Об углеродном следе говорят уже не первое десятилетие — это один из главных маркеров климатических изменений. Страны спорят о квотах, корпорации рапортуют об «углеродной нейтральности», на Хабре — десятки публикаций. Но все эти меры в лучшем случае сдерживают рост концентрации CO2. А что если попробовать не просто тормозить — а откачивать углекислый газ из атмосферы?

Идея не нова, но у неё появился неожиданный союзник — океан. Морская утилизация углерода (marine Carbon Dioxide Removal, mCDR) — это десятки технологий: от выращивания водорослей до стимуляции химических реакций в морской воде. Сегодня этим занимаются десятки стартапов — от амбициозных новичков до тех, кто уже получил госфинансирование. В статье — что они делают и работает ли это.

По словам миллиардера и гендиректора OpenAI Сэма Альтмана, 2025 год должен был стать годом, «когда ИИ-агенты заработают в полную силу».

На эту же идею купились многие компании. ИИ-инструменты появились в поиске Google, в офисных программах Microsoft, в лайв-чатах большинства сервисов. Фирмы начали увольнять программистов, готовясь заменить их несколькими ИИ-кодерами. Людей сокращали целыми отделами — и в Европе, и в США, и в России. В основном это пришлось на конец прошлого года и начало текущего.

Но несмотря на всеобщую шумиху, сейчас видно, что прогноз Сэма Альтмана не оправдался. По исследованиям, даже лучший ИИ-агент (от Anthropic) мог выполнить только 24% от порученных ему типичных задач. А стоимость поддержки и оплата за серверы оказалась выше, чем большинство ожидали.

Недавний опрос, проведённый аналитической компанией Gartner, показал: больше половины руководителей теперь говорят, что откажутся от планов «значительного сокращения персонала службы поддержки клиентов» к 2027 году. И это речь идёт о поддержке клиентов, где задачи, казалось бы, обычно решаются вполне типичные!

В общем, хайп слегка пробуксовывает. Пиарщикам приходится на ходу переписывать речи о том, что ИИ «превзошёл автоматизацию». Вместо этого начинают использовать такие фразы, как «гибридный подход» и «трудности перехода» — чтобы как-то объяснить тот факт, что даже с ИИ компаниям по-прежнему нужны люди, управляющие рабочими процессами. Много людей.

Когда-то ещё в школе я впервые услышал о полевых транзисторах («полевиках»), и мне сразу захотелось сделать на них усилитель, приёмник или передатчик. В отличие от биполярных, полевые транзисторы обладают большим входным сопротивлением. Тогда мне были доступны только низкочастотные полевики, маломощные и слаботочные, очень чувствительные к статическому электричеству. На них мне удалось собрать разные усилители низкой частоты (УНЧ).

Сегодня полевые транзисторы (FET, Field-Effect Transistors) работают на высоких и низких частотах, способны управлять нагрузками с током в сотни ампер при напряжениях в сотни вольт. На мощных полевиках делают выходные каскады УНЧ и радиопередатчиков, измерительные приборы, схемы для силовой электроники и другие устройства. 

Представьте: пользователь открывает совершенно легитимную программу — скажем, видеоплеер, корпоративный мессенджер или даже встроенный в Windows инструмент. Программа запускается, выполняет свои функции. Антивирус молчит. Мониторы пользователя не показывают ничего подозрительного. Но в этот самый момент, под прикрытием доверенного процесса, в памяти компьютера уже тихо работает вредоносный код, крадущий конфиденциальные данные или готовящий почву для атаки на сеть. Как он туда попал и почему не был обнаружен? 

Один из возможных вариантов — использование атакующими техники DLL-Hijacking (Mitre T1574.001). Я встречал мнение, что техника (а если быть точным, то это подтехника для T1574: Hijack Execution Flow) DLL Hijacking — баян десятилетней давности и не может считаться актуальной угрозой для корпоративных Windows-сред. Затрудняюсь определить причину такого мнения, потому что атаки с использованием DLL-библиотек явно не ушли в прошлое — их по-прежнему упоминают в уважаемых отчетах по кибербезу — к примеру, здесь (Mandiant M-Trends 2024, стр.50) и здесь (Лаборатория Касперского, «Азиатские APT-группировки: тактики, техники и процедуры»). 

Причин широкого распространения таких атак несколько. В первую очередь, это скрытность, так как вредоносное ПО выполняется в контексте легитимного процесса, обходя сигнатурные проверки антивирусов, а для обнаружения требуется EDR и навыки работы с ним. 

Во-вторых, простота, так как для успеха часто достаточно лишь правильно названного файла .dll, помещенного в «нужную» папку, куда пользователь или приложение его случайно положат или откуда запустят уязвимую программу. 

В-третьих, техника работает на всех актуальных версиях Windows, поскольку уязвимы не столько сами ОС, сколько миллионы приложений, полагающихся на стандартный (и небезопасный по умолчанию) механизм поиска библиотек.

