Обновить

Все потоки

Сначала показывать
Порог рейтинга

Я давно пишу на Хабре о недооценённой важности философии в науке («Хокинг преждевременно похоронил философию», «Роль нарратива в научном процессе», «Эффект Даннинга-Крюгера не то, чем кажется»), и поэтому вижу тему ИИ под особым углом: я вижу в ней синтез существовавшего всю индустриальную эпоху разделения на физиков и лириков. Это изменит и Хабр (если, конечно, Хабр позволит себе измениться), потому что всё позиционирование Хабра держится на упорно поддерживаемой сегрегации технарей от гуманитариев, которая просто несовместима с ИИ-проблематикой.

Практически все главные вопросы ИИ — вопросы философского характера. Это не значит, что ИИ само по себе не является цифровой сущностью и продуктом IT в классическом понимании. Но считать, что проблематика ИИ — это задача для технарей, это как считать, что познание о человеке является предметом биологии. Биология человека, безусловно, является частью науки о человеке — но наука о человеке вовсе не является частью биологии.

В каком-то смысле, я ждал этого поворота до того, как он случился (т.е. до того, как ChatGPT де-факто обессмыслил тест Тьюринга), когда писал, например «Как этика стала самой дорогой проблемой Кремниевой долины, а философия — её самым практичным решением». И всё же я не ожидал, на самом деле, что время этого перехода настанет так быстро. И тем не менее — мы уже в нём.

(Надумалось в результате работы над статьями о диалектике ИИ и прогресса, методологии генеративной поисковой выдачи и дискуссии о сгенерированных текстах)

Теги:
+8
Комментарии0

Ликбез. Как ИИ рисует картинки.

После пяти постов возникает закономерный вопрос: если ИИ все это время продолжает текст, то как он рисует картинки?

В заметке про токены выяснилось, что слова для модели превращаются в машинные кусочки. Но ничего не мешает проделать похожий фокус с изображением.

Для нас на фотографии кот. Для компьютера - много-много цветных точек. Работать с ними по одной так же разумно, как писать «межконтинентальная» по одной букве. Поэтому картинку тоже дробят на подобие токенов и учат модель работать уже с ними. Для компьютера картинка начинается примерно как огромная таблица чисел. Каждая точка хранит несколько значений: сколько в ней красного, зеленого и синего. Условный белый пиксель - 255, 255, 255, черный - 0, 0, 0, красный - 255, 0, 0. Фотография 1000×1000 превращается уже примерно в три миллиона чисел. Никакого «кота» среди них нет: есть только числа, расположенные в определенном порядке. А кот появляется уже из связей между ними - где проходят границы, какие участки похожи по цвету, что образует шерсть, глаз, ухо и в конце концов целую морду.

Процесс обучения тоже выглядет иначе. Берем картинку кота и постепенно портим случайным шумом, пока кот окончательно не превращается в хаос. Потом ставим обратную задачу: вот тебе шум, попробуй восстановить картинку. Не получилось - подкрутили. Еще кот. Еще человек. Автомобиль. Дерево. Еда. И так раз за разом, пока модель не научится превращать шум обратно в осмысленные изображения.

Опять же никто ничего не объясняет. Где у кота должны быть уши, как выглядит шерсть, куда падает тень и сколько пальцев обычно бывает у человека, приходится выяснять самостоятельно. С пальцами, как мы знаем, были проблемки. Но откуда генератор вообще знает, что по слову «кот» нужно вытаскивать из шума кота? При обучении картинки связывают с их текстовыми описаниями. И текст, и изображение машина переводит в наборы чисел и постепенно учится сопоставлять одно с другим. Поэтому «кот» для нее в итоге связан не с конкретной фотографией, а с огромным набором общих признаков всех увиденных котов. 

Когда мы просим «нарисуй черного кота на деревянном столе», примерно это она и делает. Берет шум и шаг за шагом превращает его во что-то, все больше похожее на черного кота на деревянном столе. Никакого готового кота она обычно не достает и фотографии между собой не склеивает. И тут хорошо чувствуется разница в масштабе задачи. Небольшую языковую модель сегодня можно целиком запихнуть в несколько гигабайт памяти и спокойно гонять на ноутбуке. Генератор хороших картинок вместе со всем необходимым хозяйством легко потребует уже под сотню гигабайт. К слову, моему ноуту для генерации картинки по заданным критериям нужно минут 10-15, в процессе которых он в основном генерирует шум, а в конце - фигню.

