Разработка

Всем привет!

Сегодня любое развитие онлайн-бизнеса, его процессы и выручка напрямую зависят от бесперебойной работы сайтов и веб-приложений. Тут же возникает риск кражи персональных данных и чувствительной информации из хранилищ веб-сайтов и приложений. Еще хуже, если злоумышленники взломают онлайн-ресурс, а затем продолжат развитие атаки уже внутри инфраструктуры компании. Чтобы избежать кибератак, приводящим к потере прибыли и штрафам за утечки данных, нужно заняться защитой своих веб-приложений.

Чаще всего для защиты от атак на сайты и веб-приложения используют сервис WAF. Один нюанс – при подключении такого сервиса требуется грамотно рассчитать основной параметр емкости – Requests Per Second (RPS). Это нужно, чтобы WAF обладал емкостью, которой будет хватать для стабильной работы онлайн-ресурса, и при этом его владелец не переплачивал за лишние мощности. В этой статье мы расскажем, как рассчитать RPS четырьмя разными способами, чтобы успешно защитить свой онлайн-бизнес от хакеров.

Понедельник, утро, открываешь проект, а авторизация на dev-стенде снова сломана. Или же надо поторопиться с релизом фичи, а бэк еще не готов, и разрабатывать нужно параллельно, и тут без моков не обойтись. Ну или классика: в командировке лежит интернет, и вся работа встала колом. Знакомо?

Что тут можно поделать? Можно подождать, пока починят стенд. Можно залезть в код и что-нибудь там нахардкодить, переполнив его ненужной логикой моков. Можно поставить Postman, Insomnia или другие популярные решения. Но у каждого подхода есть подводные камни: простои и сорванные дедлайны, забытые хардкоды в продакшене, необходимость согласований с инфобезом (особенно если вы работаете в банке) и зависимость от внешних серверов.

Мы попробовали существующие решения и поняли: ни одно из них не закрывает наши потребности полностью. Нужно было что-то свое: простое в установке, работающее офлайн, не требующее дополнительных приложений и аккаунтов. Что-то, что можно быстро настроить под себя и не зависеть от внешних решений вендора. Так появился наш велосипед — браузерное расширение Req-Saver. 

Да, представимся. Мы — Александр Битько и Дмитрий Панфилов, фронтенд-разработчики в ПСБ. Сегодня расскажем, как превратили мокирование запросов из головной боли в простую и понятную работу.

1 августа 2012 года, торговая фирма Knight Capital развернула новую версию торгового ПО SMARS. Из‑за ошибки при развертывании на одном из восьми серверов осталась старая тестовая версия кода, из‑за чего торговый робот начал неконтролируемо рассылать миллионы ошибочных заявок на покупку и продажу акций. Этот процесс длился около 45 минут и привел к убыткам в размере примерно 440 миллионов долларов — почти весь капитал компании.

​Ключевая проблема мониторинга состояла в том, что система PMON (Position Monitor) полностью полагалась на ручной мониторинг: она не генерировала автоматических оповещений и не выделяла превышение лимитов. Трейдеры Knight видели аномальную активность в логах, но не понимали контекст:

Главная задача Deception-решений — выявить присутствие потенциальных злоумышленников в защищаемой сети и замедлить их продвижение путем направления на ненастоящие активы. Эти решения позволяют выявить атаку до того, как она достигнет реальных систем и нанесет ущерб.

В данной статье мы расскажем, что из себя представляет Deception, рассмотрим эффективность приманок и ловушек, а также протестируем их на специально подготовленных стендах.

Привет, Habr!

Будем знакомы, меня зовут Сергей. 45 лет, работаю админом. Решил поделиться своим опытом, как я проектировал коммуникации в доме. 

Живем с женой, т. к сын уже вырос и отправился в самостоятельное плавание. Мы завели лабрадора и стали всерьез подумывать о даче — видимо возраст, потянуло на природу. А еще три года назад мы стали владельцами одной прелести — одноэтажного домика с верандой. То ли 60-х, то ли 80-х годов постройки. Такие дома выглядят однотипно.

Можно ли смоделировать хаос пуассоновских потоков бронирований и конечный автомат состояний рейса (от «по расписанию» до «приземлился») целиком внутри PostgreSQL? Мы решили, что для создания идеальной учебной базы данных — можно. Вместо старых статичных таблиц мы построили генератор, имитирующий жизнь глобальной авиакомпании. Рассказываем, зачем это было нужно и почему старая база на 2,5 ГБ перестала справляться с задачами.