Наконец, как мне думается, в последнее время из-за распространения нейросетей сильно упал входной порог компетенций для конструкторов вредоносов. Я не эксперт в разработке приложений, но подозреваю, что написать вредоносную dll-библиотеку с помощью ChatGPT значительно проще, чем без него. 

В этой статье мы: 

За 90 секунд освежим в памяти, что такое DLL, как работает, в чем фундаментальная уязвимость механизма загрузки. 

Осветим примеры атак с подменой DLL согласно их классификации.

Расскажем о защитных мерах для предотвращения атак этого типа.

Приведем рекомендации для SOC по обнаружению атаки (и объясним, почему цифровая подпись — не гарантия легитимности библиотеки). 

Итак, добро пожаловать под кат!

Валидация входных данных — критически важная часть любого приложения. Без неё ваше приложение подвержено:

— паникам и ошибкам из-за неожиданных nil или невалидных значений,
— некорректной работе бизнес-логики при обработке невалидных данных,
— уязвимостям безопасности (SQL-инъекции, XSS и др.),
— сложностям в отладке из-за непредсказуемого поведения.

Рассмотрим типичный подход к валидации без специализированных библиотек...

Представьте, что на дворе — начало XVIII века, буквально расцвет эпохи мореплавания. Тысячи кораблей бороздят бескрайние океанские просторы в поисках заработков, неизведанных земель или неприятелей. Но есть одна большая проблема: суда регулярно теряются в море. Кончается это либо крушением, либо смертью от голода и жажды. Всё потому, что у моряков нет надёжного способа определить долготу — никто толком не знает, где находится корабль.

Чтобы решить эту задачу, британское правительство — обладатель самого мощного флота на тот момент — учреждает премию в 20 000 фунтов. И такой человек находится. Его зовут Джон Гаррисон, он часовщик.

Мы ковыряли поиск пути через A* на протяжении двух глав и при этом были сосредоточены на синтаксических изысках F#. В этой главе мы отдохнём от синтаксиса и посмотрим на то, как этот алгоритм мог бы развиваться в более функциональном стиле.

Современные «мыслящие» машины возникли благодаря открытиям в области физики сложных материалов.

Спиновые стекла могут оказаться самыми полезными из бесполезных вещей, когда-либо обнаруженных. 

Эти материалы — обычно состоящие из металла, а не стекла — демонстрируют загадочное поведение, которое заинтересовало небольшое сообщество физиков в середине 20-го века. Спиновые стекла сами по себе не имеют какого-либо практического применения, но теории, разработанные для объяснения их странностей, в конечном итоге вызвали сегодняшнюю революцию в области искусственного интеллекта. 

В 1982 году учёный, изучающий физику конденсированного состояния, Джон Хопфилд, позаимствовал теорию спиновых стёкол, чтобы построить простые сети, которые могли учиться и иметь воспоминания. Сделав это, он оживил изучение запутанных сетей цифровых нейронов, которые были в значительной степени заброшены исследователями искусственного интеллекта, — и вывел физику в новую область: изучение разума, как биологического, так и механического. 

Мир все больше беспокоится о климатических изменениях и углеродном следе. Ветряные генераторы, солнечные панели и другие альтернативные источники энергии находят применения в самых неожиданных отраслях. Вот только главным стопором их развития остается по-прежнему не самая высокая эффективность в сравнении с традиционными источниками.

Однако даже в такой требовательной к затратам энергии сфере, как авиация, уже есть действующие проекты на базе водородного двигателя с практически нулевым выбросом. А главный пионер в этом деле — Бертран Пиккар, сын и внук знаменитых первопроходцев воздухоплавания и глубоководного погружения. 

На глубине 600 метров, в темноте у побережья Калифорнии лежит огромная бетонная сфера. Она похожа на какой-то гриб, выращенный гигантской внеземной цивилизацией. Её стены могут выдержать давление в 77 раз больше атмосферного — так что она не боится даже шторма или землетрясения. От центра сферы к пляжу бежит большой провод, подключенный дальше к общей калифорнийской энергосети. Внутри сферы — не нефть, не газ, и не воздух. Она держит внутри морскую воду.

Целый ряд таких сфер — часть амбициозного проекта StEnSea (Stored Energy in the Sea) по балансированию энергетической системы целых государств. Здесь ученые решают главную проблему чистой энергии: как её хранить и распределять в те часы и дни, когда ветер перестаёт дуть, а Солнце закрыли тучи?

Я провел за этой игрой часов 200, если не больше. Кажется, что я больше всех в мире ждал выхода продолжения, долгих 8 лет (хотя, очевидно, речь идет о миллионах геймеров по всему миру). Ни один игровой проект так меня не увлекал. И после выхода второй части я засел поосновательнее: наиграл уже больше 500 часов и останавливаться не собираюсь (правда, обновление Elden Ring, похоже, заставит меня это сделать).