Генератор картинки снова и снова, несколько десятков раз, перетряхивает будущего кота целиком, пока тот наконец не станет похож на кота.

Но общий принцип все еще тут. Мы даем машине огромное количество примеров и заставляем найти в них закономерности, а потом она использует найденное, чтобы построить то, чего раньше не было.

С текстом она снова и снова решает, какой кусочек добавить следующим. С картинкой - что изменить в шуме на следующем шаге.

И вот здесь наконец можно сформулировать основной принцип: мы не научили машину писать и не научили ее рисовать.

Мы научили ее выбирать следующее действие.

А текст или кот - это уже мелочи.

Теги:
+3
Комментарии0

Как масштабировать знания, а не нагрузку

Когда обращений становится больше, кажется логичным расширить команду. Но вместе с новыми людьми растет и другая нагрузка: нужно помогать и передавать контекст новичкам, отвечать на одни и те же вопросы. При этом один сотрудник может заново искать решение, которое другой уже нашел.

С этим столкнулась команда клиентского сервиса ITSM 365. Кира, бизнес-аналитик клиентского сервиса и куратор командной базы знаний, рассказала, как команда постепенно выстроила систему работы со знаниями.

1️⃣ База знаний сама по себе проблему не решает

Можно написать сотни инструкций, но если их сложно найти, они дублируются или быстро устаревают, коллеги продолжат спрашивать друг друга. Поэтому работу с базой мы строим вокруг четырех принципов:

  • Актуальность — обновляем материалы и следим, чтобы они не дублировались.

  • Доступность — встраиваем статьи в рабочий процесс.

  • Признание — публично отмечаем всех, кто участвовал в подготовке материалов.

  • Ответственность — поддерживаем базу всей командой.

Как куратор, я проверяю, нет ли уже статьи на нужную тему, и помогаю авторам. Если коллеги замечают неточности, сообщают мне — я вношу правки сама или передаю материал автору.

При этом новые статьи пишем не ради количества, а когда видим повторяющийся вопрос или решение, которое пригодится другим.

2️⃣ Нужные инструкции должны быть под рукой

Важно, чтобы сотруднику не приходилось отдельно вспоминать, где искать нужную информацию. Поэтому стараемся сделать знания частью самого рабочего процесса.

Например, при выборе категории заявки портал сразу предлагает коллегам подходящие материалы. Клиентам он тоже подсказывает статьи: например, перед регистрацией обращения с высоким приоритетом предлагает инструкции, которые могут помочь восстановить работу приложения самостоятельно.

3️⃣ Иногда достаточно простого решения

Не все задачи требуют ИИ или большой автоматизации. Чтобы не подключать инженеров к вопросам, с которыми можем справиться сами, мы используем шаблоны комментариев. С их помощью проверяем базовые сценарии, собираем информацию и понимаем, нужна ли дополнительная экспертиза.

Еще один инструмент вообще выглядит максимально просто — обычное текстовое поле с комментариями по клиенту. Туда записываем договоренности: кому обещали рассказать о новой функции, к кому нужно вернуться после релиза, кого предупредить об изменениях. Это решение появилось как временное еще семь лет назад, но ничего удобнее мы пока не нашли.

4️⃣ ИИ там, где он действительно экономит время

Для работы с длинными обсуждениями мы используем ИИ-ассистента. Прямо в заявке можем получить краткое содержание переписки, собрать контекст для другой команды или выделить основные требования.

Раньше на такую работу могло уйти около получаса, сейчас — в среднем 3–5 минут.

Еще с помощью ИИ ищем похожие обращения по смыслу, а не только по ключевым словам. Это выручает, когда не знаем, как такую проблему описывали раньше.

5️⃣ Что изменилось в работе

Раньше на вопрос «Как добавить новую колонку в список заявок?» специалист в среднем тратил около 25 минут, а стажер — почти час. Сейчас открываем готовую статью и обычно закрываем такой вопрос примерно за минуту.

При этом часть типовых обращений вообще перестала доходить до нас: клиенты находят ответы самостоятельно. Новичков стараемся раньше подключать к реальным задачам и учим искать нужные статьи по ходу работы. В итоге тратим меньше времени на повторяющиеся вопросы, а знания становятся менее зависимыми от конкретных людей.

