мешает сети на старте, но со временем превращается в проблему: появляются пересечения подсетей, сложная маршрутизация и зависимость от знаний отдельных инженеров. В статье разбираем, как выстроить адресный план, который позволит инфраструктуре масштабироваться без постоянных переделок.
Представлен открытый проект Terminal Velocity (tvty) - двадцать агентов ИИ, работающих в циклах (loop). В центре внимания — задачи (тикеты). Одно окно. Никаких поисков нужной вкладки.
«tvty — для тех, кто хочет вести разработку с Claude на максимальной скорости. Это нативный терминал для одновременного запуска множества агентов Claude Code: терминалы сгруппированы по проектам, а тикеты каждого проекта находятся прямо рядом с ними — агент задаёт вопрос, вы принимаете решение, работа продолжается. Почему это удобно Одно окно вместо двадцати вкладок. Видны все проекты, все агенты и то, что требует вашего внимания: принятие решения, непрочитанный ответ или тикет, блокирующий остальные задачи. Терминал каждого агента работает в реальном времени. Прямая привязка к сессии, высокая скорость, никаких лишних прослоек вроде tmux. Переключение одним нажатием клавиши или выбор из миниатюр, отображающих текущее состояние всех окон. Тикеты — рядом с терминалом. Планы, решения, эскалации, изображения: принимайте, отклоняйте или отвечайте, не отрываясь от клавиатуры», — пояснил автор решения.
Си отлично работает на микроконтроллерах и никуда не исчезает. Но часть правил, которые в Си держатся на архитектуре проекта и дисциплине разработчика, в Rust можно выразить так, чтобы их проверял компилятор.
Разберём это на DMA, владении периферией, состояниях GPIO, прерываниях и unsafe — без попытки доказать, что Rust должен заменить Си.
Представим распределённую инфраструктуру в разных регионах. Между площадками есть VPN: он даёт связность и защищает трафик. Каждый час нужно передать бэкап объёмом 50 GB и развернуть его в другом регионе.
Чтобы уложиться в час, нужна стабильная полезная скорость. Но после запуска cronjob оказывается, что передача идёт заметно медленнее: RTT около 30 ms, иногда теряются пакеты, а бэкап не успевает скачаться даже за пару часов. Рассмотрим, что с этим можно сделать из разряда минимум действий, максимум пользы.
Рабочий день закончился. Вы доделываете свои дела, и тут руководитель просит вас подготовить сложный отчёт: «Срочно, никто кроме тебя не сделает. Успеешь за час?».
Вы уже не раз выручали, и это стало нормой.
Разбираем кейс о психологической безопасности и трудных диалогах.
В первые месяцы моей работы журналистом, пишущим о физике, почти десять лет назад я постоянно натыкался на странную последовательность символов: AdS/CFT. Она меня изрядно пугала, и я решил просто не обращать на неё внимания.
Но долго прятать голову в песок не получилось. Вскоре я узнал, что эти символы обозначают удивительную связь между, казалось бы, несовместимыми мирами гравитации и квантовой механики. А ещё более странным образом это «соответствие анти‑де‑ситтеровского пространства и конформной теории поля» предполагает, что гравитация устраняет различие между объёмом и площадью. Более общая идея получила название голографического принципа, и теперь мне кажется, что это самое глубокое предположение в теоретической физике за последние 30 лет.
Физики‑теоретики склонны голосовать ногами, и AdS/CFT вызвало настоящий массовый забег. Три основополагающие статьи по этой теме, опубликованные в конце 1990-х годов, получили десятки тысяч цитирований и с огромным отрывом стали самыми цитируемыми работами по теоретической физике цифровой эпохи. В моих разговорах с физиками, изучающими голографию, они часто казались искренне ошеломлёнными и прибегали к словам вроде «волшебство» и «чудо», чтобы её описать. И, конечно, не помешало и то, что голография привела к практически общепринятому ответу на самую знаменитую загадку физики: вопреки тому, что утверждал Стивен Хокинг, чёрные дыры не являются тюрьмами, из которых ничто не может выбраться.
Но даже после того, как я написал о множестве открытий в области голографии и провёл бесчисленное количество разговоров с работающими над ней физиками, ощущение путаницы не исчезло. Я слышал, что голография предполагает, будто гравитация и квантовая механика — это одно и то же, и что пространство может быть иллюзией. Я также слышал, как голографию описывали одновременно и как математический факт, и как спекулятивный полёт фантазии. Поэтому я решил сопоставить эти дикие идеи и выяснить, что именно голографический принцип говорит о нашей Вселенной.
В прошлой статье я разбирал спекулятивное декодирование — способ ускорить языковую модель. Метод обещает, что ускорение не изменит ответы: распределение текстов на выходе останется ровно таким же, как при обычной генерации. Гарантия следует из самого устройства метода, но её стоило проверить на практике.
Первая попытка дала обратный результат: статистический тест уверенно сообщал, что распределения различаются. Ошибка сидела не в модели и не в ускорении, а в самом тесте. По одному выводу её было не разглядеть: числа выглядели нормально.
Эта статья о том, как статистический тест может показать различие там, где его нет, и как такую поломку отловить. Языковые модели тут ни при чём: такая же поломка случается и в A/B-тесте, в проверке после квантизации и в регрессионном тесте, который сравнивает распределение времени ответа до и после релиза.
Привет!
Заверните обычный File в структуру из одного поля и пробросьте чтение внутрь. Пара строк, логика не поменялась. А теперь скопируйте через io::copy файл на 64 мегабайта: голый File справлялся за два системных вызова, обёртка сделает больше шестнадцати тысяч.
Ошибки в коде нет, вы просто выпали из специализации, которой в стабильном Rust официально не существует. Зато в стандартной библиотеке на ней висит больше сотни функций, и такая фича там не одна: даже NonNull хранит адрес в типе, который на stable объявить нельзя.
Чем глубже копаешь, тем веселее. Та же специализация ускоряет collect и умеет заставить код без единого unsafe читать освобождённую память, а итератор, написанный как обычная функция, превращается в идеальный ассемблер и почему-то отказывается векторизоваться. Материала набралось на четыре-пять статей, это первая, и в ней пять фич: gen-блоки, pattern types, специализация, become и #[loop_match].
Написать запрос, проверить ответ, переделать результат. Нам стало интересно, сколько рабочего времени ИИ экономит после всех этих действий и что происходит с качеством. Давайте посчитаем вместе. Но сначала расскажем, что произошло за прошедшую неделю.
Это вторая часть материала про ИИ-агентов в корпоративном контуре для блога ЛАНИТ. В первой речь шла о том, как ограничить агента технически, какие полномочия ему давать, как разделять доверенные и недоверенные источники, что логировать и как тестировать систему до запуска. Здесь – о следующем вопросе. Что происходит, если ограничения все-таки не сработали, агент сделал что-то не то, а последствия уже наступили?
Я не юрист, и этот текст не стоит воспринимать как правовую консультацию. Это взгляд человека, который проектирует и внедряет такие системы и регулярно сталкивается с ситуациями, где техническое решение внезапно становится вопросом ответственности, доказательств и полномочий. Конкретные юридические решения в реальном проекте нужно обсуждать с профильными специалистами.
Главная мысль статьи довольно простая – ИИ-агент может получать данные, принимать промежуточные решения, формировать документы, вызывать инструменты и инициировать действия, но самостоятельным носителем ответственности он от этого не становится. Поэтому у любого значимого действия должна оставаться восстанавливаемая цепочка: кто дал агенту полномочия, от чьего имени он действовал, кто должен был проверить результат и в каком состоянии находилась система в момент инцидента.
