Windows *

Стоит компьютеру начать притормаживать, как многие первым делом идут ставить какой-нибудь оптимизатор. Подход в целом понятен. Нажал кнопочку, и программа сама очистила память, прибила все лишнее, и система полетела как новенькая. Ведь все же знают, что за годы работы любая ОС, а не только Windows, обрастает мусором, а мусор этот тормозит, и надо его просто вымести. Так? Так. Правда, нередко то, что делают эти программы, либо ничего не меняет, либо меняет, но во вред. А то немногое, что систему и правда ускоряет, никакой кнопки не имеет и денег не стоит. Об этом и поговорим.

Нас пятеро: друзья и команда по Tarkov Arena. После блокировки Discord и прекращения работы обходного способа мы не нашли подходящую российскую замену и начали делать BOLTUN. В живых тестах голос рвался ровно раз в три секунды, хотя локальная запись была идеальной. Мы меняли буферы, WASAPI, Opus, ADPCM, PCM, UDP и серверный relay. В итоге период вывел нас на неожиданную причину: диагностический лог каждые 50 кадров. Разбираю расследование, собственный формат TVO2 на 80 мс и устройство голосового тракта.

Не буду повторятся и заново объяснять что такое ONYX, в этой статье я уже все подробно описал. Это обзор нового обновления.

Есть неприятный момент на техническом собеседовании. Интервьюер заканчивает длинный вопрос, и ты понимаешь, что тема знакома. Ты делал это на работе, помнишь правильный подход и даже подходящий случай. Но отвечать нужно сейчас, а в голове одновременно идут четыре процесса: разобрать формулировку, вспомнить детали, выстроить ответ и не зависнуть в тишине.

Если интервью на английском, добавляется пятый — перевод.

Проблема здесь не в знаниях, а в бюджете времени. Естественная пауза после вопроса — это примерно две‑четыре секунды. Дальше собеседник считывает её как заминку. Всё, что должно уместиться в этот интервал, — распознать конец реплики, понять, о чём именно спросили, собрать структуру ответа и начать говорить.

Обычный AI‑чат в соседней вкладке в этот бюджет не помещается, и дело не в качестве модели. Посчитайте, из чего складывается задержка: услышать вопрос, переключить окно, напечатать или вставить формулировку, дождаться генерации, прочитать выдачу, найти в ней полезное, вернуться в разговор. Даже без времени на саму генерацию транспортная часть съедает больше, чем у вас есть.

Хабр, привет!

На связи Александр Леонов, ведущий эксперт центра безопасности Positive Technologies (PT ESC) и дежурный по самым опасным уязвимостям месяца. Мы с командой аналитиков Positive Technologies регулярно смотрим на поток информации об уязвимостях из самых разных источников: бюллетени безопасности вендоров, соцсети, блоги, телеграм‑каналы, репозитории кода, базы уязвимостей и эксплойтов. Из этого многообразия мы стараемся выделять самое важное — трендовые уязвимости, которые уже используются в реальных атаках или с высокой вероятностью будут эксплуатироваться в ближайшее время.

С прошлого дайджеста мы добавили в общий список еще четыре трендовые уязвимости.

Я представляю, насколько поверхностным может казаться такой текст на Хабре, но по личному опыту могу сказать: огромное количество суперпрофессиональных, талантливых IT-бизнесменов, программистов и даже дизайнеров, не знают, как снимать скриншоты, и мучаются, пользуясь неподходящими инструментами.

Поэтому — гайд по тому, как делать скриншоты, от самых простых, универсальных способов, до сложных, заточенных под специфические задачи инструментов.

Не стесняйтесь его читать.

Если вы когда-нибудь пытались просмотреть сетевые запросы десктопного или мобильного приложения через HTTPS-прокси, то наверняка сталкивались со странной ситуацией: прокси настроен, корневой сертификат установлен и доверен, системный прокси прописан, а в списке запросов пусто. Или приложение начинает выдавать ошибку сразу после включения перехвата.