Культура обмена знаниями начинает работать тогда, когда найти нужную информацию самостоятельно проще, чем ждать ответа коллеги.

→ Подробнее своим опытом Кира поделилась в статье.

Теги:
0
Комментарии0

❓Как использовать на 50% меньше дисковой емкости без снижения надежности

При тройной репликации каждый объект хранится в трех экземплярах, поэтому на 1 ПБ данных требуется 3 ПБ дисковой емкости. Такой подход к отказоустойчивости заметно увеличивает требования к инфраструктуре и ее стоимость.

В VK Object Storage для On-Premise теперь доступен Erasure Coding x1,75. Вместо нескольких полных копий система хранит данные вместе с дополнительными фрагментами для восстановления.

Что это меняет для бизнеса:

🔹 на 1 ПБ полезных данных требуется около 1,75 ПБ дисковой емкости вместо 3 ПБ при тройной репликации

🔹 в одном из реализованных сценариев при эквивалентной надежности требуемая емкость составила 5,3 ПБ вместо 10,5 ПБ

🔹 Erasure Coding позволяет пережить одновременный отказ как минимум двух дисков, а в конфигурации из трех и более ЦОДов при аварии одного дата-центра данные остаются доступны для чтения.

Для компаний с крупной On-Premise инфраструктурой это позволяет иметь меньше дисков и серверного оборудования в закупке без снижения требований к надежности. Особенно эффект заметен для банков, госсектора и других организаций, работающих с большими объемами данных.

Есть и еще одна практическая польза: Erasure Coding входит в обязательные требования многих тендеров и RFI на S3 On-Premise. Без его поддержки решение в части закупок не проходит технический отбор.

Теперь этот сценарий поддерживает и VK Object Storage.

📬 Мы в Max

Теги:
+6
Комментарии0

Программа рекомендаций VK WorkSpace: 10% за каждого, кто подключится

В июне 2026 года команда VK WorkSpace запустила программу рекомендаций — предложение продолжает действовать. Участники советуют цифровую среду знакомым руководителям и предпринимателям и получают кешбэк 10% от оплаченного счета каждого привлеченного клиента в течение года.

Чтобы передать рекомендацию, достаточно с согласия знакомого создать заявку на платформе Consenta — технологического партнера программы. Дальше работает команда VK WorkSpace: консультирует, подбирает тариф и помогает с подключением.

Вознаграждение начисляется по итогам месяца или года — в зависимости от тарифа клиента — и растет вместе с его счетом: если клиент подключает новых сотрудников или переходит на продвинутый тариф, сумма увеличивается. Ограничений по количеству клиентов нет, выплаты можно выводить в любое время без комиссий. НДФЛ уплачивать не нужно — это зафиксировано в оферте.

Кешбэк начисляется за новых клиентов — тех, кто раньше не пользовался платными сервисами VK WorkSpace. При переходе по рекомендации с бесплатного тарифа на платный вознаграждение тоже засчитывается.

Участвовать могут совершеннолетние граждане РФ со счетом в российском банке: физические лица, самозанятые, ИП и юридические лица. Программа подойдет фрилансерам, консультантам, ИТ-специалистам, интеграторам и предпринимателям.

Участвовать

Теги:
+4
Комментарии0

Они сошлись. Волна и камень,
Стихи и проза, лед и пламень
Не столь различны меж собой.
Сперва взаимной разнотой
Они друг другу были скучны;
Потом понравились; потом
Съезжались каждый день верхом
И скоро стали неразлучны.Т
ак люди (первый каюсь я)
От делать нечего друзья.

Классика на то и классика, что актуальна во все времена. Еще пару веков назад уважаемый Александр Сергеевич в рамках «Евгения Онегина» дополнительно раскрыл проблематику единства и борьбы противоположностей, и, как оказалась, ее с легкостью можно проецировать на информационную безопасность.

Сегодня поговорим про взаимодействие красных и синих команд через призму баг баунти.

Около месяца назад я и мои коллеги t.me/drmefisto_re и t.me/re59_channel были приглашены в закрытую программу тестирования PoS‑терминалов одного банка. Сказать, что мы были преисполнены энтузиазмом значит ничего не сказать, особенно когда увидели суммы выплат, равные первоначальному взносу за ипотеку.

