Обновить

Чтение книг расширяет наш кругозор, заставляя мозги работать и восполняя пробелы в “белых зонах”. Сегодня в рубрике “что почитать” мы поговорим про книгу Алексея Усанова “Реверс-инжинириг встраиваемых систем”.

Алексей позиционирует свое творение как руководство по погружению в мир встраиваемых систем - от их первоначального анализа и получения прошивки до нейтрализации механизмов защиты от реверс-инжиниринга и модификации. В книге приводится базовый набор оборудования и ПО, с помощью которого можно проводить исследования большинства систем. Издание адресовано инженерам и разработчикам встраиваемых систем, а также студентам технических ВУЗов.

Структурно книга состоит из 6 глав, охватывающие различные направления программно-аппаратного хакинга: первичный анализ, получение прошивки, статистический и динамический анализы, механизмы защиты страиваемых систем и, в качестве дополнения, обустройство рабочего места исследователя.

Если говорить про автора, то Алексей более 15 лет занимается исследованиями встраиваемых систем и системной разработкой, является руководителем направления исследований безопасности аппаратных решений в компании Positive Technologies, а также аботал преподавателем на кафедре Информационная безопасность МГТУ им. Баумана.

Книгу я дочитываю, поэтому могу смело ее рекомендовать. Приобрести экземпляр можно напрямую у Издательства ДМК за 1749 рублей, но советую поторопиться, так как тираж у книги всего 200 экземпляров.

🧠 Обязательно поделись с теми, кому это может быть полезно: 💬 Телеграм | 💬 Max | 📝 Хабр | 💙 ВКонтакте

Теги:
Всего голосов 4: ↑4 и ↓0+4
Комментарии3

125 токенов в секунду на RTX 4070 Ti SUPER: как я заставил локальную LLM работать полноценным кодинг-агентом

По статистике, среди рядовых пользователей настольных компов самая распространенная видеокарта имеет 16 ГБ видеопамяти. По опросам GaugeDB, такие карты занимают 27,21% рынка. У меня как раз видеокарта NVIDIA GeForce RTX 4070 Ti SUPER с 16 ГБ видеопамяти GDDR6X, которая на текущий момент стоит 900$. До сего момента главной проблемой было то, что на видеокарте такого класса невозможно было запустить LLM-агента, который будет достаточно умным и достаточно быстрым. Если запускаешь умную модель типа Qwen 3.8 27B (Dense архитектура), то на выходе получаешь 10-20 токенов в секунду. А для комфортной работы кодинг-агента надо 100-150 токенов в секунду.

125 токенов в секунду на RTX 4070 Ti SUPER: как я заставил локальную LLM работать полноценным кодинг-агентом

Публикации