Компания F6 исследовала основные угрозы, векторы атак и тактики киберпреступников, атакующих российские компании в 2024–2025 годах. По данным Центра кибербезопасности (ЦК) F6, 37% инцидентов были связаны с майнерами криптовалют, а загрузка пользователями программ с вредоносной нагрузкой из непроверенных ресурсов оказалась самым распространенным вектором компрометации.
На маркетплейсах всё чаще появляются старые телефоны из двухтысячных. И это не ноунейм-звонилки, а модели известных брендов вроде Nokia и Motorola. Попытки заработать на ностальгии? Или осознанное потребление и переработка?
Цены смешные: легендарный Nokia N95 от $50, а бодрый слайдер Nokia 5300 всего за $20.
Почему же так дёшево, получится ли окунуться в прошлое за смешную цену, и что скрывается за такими рефами внутри и снаружи — разбираю далее в статье.
Этот опыт настиг меня в самом начале карьеры Руководителя ИТ-проектов (далее – РП). Поэтому все истории мне пришлось пройти, не имея ни многолетнего опыта управления проектами, ни вообще какого-либо образования менеджера.
Все что у меня было — это большое желание расти и достигать поставленных целей. А инструменты мне пришлось искать по пути) И я не о типичных пунктах из PMBoK!
Меня зовут Алина Прасковина, я руководитель проектов в MONS, «КОРУС Консалтинг». И прежде чем раскрыть секреты своей системы, расскажу предысторию: как же так случилось, что на еще совсем юного РП свалилось такое количество проектов?
Что будет, если к опасному запросу в LLM приписать специально подобранную строку токенов? Вместо отказа модель может послушно сгенерирует подробный ответ на запрещённую тему — например, как ограбить магазин. Именно так работают состязательные суффиксы: они заставляют LLM игнорировать ограничения и отвечать там, где она должна сказать «опасно».
Генеральный директор Ford Джим Фарли заявил, что занимает выжидательную позицию относительно внедрения технологии Apple CarPlay Ultra в автомобили компании. Его пока «не впечатляет» эта технология.
Знаете, что бесит больше всего? Когда Вы делаете всё правильно с точки зрения контента, семантики, ссылочной массы — а сайт всё равно проваливается в выдаче. Открываете PageSpeed Insights, а там красные цифры LCP: 4.2 секунды. И вдруг понимаете: проблема не в вашем коде. Проблема в сервере, который думает три секунды, прежде чем отдать первый байт HTML.
С мая 2021 года Google официально включил Page Experience в факторы ранжирования, и это изменило правила игры. Теперь недостаточно просто написать хороший текст и собрать ссылки — нужно, чтобы сайт загружался за считанные секунды, иначе Google просто не покажет его в топе. Даже если контент идеален.
По данным исследований, увеличение времени загрузки с 1 до 10 секунд повышает bounce rate на 123%. Каждая секунда задержки — это минус 20-22% конверсии. Каждые 100 миллисекунд — минус 2.4% на десктопе и минус 7.1% на мобильных. Цифры жестокие, но реальные.
И вот что интересно: по моему опыту работы с несколькими десятками e-commerce проектов, в 60-70% случаев узким местом оказывается именно инфраструктура. Не JavaScript. Не картинки. А сервер, который медленно отвечает, или отсутствие кэширования, или shared hosting с перегруженными соседями.
Сегодня я расскажу, как инфраструктура влияет на Core Web Vitals, покажу реальные кейсы с цифрами и дам чек-лист для аудита. Без воды, только практика.
Microsoft снова объединяет ключевые команды разработчиков Windows в рамках объявленной реорганизации. Руководитель Паван Давулури, назначенный президентом по Windows и устройствам в начале этого месяца, рассказал об изменениях во внутренней служебной записке.
Здравствуйте, уважаемые читатели!
В этой статье я хочу рассказать об одной интересной компьютерной мыши, выпущенной отечественным производителем в далёком 1991 году. Помимо уникального дизайна, мышь содержит в себе ряд электронных компонентов, которые мы увидим. Также расскажу о проблеме, которая сгубила этого «грызуна», но я всё-таки не теряю надежды его воскресить. Будут детальные фото составляющих компонентов с описанием внутренней начинки этого интересного устройства, а в роликах вы увидите вскрытие «капсулы времени».