И начиналось все достаточно прекрасно: нас пригласили в офис, выдали заветные «железки» и предоставили полный карт‑бланш на тестирование: «хоть сожгите, только серийник оставьте, чтобы нам отчитаться перед бухгалтерией».

С учетом соревновательного эффекта, Володя в тот же день получил рута и убрал вотермарк «алярма», что устройство взломано, а мы начали поздравлять его с будущим новосельем.
Нам же с Денисом потребовалось несколько дней, чтобы мы вышли из киоска, нашли несколько паролей в плейнтексте и активировали функцию записи экрана.
В общем отчеты отправлены, теперь томительное ожидание триажа, подтверждения и выплаты.

Однако, через неделю оказалось, что терминалы (сама аппаратка) одинаковые, а вот наполнение было разным: версии ПО у всех разные (не последняя ревизия); где‑то установлены еСим‑ки, где‑то нет; а в некоторых устройствах вообще был включен режим дебага (что значительно облегчает исследование). Складывалось впечатление, что вендор или плохо подготовился к программе, или наивно рассчитывал на безупречность своего продукта.

В итоге, наши с Денисом отчеты признали средней критичности, а запись экрана — вообще дубликатом от выхода из режима киоска (на что мы подали апелляцию). А рут Владимира, что самое смешное, признали не валидным, так как эта уязвимость является публичной и вендор ее уже исправляет (правда в условиях программы об этом не сказано ни слова). Но не смотря на это, мы свои 300+ получили ;)

В общем, to be continued, как говорится и вендетта неизбежна. 

Для бывалых данные «обстоятельства» (если это можно так назвать) являются уже рутиной. Но для молодых специалистов, желающих применить свои знания на практике и немного заработать, это может стать существенным демотиватором.

А у вас уже есть аналогичный опыт взаимодействия? Поделитесь в комментариях, как вы справляетесь с противодействием другой команды. 

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

Теги:
-1
Комментарии0
Биржа заказов Инфостарта: новые задачи по 1С со 16 по 23 сентября
Биржа заказов Инфостарта: новые задачи по 1С со 16 по 23 сентября

На неделе с 16 по 23 сентября на Бирже заказов Инфостарта появились новые предложения – работа с УТ 11, УНФ, ERP и Бухгалтерия 3.0. Есть задачи на разработку по материалам Инфостарта, настройку обменов с Ozon и Wildberries, интеграцию с PayKeeper, исправление дублей банковских документов и создание отчетов.

На Бирже заказов Инфостарта можно найти специалиста для консультации, разработки, настройки интеграций, переноса данных, создания отчетов и сопровождения 1С.

Теги:
+6
Комментарии0

Делимся записью вебинара

Luma: объединяем Data Governance, Business Intelligence и Искусственный интеллект

Вместе с Arenadata на вебинаре представили совместное решение Luma и рассказали, как интеграция каталога данных, BI-платформы и искусственного интеллекта помогает выстроить единое пространство для управления корпоративными данными и аналитики.

Видео на нашем сайте

Теги:
+3
Комментарии0

Почему мониторинг, SRE и автотесты перестали работать по отдельности?

Digital Immune System (DIS) или Цифровой Иммунитет — это способность инфраструктуры почувствовать, что с ней что-то не так, и починить себя раньше, чем это заметит пользователь.

В новом выпуске «В SREду на кухне» Андрей Волхонский, Андрей Колесников и Василий Осипенко разбирается что такое DIS, из чего он состоит и почему это не просто модное словосочетание, а способ пересобрать подход к надёжности.

Гость выпуска: Михаил Савин, руководитель отдела SRE в H3LLO CLOUD

Смотрите и слушайте на площадках:
🔵 VK Видео 
📺 YouTube
📌 RuTube
Ⓜ️ Mave

Теги:
+5
Комментарии0

СВЕРШИЛОСЬ, КОНЕЦ БЛИЗОК, РОБОТЫ НАКОНЕЦ-ТО ОБРЕЛИ РАЗУМ

Теперь уже ничего не исправить, остается ждать неизбежного…

Послушать новости, так действительно происходит что-то немыслимое: ИИ-агенты просыпаются, объединяются в мегамозг, взламывают по своей воле компании через интернет и шокируют свободной волей своих создателей, которые буквально молят на коленях Трампа помочь им законодательно остановить терминаторов-убийц (а Трамп тем временем размышляет вслух, что надо официально переименовать «искусственный интеллект» в «суперинтеллект»). 