Представьте, что сегодня у вас по плану тренировка с базовым упражнением — становой тягой. Вы поднимаете штангу весом в 100 кг — это ваша физическая способность на текущий цикл. Реализовать её помогают мышцы, кости связки. Вы не видите эти органы под кожей, но именно их слаженная работа позволяет вам поднять этот вес. И если бы в момент выполнения упражнения можно было просветить «рентгеном» ваш организм, их системную работу стало бы видно. А ещё стало бы понятно, на что обратить внимание для восстановления и развития, если в процессе у вас что-то «заболело».

Недавно я летел из Гонконга в Хитроу рейсом British Airways. Тот же самый маршрут я проделал в 2023 году, и помню, как в 14-часовом путешествии понадеялся на развлечения в самолёте. Однако на этот раз по дороге в Лондон у компании появилось интересное предложение: бесплатный WiFi для «мессенджеров» участникам «The British Airways Club».

Я был практически уверен, что не состою ни в каком подобном клубе (да и летел я эконом-классом), но оказалось, то это всего лишь название программы для часто пользующихся услугами компании. Довольно удобно было то, что можно зарегистрироваться в программе через портал авторизации, находясь прямо в воздухе; и хотя он требует адрес электронной почты, его не нужно верифицировать (то есть можно завершить регистрацию без доступа к Интернету).

После входа портал предложил мне «Начать сессию», и это действительно позволило мне общаться текстом. Я попробовал Whatsapp, Signal, Wechat и Discord. Первые три работали (но без поддержки изображений); Discord, как и ожидалось, не заработал. Совсем неплохо для бесплатного WiFi!

Откуда он знает?

Это первый вопрос, который возник у меня после проверки работы мессенджеров. На дворе 2025 год, всё должно шифроваться при передаче. Почему же система знает, что я использую Whatsapp или Discord? Поначалу я решил, что соединение как-то ограничивает ширину канала/передачу данных отдельных TCP-соединений, поэтому при отправке одного-двух сообщений они проходят, но что-то большее отклоняется.

Чтобы проверить эту гипотезу, я попробовал открыть на телефоне классический example.com. К сожалению, он не загрузился; значит, всё это устроено немного сложнее…

В трейдинге часто говорят: «Цена — это следствие, объём — это причина».
Именно так я наткнулся на одну простую, но крайне интересную закономерность: если в момент падения появляется свеча с объёмом, который в два раза превышает средний за последние 60 дней, — то на следующей свече часто начинается рост.

Предлагаю протестировать эту идею, узнать какой выход мы получим и написать рабочего real-time бота с помощью python.

Много кто на Хабре знает мое имя из-за моего проекта dnevniklib - Python библиотека для работы с API МЭШ (Московская Электронная Школа). На пике популярности ее скачали с PyPI 3000 раз! Данный проект являлся моей моей визитной карточкой, многие мои знакомые, которые как и я програмисты, нашли меня именно через мой Github. Да, это было круто, но потом произошло затишье... Я кинул проект в архив и он до сих пор там валяется. Но почему?

Эта статья расскажет о чем сразу стоит позаботится, прежде чем выпускать какой-либо продукт (даже open source) в main ветку

Блуждая по Хабру, я всё чаще слышу один и тот же рефрен: «Хабр уже не тот». Статьи не набирают, интерес аудитории угас, а в кулуарах DevRel'ы жалуются, что «продвигаться стало невозможно». Но так ли это на самом деле? Или это классическая «раньше трава была зеленее»?

Исследователь Сэм Карри вместе с коллегами хорошо известен благодаря своим исследованиям безопасности корпоративной инфраструктуры. Зачастую он находит довольно простые ошибки, которые тем не менее представляют интерес, — скорее как пример максимально безалаберного подхода к безопасности. В сферу его исследований часто попадают компании из автоиндустрии (пример 1, пример 2). Детали еще одного исследования по этой теме были обнародованы на прошлой неделе: вместе с коллегами Иэном Кэрроллом и Галем Нагли Карри нашел грандиозную дыру в веб-портале Международной автомобильной федерации (FIA).

FIA участвует в организации не только «Формулы-1», но и множества других автоспортивных мероприятий. Для работы с участниками соревнований предусмотрен специальный веб-портал. Ввиду большого количества различных спортивных состязаний зарегистрироваться на нем может любой желающий. После создания учетной записи следует довольно сложный процесс регистрации, в ходе которого требуется предоставить множество данных о себе и загрузить подтверждающие документы. После создания учетной записи исследователи начали анализировать процесс обмена информацией с сервером. Они обратили внимание, что в ответ на обновление данных о собственной учетке сервер дает чуть больше информации, чем было предоставлено пользователем.