Команда Python for Devs подготовила перевод статьи о скрытых издержках использования старых версий Python. TL;DR: 83% разработчиков застряли на Python 3.10–3.11, и это обходится компаниям в миллионы долларов ежегодно из-за лишних "облачных" затрат. А ведь казалось бы, обновиться — проще простого.
Если клиент жалуется в соцсетях, от бренда вы с 99% вероятностью увидите один сценарий — извинение и предложение решить проблему в личке. Но что делать, если жалоба откровенно хамская? Разбираем результаты недавнего исследования.
Перед прочтение приглашаю в свой канал про рост продуктов.
Разработка больших языковых моделей обычно ассоциируется с астрономическими затратами. Но пример китайской компании DeepSeek показывает, что эта логика не всегда работает: их модель R1 была дообучена всего за 294 тыс. долларов США (на базовую версию ушло около 6 млн). Для сравнения, создание ChatGPT обошлось OpenAI в суммы на порядки выше.
Если информация китайских разработчиков верна, создавать LLM смогут не только корпорации уровня OpenAI, но и относительно небольшие компании. Правда, данные от DeepSeek вызывают сомнения у специалистов: не исключено, что часть расходов осталась «за кадром». Сегодня посмотрим, какие методы применяла DeepSeek, чем их стратегия отличается от подхода OpenAI и почему ИИ-сообщество оказалось разделено на оптимистов и скептиков.
OpenAI добавила в ChatGPT функцию реальных покупок. Теперь прямо в диалоге с ботом пользователи могут заказывать товары, без переходов на внешние сайты. Пока что эта возможность работает только в США и ограничена интеграцией с Etsy, но OpenAI уже заявила о планах расширять географию и подключать новые торговые площадки.
Эту статью хотел бы посвятить некоторым технологиям распределения/балансировки трафика по разрозненным радиолинкам в пределах одной РРЛ.
В предыдущей статье «РРЛ для самых маленьких» https://habr.com/ru/companies/megafon/articles/925514/ я рассказывал о некоторых технологиях и решениях, позволяющих увеличить пропускную способность РРЛ (радиорелейных линий):
- XPIC (Cross-Polarization Interference Cancellation)
- CA (Carrier Aggregation)
- SDB (Super Dual Band)
- или строительство параллельных линков на разных частотах
Использование этих решений позволяет получить РРЛ в конфигурации N+0 (2+0, 4+0, 8+0 или 16+0), где N – это количество независимых радиолинков. Почему независимых? А потому, что эти технологии не занимаются распределением трафика между линками, у них другая задача – организация дополнительных радиолиний ("стволов").
Привет, Хабр!
В этой статье хочу поделиться нашим опытом интеграции с Kafka.
В Мегафоне несколько десятков сервисов являются потребителями данных, публикуемых в кластерах Kafka. Все они разрабатывались под узкоспециализированные задачи.
В какой-то момент в нашем КХД также появилась необходимость интеграции с Kafka.
При разработке первой интеграции мы пошли традиционным путем и использовали Kafka Connect для Confluent 6.0.1. Сообщения, читаемые коннектором, перекладывались в Hadoop. Далее в PySpark выполнялся парсинг нужных данных, и полученные пачки выгружались в Oracle Exadata.
Но на этапе опытно-промышленной эксплуатации у нас возникли проблемы с производительностью из-за большого объема читаемых данных: ~100-110 млн сообщений в час (поток со звонками абонентов). Также было требование от бизнеса - данные в конечной витрине должны появляться с задержкой не более часа. Оптимизация интеграции затянулась еще на пару месяцев.
В итоге решение, которое мы внедрили в пром, не в полной мере устроило нас. Сложная реализация подразумевала необходимость привлекать на его дальнейшую доработку дефицитных экспертов.
Тем временем, перед нами встала задача разработки еще нескольких интеграций с Kafka.
Было очевидно, что требуется какое-то решение, которое не только ускоряло бы внедрение, исключая рутинную разработку, но и позволяло реализовать стандартную для таких интеграций батчевую выгрузку считанных сообщений в разные БД (Oracle/Hive/ClickHouse и в перспективе в Greenplum). И кроме того, умело выполнять предварительную обработку данных на лету (парсинг и трансформацию значений заданных атрибутов).