Ниже будет описан набор реальных сценариев, со схемами работы на сетевом уровне и примерами того, как это выглядит в прокси-приложении. Для этого я использую Сольпугу и несколько демо-приложений с разными условиями.

Есть класс ошибок, которые проходят все ручные проверки и спокойно доезжают до продакшена. Не пятисотки, не пустые поля, не сломанная структура — с этим как раз всё в порядке. Речь про случаи, когда сервис отвечает статусом 200, все поля на месте, типы правильные, и при этом одно число посчитано неверно.

Расскажу, как я проверяю такие ответы, когда в команде нет автотестов и в ближайшее время не появится: писать и поддерживать код некому, а сверка ответа с документацией делается глазами. Подход применим в любом инструменте, я просто покажу его на своём рабочем сценарии — создании заказа с расчётом скидки.

Голосовой ввод для Windows за ~1 секунду | Полностью локально • CPU • Open Source

Как заставить Whisper распознавать речь почти в 4 раза быстрее на обычном CPU без GPU и без облака. Разбираю архитектуру WhisperType, сужение окна энкодера, потоковую обработку аудио, оптимизацию faster-whisper и подводные камни WinAPI.

Я диктую постоянно: сообщения, заметки, постановку задач — говорить в разы быстрее, чем печатать, а мысль не успевает остыть. Проблема в том, что удобной диктовки, которая не гонит звук в чужое облако, я не нашёл. Так появился PasteTalk: локальная диктовка для Windows по горячей клавише, а вокруг неё — собственный сервер, приложение для телефона и Telegram-бот.

Отдельным требованием стала мама: из-за слабого зрения печатать на телефоне она почти не может, и телефонная часть проектировалась под самый жёсткий случай — одна кнопка на весь экран, крупный шрифт, ошибки словами. Забегая вперёд: правки «для мамы» сделали приложение удобнее и для всех остальных.

Под катом — архитектура, цифры и четыре бага, каждый из которых молча съедал наговорённый текст.

Есть вещь, которую я до сих пор считаю лучшим, что случалось с развёртыванием Windows: ты подходишь к машине, выбираешь в начале всё, что тебе нужно, — и больше её не касаешься. Идёшь пить чай. Через несколько минут возвращаешься к готовому компьютеру с именем, в домене, с драйверами и софтом.

Это MDT. И его больше нет.

Дальше — история о том, как я в него влюбился, как он у меня разваливался, как я упёрся в стену, и что из этого получилось.

DLL sideloading - это когда в каталог программы подсовывают библиотеку с тем же именем, что и нужная ей DLL. В результате Windows сначала цепляется именно за неё и загружает её вместо системного файла. Этот приём по-прежнему работает, даже если включён SafeDllSearchMode, и недавно его использовали в атаках против FileZilla и CPU-Z.

В статье я разбираю этот метод на примере WinSCP. Сначала делаю статический анализ: проверяю зависимости в Import Table и сверяю их со списком Known DLLs, чтобы сразу отсеять те варианты, которые загрузчик всё равно берёт только из системной папки. Затем провожу динамическую проверку в Procmon и смотрю, где именно загрузчик действительно ищет DLL. В финале - прокси-библиотека на Rust.

В прошлый раз я писал, как из за ограничений и необходимости админить смешанный парк корп устройств, появился собственный MDM. Несмотря на то что предыдущий пост вышел совсем недавно, упорная работа над проектом шла параллельно, поэтому готов представить вам продолжение. Параллельно буду прикреплять скрины нового веб интерфейса, чтобы можно было почувствовать разницу.

Со временем у меня появилось несколько серверов: VPS, домашний NAS и ещё пара машин под разные задачи. Для подключения я использовал PuTTY. Он работает, но управлять несколькими серверами в нём неудобно. Сессии хранятся в реестре Windows, список хостов плоский, вкладок нет. Чтобы открыть два сервера, нужны два отдельных окна.

Termius устроен иначе. Там есть нормальный список хостов, вкладки и синхронизация. Но для работы нужен аккаунт, данные хранятся в облаке, а часть функций доступна только по подписке.