Работая над статьёй ИИ не изменит IT, я обратила внимание, что ключ ко многим проблемам нейросетей — это закон Гудхарта: «Когда мера становится целью, она перестаёт быть хорошей мерой». Закон этот настолько универсальный, что захотелось посвятить ему отдельную статью.

Он объясняет, почему ChatGPT галлюцинирует, когда его поощряют за правдоподобность, школьники учатся списывать ради хороших оценок, а поисковики постоянно обновляют алгоритм ранжирования.

«Сделал и забыл» — это не про сайты, не про SEO и не про цифровой маркетинг. В этой статье разберёмся, почему это не чья-то злая воля, а системная закономерность. И как, понимая её, выстраивать устойчивые процессы.

Внимание в трансформерах не имеет памяти между шагами, что ведет к нестабильным градиентам. Решение Momentum Attention, где текущие Value векторы смешиваются с предыдущими через экспоненциальное скользящее среднее. Этот подход добавляет инерцию, стабилизируя фокус модели. Внутри разбор механики, корректный код на PyTorch и анализ трейд оффов

Еще недавно поиск в Google или Яндекс был главным инструментом инженера. Сегодня все изменилось: AI-помощники вроде ChatGPT, Gemini или Claude, понимающие запросы на естественном языке, кардинально меняют подход к работе. Однако их использование упирается в серьезные преграды: вопросы конфиденциальности корпоративных данных, географические блокировки и лимиты бесплатных тарифов стали новой головной болью.

Что, если получить все преимущества мощной языковой модели, но без этих недостатков? Решение — развернуть собственную модель на своих серверах. Эта статья —практический гид по созданию автономного чат-бота, который не уходит в облако, работает без интернета и полностью защищает данные. Я пройду путь от теории до работающего локального прототипа.

Windows 11 — современная и красивая операционка, но порой она может работать медленнее, чем хотелось бы. Особенно это заметно на старых или менее мощных ПК. Хорошая новость в том, что существует несколько простых и эффективных способов улучшить производительность системы, сделать её быстрее и удобнее в использовании.

В этой статье мы разберём, как правильно настроить Windows 11, избавиться от ненужных процессов и оптимизировать работу, чтобы ваш компьютер работал плавно и стабильно.

Кстати, если вам интересны IT-технологии и полезные инструменты, заглядывайте в мой Telegram-канал. Я регулярно публикую там свежие новости, лайфхаки и другие полезности. А сейчас — к сути статьи.

MCP без воды и шаблонного кода на практике: разбираем протокол, поднимаем сервер, тестируем через Inspector и учим LLM торговать через Finam API. Разберёмся, когда MCP выгоднее «обычных функций», как изолировать интеграции и упростить отладку инструментов.

Присматриваемся к Расту, как возможному кандидату на реализацию задачи Card DOM. Рассматриваем, как он поддерживает полиморфные структуры данных, в частности, приведение типов между трейтами.

Привет, Хабр!

Четыре года назад, еще в институте, одним из моих первых серьезных проектов была простая LSTM-модель для прогноза погоды. Недавно, пересматривая старые наработки, я задался вопросом: насколько дальше можно зайти, применив накопленный за эти годы опыт и современные инженерные практики?

Эта статья — история такого "рефакторинга длиною в 4 года". Это рассказ о том, как простой академический проект был переосмыслен и превращен в полноценное End-to-End (E2E) решение. Цель — не просто снова предсказать погоду, а на практическом примере продемонстрировать системный подход к построению ML-пайплайна с нуля.

В статье рассматриваются все ключевые этапы: от разработки отказоустойчивого веб-скрапера до проведения сравнительного анализа трех разнородных моделей прогнозирования:

Производителям чипов приходится постоянно решать одну и ту же задачу — находить баланс между скоростью и энергоэффективностью. Intel, судя по последним анонсам, попыталась сделать это в серии Panther Lake. В ней компания собрала воедино успешные элементы предыдущих проектов. Так что Panther Lake становится своего рода мостом, соединяющим сегменты рынка, где раньше приходилось выбирать между экономией батареи и скоростью вычислений. И подходят чипы буквально для всего — от тонких ультрабуков до более требовательных систем. Что ж, поехали разбираться!