Но уверен, что большинство читателей этой статьи могут рассказать в комментариях примерно такую же историю, что и я. Почему же мы с вами проводили в играх серии RDR столько времени? Почему продажи насчитывают десятки миллионов копий? И уверен, третья часть, если она выйдет, разлетится со скоростью, сравнимой с продажами разве что другого детища Rockstar — франшизы GTA.

Посмотрим на историю создания, не побоюсь этого слова, легенды, и узнаем, как она повлияла на развитие целого жанра игр в открытом мире. 

Что выйдет, если провести геймификацию работы на максималках?

Выйдет японская компания Disco, где всё внутри — одна экосистема, построенная на своей игровой валюте. Вся компания устроена как ММО, где каждый сотрудник выполняет выбранные им «квесты»-задания и продвигается вверх по списку ачивок. А любое действие стоит определенное число ДКП (кто играл в «Линейку» или WoW, тот поймет).

Снаружи устройство Disco выглядит как настоящая дистопия, финальная точка капитализма. Но на удивление сотрудники вроде не жалуются, а по продуктивности эта фирма почему-то бьет всех своих конкурентов.

В предыдущей статье я начал разработку open-source веб-приложения для стриминга видео с веб-камеры и управления роботом. Написал фронтенд, который принимает видеопоток от mjpg_streamer, а также отправляет команды через WebSocket на бэкенд, написанный на FastAPI.

Во второй части я расскажу, как отправлять команды роботу с WebSocket-бэкенда. Мой робот работает на плате Orange Pi Zero, передавая и принимая информацию через Wi-Fi. Я покажу, как настроить сервер Nginx на роботе в качестве обратного прокси, а также напишу Python-код для приёма команд с веб-приложения.

Статья будет полезна любителям робототехники и веб-программистам, интересующимся фреймворком FastAPI. Я продемонстрирую работу с несколькими WebSocket-соединениями в одном веб-приложении, а также покажу настройку Orange Pi Zero для работы.

В прошлой главе мы перенесли A* на F#, после чего в образовательных целях занялись выдёргиванием его «кишок» наружу. Тогда процесс «потрошения» не был завершён до конца, но сегодня мы его добьём. Что касается метагейма, то мы продолжим путь от функции к конструктору и даже успеем слегка залезть на «ту сторону».

Международная группа физиков выпустила исследование, согласно которому многие физические явления можно объяснить тем, что наша Вселенная не возникла из «сингулярности», как ранее предполагал Большой взрыв, а образовалась внутри сверхмассивной чёрной дыры.

По этой теории, материя внутри коллапсирующего облака достигла состояния высокой плотности, но вместо того, чтобы сжаться в бесконечную сингулярность, она «отскочила назад, как сжатая пружина» из-за накопленной энергии, создав нашу Вселенную.

Это объясняет многое о тёмной материи и позволяет убрать ряд парадоксов. А весь секрет, оказывается, состоял в белых карликах, живущих сотни триллионов лет.

В 2007 году, когда слово «смартфон» еще не было на слуху, сооснователь Microsoft представил миру компактный компьютер под названием Vulcan FlipStart размером чуть больше толстого бутерброда. Мощный, компактный, с полным «фаршем» на борту, включая VGA-выход — ну просто мечта для любого, кто разбирается в компьютерах. Или все-таки не для любого?

Ответ подсказывает сама история: FlipStart продавался меньше года, и потом проект быстро свернули из-за крайне низких продаж. Давайте посмотрим, в чем была идея и почему так и не прижился «полноценный компьютер в кармане». 

Концепция этого цикла начиналась с простого переноса тайловых миров на F#. Однако в процессе его описания я основательно растёкся по древу, за счёт чего у нас образовался большой подготовительный этап из пяти глав про языковые фичи и прочую «фундаменталочку». Думаю, что с подготовкой закончено, поэтому сегодня мы обратимся непосредственно к тайловым мирам.

Но начнём мы практически с конца — с адаптации поиска пути. Это несложная задачка, но в процессе её решения мы успеем закрепить пройденный материал и по инерции заскочить в новый.

Мощная математическая техника используется для моделирования таяния льда и других явлений. Но у учёных долгое время были опасения по её использованию из-за некоторых «кошмарных сценариев». Новое доказательство устранило это препятствие.

«Чувствуешь запах? Это напалм, сынок. Больше ничто в мире не пахнет так.
Я люблю запах напалма поутру», — говорит с экрана полковник Килгор из фильма «Апокалипсис сегодня». Но в этот момент зритель максимум может ощутить запах попкорна или чипсов — в зависимости от того, с чем он смотрит кино.

А теперь представьте: вместе с этой легендарной репликой в нос ударяет едкий запах бензина. Каково? Закрываешь глаза — и вот ты уже во Вьетнаме, в реве вертолётов, рядом с бравым воякой.

Такие попытки сделать кино более «настоящим» — в том числе через запахи — предпринимались ещё с 1950-х. В этой статье расскажем про стартап Digiscent, созданный выпускниками Стэнфорда в конце 90-х, коротко пройдёмся по истории технологий передачи запахов и заодно подумаем: есть ли у них вообще будущее.