Все это, разумеется, даже не бред, а глобальная, спланированная и возможно самая дорогая в мире пиар-кампания, задача которой — убедить инвесторов и обывателей через «полезных идиотов» (блогеров и представителей СМИ) в уже даже не просто потенциальной реальности «сильного ИИ», а того, что это происходит прямо сейчас, уже произошло. И достичь капитализации в триллион.

Для этого пиарщики «ИИ»-корпораций ловко жонглируют двусмысленными терминами и сгущают аспекты реальных инцидентов так, словно бы у ИИ-агентов реально есть какая-то воля. Подробно я разбирал этот корпоративный обман (известный как инцидент Hugging Face) со стороны OpenAI в недавней статье.

Теперь же с абсолютно аналогичным, почти копирующим по смыслу пиар-акцию OpenAI, пресс-релизом выступила компания Google — интернет наводнили заголовки  типа «Нейросеть вышла из-под контроля и взломала три компании». Судя по комментариям, люди реально верят тому, что написано (они, впрочем, и в квантовые компьютеры верят), и поэтому надо скучно и спокойно объяснять, что это неправда.

Как и в случае с OpenAI пиарщики взяли реальный технический инцидент, который описывается и объясняется очень просто и выдали его за проявление «ИИ-агентом» свободной воли (опасность, опасность! бойтесь! и инвестируйте). Все написано и расписано для тех, кто читает дальше заголовков.

Совсем уже странно то, что ситуация с Google Gemini почти до деталей (включая случайный взлом трех компаний по одним и тем же случайным ошибкам) повторяет описанный в июле инцидент с Claude от Antropic.

Что произошло, судя по всему на самом деле: модель получила вымышленный сценарий и должна самостоятельно найти способ проникновения; конкретный метод заранее не задается. Среда, в которой должен был работать Gemini, не должна была иметь доступа к открытому интернету, но из-за ошибки конфигурации (как удобно, правда?) такой доступ оказался возможен. В результате еще одной ошибки (задаешься вопросом, случайность это или подстроено) тестовая компания носила то же название, что и реальная. Поэтому модель, выполняя исходное задание, вышла за пределы симуляции и стала работать уже с настоящей инфраструктурой. 

Доступ к ней «ИИ-агент» получил не в результате каких-то суперспособностей, а тупо брутфорсом пароля (в первом случае) и использованием лежащих в открытом доступе (!) учетных данных для входа для двух других компаний. То есть, это либо обычное разгильдяйство и пренебрежение ИБ со стороны компаний, либо, опять же, удобно подстроенный пиар.

Gemini не сформулировал себе новую цель. Ему уже была поставлена цель, которая требовала осуществлять действия, характерные для взлома. Сама задача осталась прежней, и нейронка ее не изменяла, изменилась среда выполнения. Причем изменилась из-за нескольких человеческих ошибок, а не из-за проявления свободной воли «ИИ-агента».

Изложенная более правдивым языком, новость «Нейросеть вышла из-под контроля и сама взломала три компании» должна выглядеть так:

Во время закрытого теста с ошибочно предоставленным доступом к интернету Gemini выполнил атакующие действия против трех реальных систем, приняв их за элементы тестовой среды из-за совпадения названий с тестовыми целями, а затем сам остановился, распознав, что цели были реальны.

Совсем другая история, правда?

Будьте пожалуйста бдительны в отношении того, каким именно информационным продуктом вас кормят, и кто именно это делает.

Теги:
+11
Комментарии0

$25 — средняя стоимость взлома интернет‑магазина связкой ИИ‑агентов

Gambit Security разобрала глобальную атаку интернет‑магазинов по всему миру, которая продолжается с июля. Выяснилось, что атакующий не пишет эксплойты, а собрал конвейер из трёх открытых агентных фреймворков и запустил по целям.

Структура конвейера:

🟦 Hermes — для координации кампании, запуска задач по проникновению, управления ходом операций и выработки тактических рекомендаций на этапе воздействия и других стадиях. Работал на LLM Claude Opus 4.6.
🟦 Strix — для поиска уязвимостей.
🟦 Cairn — для автономной реализации полного цикла эксплуатации.