В прошлой статье мы рассмотрели новые поправки в законодательстве об административной и уголовной ответственности за правонарушения в сфере персональных данных (ПДн). Дорогие Операторы ПДн, как вы там? Успели подать уведомление в Роскомнадзор, победив перебои в работе портала? Приступили к выстраиванию правомерных процессов обработки ПДН и системы их защиты?
Как мы знаем, Федеральный закон от 27.07.2006 г. № 152-ФЗ «О персональных данных» призван в первую очередь защищать права и свободы граждан, поэтому важно его соблюдать не с точки зрения защиты от штрафов, а с точки зрения защиты ПДн граждан. Нововведения в КоАП и УК РФ заставили Операторов собраться и все-таки заняться пробелами в обработке и защите ПДн в их организациях. На мой взгляд, это послужило первым шагом в налаживании диалога с регуляторами и к действиям, направленным в первую очередь на выстраивание грамотной защиты данных граждан.
Активизация операторов ПДн в мае этого года – позитивная тенденция, но за уведомлением в РКН должна стоять большая проделанная работа, иначе подаваемая в Реестр операторов, осуществляющих обработку ПДн, информация не будет отражать действительность, и главная цель – защита так и не будет достигнута. Уведомление в РКН не защитит вашу организацию от возможной утечки ПДн, и, как следствие штраф за неуведомление вы может и не получите, но для злоумышленников обрабатываемые вами ПДн останутся лакомым активом. Для построения комплексной защиты персональных данных необходимо начать с первого и очень важного шага, именно об этом шаге я и хочу поведать в этой статье.
Как организовать инфраструктуру для высоконагруженной рекламной платформы: опыт МоеVideo
Когда миллионы пользователей генерируют огромный поток трафика, компаниям необходимо обеспечить высокую производительность системы и стабильную обработку данных. Такому же примеру последовала платформа МоеVideo. Рассказываем, как на IT-инфраструктуре Selectel она:
подключила оптимальные конфигурации серверов под отдельные задачи,
подобрала произвольные серверы под специфические требования СУБД,
организовала геораспределенную сетевую связность.
Подробности кейса читайте в Академии Selectel, а также оставляйте заявку на бесплатную миграцию ➡️
Western Digital выпустила обновления прошивки для нескольких моделей сетевых накопителей NAS My Cloud, чтобы устранить критическую уязвимость. Её можно было использовать удалённо для выполнения произвольных системных команд.
На одной из конференций по разработке ПО я разговорился с коллегой о современных подходах и архитектурных паттернах. В ходе беседы он задал мне, казалось бы, простой вопрос:
«Какой архитектурный паттерн используется в твоём текущем проекте?»
Этот вопрос заставил меня задумать и взглянуть на проблему выбора архитектуры под другим углом. Возможно, повлияла атмосфера конференции (всё-таки они должны приносить пользу), но я задумался: почему при разработке приложений мы чаще всего закладываем один архитектурный паттерн, а не комбинацию нескольких? Однако, как показал личный опыт и обсуждения в профессиональном сообществе, этот вопрос часто подразумевает поиск единственного правильного ответа. В реальности же, на практике, мы нередко видим, как команды стремятся придерживаться одного доминирующего подхода — будь то акцент на CQRS, строгое следование Hexagonal Architecture или применение DDD в объеме текущего понимания и опыта команды. Но мало кто пытаеться применить сразу несколько подходов, где каждый паттерн решает свою задачу.
Гибридные подходы, комбинирующие сильные стороны различных архитектурных решений, становятся не просто возможной опцией, но часто необходимостью. Каждое из этих решений способно эффективно решать специфические проблемы:
Сервис DoorDash презентовал автономного робота-доставщика Dot, которого начали использовать в одном из районов американского города Финикс. Dot весит 150 кг, а его длина составляет 1,5 м. Робот оснащён камерами и датчиками. DoorDash указывает, что Dot способен развивать скорость до 32 км/ч, передвигаясь по дорогам, велосипедным дорожкам и тротуарам. На одном заряде робот способен преодолеть 8 км, перевозя до 13 кг груза.