Мне не хотелось регистрироваться и загружать список своих серверов в облако ради обычного SSH‑подключения. Поэтому я начал делать собственный клиент - LucidSSH. Это не попытка собрать ещё один комбайн для системных администраторов. Мне нужен был простой локальный SSH‑клиент с несколькими дополнительными функциями: защитой от опасных команд и понятными объяснениями ошибок.

Я не занимаюсь администрированием каждый день. Поэтому делал программу прежде всего для таких же пользователей, как я: тех, кто впервые настраивает VPS, NAS, Raspberry Pi или небольшой домашний сервер. Разрабатываю LucidSSH в свободное от основной работы время.

Google, Anthropic, xAI, Microsoft, Meta*, OpenAI — все эти компании собирают данные пользователей с помощью своих чат‑ботов с искусственным интеллектом. Специалисты Neowin рассказали, как отключить некоторые функции для сбора данных. Речь пойдёт только об обычных чат‑ботах, поскольку именно с ними в основном взаимодействуют пользователи.

В этой статье я покажу пошаговое руководство для решения практического задания для SOC с Letsdefend — SOC342 CVE‑2025‑53770 SharePoint ToolShell Auth Bypass and RCE. Само задание представляет собой расследование эксплуатации критической уязвимости, наша задача понять как началась атака, что делал злоумышленник и какие индикаторы компрометации есть.

В Яндекс облаке есть маркетплейс решений, в котором достаточно много вариантов установки разных ОС с готовым набором пакетов. Но Windows Server в виду особенностей лицензирования недоступен. Но бывают случаи когда очень надо, поэтому решил написать эту инструкцию.

Сборку необходимо осуществлять на базе Windows Server (2016,2019,2022) английской версии. Cloud init не понимает названия групп на русском.

Каждый день я использую qBittorrent. Это отличный торрент-клиент, стабильный и кроссплатформенный. Наверное, работает лучше чем любой другой торрент клиент. Но интерфейс у него на Qt Widgets, и на Windows 11 он выглядит не нативно(+ лично для меня не хватает некоторых вещей, о которых расскажу в статье)

Я долго искал в интернете что-то подобное, но найти подходящее так и не смог, поэтому взялся пилить своё собственное решение. Переписывать движок с нуля было бы откровенной дуростью: qBittorrent пилят и тестируют годами, повторить это в одиночку за разумное время нереально. Значит, задача сузилась: оставить движок как есть, а вокруг него построить красивый интерфейс и внедрить новые функции.

Так, день за днём, через месяц получился WinBitTorrent

Задача формулировалась в одно предложение: робот должен сам звонить людям в WhatsApp, проигрывать голосовое приветствие, записывать ответ и присылать оператору расшифровку с вердиктом «да / нет / надо посмотреть руками».

Проблема в том, что официально это невозможно. У WhatsApp нет API для голосовых роботов: Business API умеет шаблонные сообщения, провайдеры на рынке умеют текстовые рассылки, голосовые звонки закрыты наглухо. Готового решения не существует ни за деньги, ни за большие деньги.

Зато существует официальное десктопное приложение, которое звонить умеет. И его можно водить за руку.

Это рассказ о том, что из этого вышло: с чего начиналось, какие подходы умерли по дороге, четыре слоя автоматизации — от CDP до виртуальных аудиокабелей — и один урок про производительность, который перечеркнул половину архитектуры уже на живых звонках.

Сразу оговорюсь: по отношению к правилам платформы это серая зона, и я не предлагаю это повторять. Мне здесь интересна чистая инженерия — как автоматизируется то, что автоматизировать не предполагалось. Ограничения и риски честно разберу в конце.

Кода будет много. Всё интересное в этом проекте живёт именно в деталях.

Да, звучит странно, но заголовок - не кликбейт, а быстрый ответ, который возможно ты ищешь. Почему-то это ни где не описано и ChatGPT не знает. Я сам выяснил путём экспериментов.