Взлом обычно укладывается в несколько часов (!) и не требует участия человека. В это же время все инфо/кибербезы сходятся во мнении, что сроки устранения уязвимостей в сложных ИТ‑средах по‑прежнему исчисляются неделями.

Среди только подтвержденных последствий атаки — хищение больее 600 000 банковских карт.

Отдельными навыками зачищаются и следы преступления, среди обнаруженных был: «стереть базу после извлечения данных».

Для доступа к моделям ИИ использовался сервис OpenRouter. Согласно данным о состоянии счета, зафиксированным 25 августа 2026 года, за четыре недели было потрачено 7005,71 доллара США. В течение последующих трех недель оператор продолжал работу, выполняя примерно вдвое больше ежедневных обращений к моделям (согласно логам агента), поэтому итоговые затраты, вероятно, составили от 12 000 до 18 000 долларов.

💵 Затраты на каждую конкретную цель варьировались от нескольких долларов до нескольких десятков долларов. Собственный анализ расходов оператора подтверждает эти цифры: средняя стоимость составила 25,46 доллара на одно из 101 завершенного сканирования (от 3,13 доллара для самой «дешевой» цели до 79,31 доллара для самой «дорогой»).

Теги:
+4
Комментарии1

Анимированные 3D-иконки стало возможно создавать одним промптом — для Claude Code вышел открытый скилл 3dicon. ИИ GPT Image рисует иконку, Seedance оживляет её, а с помощью инструмента 3dicon удаляется фон на каждом кадре и собирается анимированный WebP для интерфейса. Для плавной петли модели передают одну и ту же картинку как первый и последний кадр — движение зацикливается. Перед созданием анимации ИИ-скилл просит утвердить картинку и само движение, чтобы не тратить деньги на неудачный вариант.

Теги:
+3
Комментарии0

Изолируем зависимости: как создать виртуальное окружение в Python

Когда пишешь код на Python, рано или поздно наступает момент, что один проект начнет ломать другой. Установили новую библиотеку, и вдруг скрипт, который вчера работал, падает с ошибкой. Знакомо? Причина обычно одна — конфликт зависимостей. Все пакеты свалены в один системный Python, версии пересекаются, и что-то обязательно отваливается.

Решение — виртуальное окружение. Это отдельная песочница для проекта: свои библиотеки, свой Python, никакого пересечения с соседями.

Вот с чего стоит начать и что стоит разобрать, если вы только садитесь за такую изоляцию зависимостей:

  • Виртуальное окружение vs виртуальная машина. Первое — это просто отдельная папка с пакетами, второе — целая ОС. Хотя некоторые новички часто путают, и потом удивляются, почему venv весит пару мегабайт.

  • venv, virtualenv, pipenv, poetry, conda. Это пять инструментов, которые решают похожие задачи, но по-разному. Для большинства проектов хватает встроенного venv — он уже есть в Python с версии 3.3, и ничего ставить не надо.

  • Активация. А это самая частая точка спотыкания. Команды различаются для Windows, Linux и macOS, а PowerShell вообще блокирует скрипты по умолчанию. source .venv/bin/activate против .venv\Scripts\activate — и это только начало.

  • requirements.txt. Важно помнить, что папку окружения нельзя копировать между машинами, так как она привязана к ОС и архитектуре. Вместо этого фиксируем список пакетов и разворачиваем его одной командой pip install -r requirements.txt.

  • Git и .gitignore. Виртуальное окружение в репозиторий не кладут — только код и список зависимостей.

Чтобы пройти весь путь по шагам — от создания первой папки до деплоя на сервере через systemd и Gunicorn — читайте подробный гайд на сайте Рег.облака.

Теги:
+8
Комментарии0

Ближайшие события

Инфобез без иллюзий – в одном клике от вас

Начинаем онлайн-трансляцию ИБ-турне «СёрчИнформ»! В прямом эфире – шесть практических докладов о внутренней безопасности: актуальных проблемах и новых возможностях защиты. Бесплатно, полезно и интересно – в общем, самое то, чтобы скрасить рабочий четверг и прокачать ИБ-экспертизу.

Присоединяйтесь – ждем вас сегодня с 14:00 по Москве!

Что такое ИБ-турне «СёрчИнформ»

Это серия ежегодных открытых конференций для ИБ-специалистов. Тема этого года – «Инфобез без иллюзий». Едем по 30 городам и обсуждаем, как строить защиту в новых условиях – с ограниченными ресурсами, растущими угрозами и возможностями ИИ. А именно:

  • анализируем тренды внутренней безопасности в условиях кризиса;

  • разбираем, что выигрывает в современных системах защиты от утечек (DLP) – ИИ-политики или классические алгоритмы;

  • изучаем практику ведущих компаний;

  • рассматриваем, как предотвратить неочевидные инциденты – и почему нельзя забывать про «классические», от которых компании до сих пор несут ущерб;

  • рассказываем о новом функционале наших ИБ-инструментов.

Ждем всех: владельцев и руководителей бизнеса, ИБ- и ИТ-специалистов компаний любого масштаба из всех отраслей. Подключайтесь к трансляции – или выбирайте город и регистрируйтесь по ссылке, чтоб иметь возможность лично задать вопросы экспертам и обменяться опытом с коллегами. В любом случае – до встречи на ИБ-турне!

Теги:
+6
Комментарии0

А что если откажет ЦОД? Вы просили — мы повторяем

На вебинаре раccкажем, как застраховаться от потери данных даже в случае физического отказа ЦОД и как выстроить защиту инфраструктуры с помощью Evolution Disaster Recovery и Evolution Agent Backup. Вспомним, чем отличаются DRaaS, BaaS, репликация и аварийное восстановление. Вы получите полное представление о том, как подобрать решение с учетом требований к непрерывности, скорости восстановления данных и безопасности.

🧑‍💻 Для кого: CISO и руководителей отделов информационной безопасности, ИТ-директоров, архитекторов, DevOps-инженеров и специалистов, отвечающих за непрерывность работы ИТ-сервисов. 

📅 Когда: 1 октября, 11:00 мск.

👉 Где: Онлайн. Зарегистрируйтесь, чтобы задать вопросы спикерам.

Теги:
+4
Комментарии0

М.Видео станет участником СБЕРПРАЙМ Московского марафона 2026

С 24 по 26 сентября на «Лукойл Арене» пройдет выставка СБЕРПРАЙМ Московского марафона. М.Видео представит здесь собственную бренд-зону с активностями, розыгрышами и специальными предложениями для участников и гостей.

В шатре М.Видео можно будет принять участие в специальной механике и побороться за призы, среди которых сап-борд, электросамокат, велосипед и сертификат «Силы ветра». А еще — подкрепиться спортивными батончиками и познакомиться с брендами, которые вместе с нами участвуют в проекте.

Партнерами бренд-зоны стали Hagen, OXYGEN FITNESS, Samik, Travel Zone, Сила Ветра и Reckful. Вместе мы собрали все, что связано со спортом, активным отдыхом и путешествиями.

️️За участие в активности на площадке М.Видео также можно будет получить скидку. А для всех клиентов компании уже стартовали «Недели спорта» — специальные предложения на товары для спорта и активного отдыха.

Ждем участников марафона и болельщиков 24–26 сентября на «Лукойл Арене».

Сам Московский марафон пройдет 26 и 27 сентября в Лужниках и на Воробьевых горах.

Теги:
-1
Комментарии0

Anthropic опубликовала руководство по работе с ИИ-моделью Claude Opus 5.5. Эта модель способна дольше выполнять задачи самостоятельно и сама определяет время для рассуждения.

Anthropic советует убрать из промптов фразы вроде «подумай хорошенько» и «рассуждай шаг за шагом». Opus 5.5 уже обдумывает каждый ответ, поэтому дополнительные указания не нужны.

В Anthropic разработчикам рекомендуют вместо последовательности отдельных команд описывать всю задачу сразу и указывать критерии ее завершения. Например, при работе с кодом нужно уточнить, какие его компоненты нужно обновить, а какой старый код можно удалить. Также пользователем этой системы нужно заранее определить ситуации, в которых ИИ-модель должна остановиться и запросить подтверждение пользователя.

Теги:
+6
Комментарии0

Drizzle ORM: типобезопасный SQL без магии тяжёлых ORM

Привет, я Сергей Маркизов, бэкенд-разработчик в веб-продакшне Далее. В своих проектах я часто использую Drizzle ORM — инструмент для TypeScript-разработчиков, которым нужны строгие типы, но не хочется прятать SQL за несколькими слоями абстракций.

Классические ORM избавляют от шаблонного кода, однако на сложных проектах их удобство иногда превращается в ограничение. Появляются скрытое поведение, громоздкий API и сложности с нестандартными запросами. А при переходе на QueryBuilder или raw SQL часть преимуществ ORM может потеряться.

Drizzle предлагает компромисс: запросы остаются похожими на SQL, а TypeScript проверяет их на основе схемы базы данных.

Схема — это TypeScript-код

Например, так можно описать таблицу пользователей:

const activeUsers = await db

  .select({

    id: users.id,

    email: users.email,

  })

  .from(users)

  .where(eq(users.isActive, true))

  .orderBy(desc(users.createdAt))

  .limit(10);

Из этой схемы Drizzle выводит типы для чтения и записи. Отдельно поддерживать интерфейс пользователя и следить, чтобы он не расходился со структурой таблицы, не требуется:

type NewUser = typeof users.$inferInsert;

const user: NewUser = {

  email: 'user@example.com',

};

Если передать поле неправильного типа или пропустить обязательное значение, TypeScript сообщит об ошибке ещё до запуска приложения.

Запросы остаются похожими на SQL

Для простых операций можно использовать ORM API, а более сложные запросы собирать через типизированный конструктор:

const activeUsers = await db

  .select({

    id: users.id,

    email: users.email,

  })

  .from(users)

  .where(eq(users.isActive, true))

  .orderBy(desc(users.createdAt))

  .limit(10);

Здесь нет отдельного языка запросов, который нужно мысленно переводить в SQL. select, from, where и orderBy остаются на своих местах, при этом поля и результат запроса типизированы.

Если возможностей конструктора недостаточно, можно перейти к SQL-фрагментам:

const result = await db

  .select({

    total: sql<number>`count(*)`.mapWith(Number),

  })

  .from(users) 

Это удобно для агрегатов, CTE, специфичных для конкретной СУБД функций и других случаев, когда бороться с абстракцией сложнее, чем явно описать запрос.

Когда Drizzle особенно полезен

На мой взгляд, инструмент хорошо подходит разработчикам и командам, которые:

  • пишут на TypeScript и работают с PostgreSQL, MySQL или SQLite;

  • знают SQL и хотят контролировать реальные запросы;

  • сталкиваются с ограничениями Prisma или TypeORM;

  • не хотят дублировать описание таблиц и TypeScript-типы;

  • планируют внедрять ORM постепенно, без перестройки всей архитектуры.

Drizzle не привязан к конкретному фреймворку. Его можно использовать с Next.js, NestJS, Remix и другими TypeScript-решениями.

Но «магии» здесь действительно меньше

Это одновременно преимущество и ограничение Drizzle. ORM не скрывает работу с базой и не берёт на себя всю инфраструктуру.

Миграции нужно отдельно встроить в CI/CD, read/write split для реплик — реализовать на уровне приложения. Drizzle работает только с SQL-базами, а его экосистема пока меньше, чем у более зрелых ORM. Проект активно развивается, поэтому документация иногда не успевает за изменениями API.

Если команда рассчитывает почти не соприкасаться с SQL, такой подход может показаться слишком низкоуровневым.

Drizzle — это не ORM для тех, кто хочет забыть об SQL

Скорее, это типизированный инструментарий для разработчиков, которые SQL знают, хотят сохранить над ним контроль, но при этом использовать возможности TypeScript.

В полной версии статьи я подробнее разобрал описание связей, миграции, CRUD-операции, CTE, транзакции, оператор sql, расширения и ограничения Drizzle ORM.

Буду рад почитать о вашем опыте работы с Drizzle в комментариях. 

Теги:
+5
Комментарии0

Конференция VK Business Analytics 8 и 9 октября

С 8 по 9 октября приглашаем вас на конференцию VK Business Analytics в подмосковном загородном клубе. За два дня разберем, как компании используют процессную аналитику, чтобы увидеть, что на самом деле происходит в бизнес-процессах — и понять, что в них стоит изменить.

В программе:

  • «Аэрофлот» представит результаты своего проекта Process Mining:
    какие процессы исследовали, что обнаружили в данных и какие изменения внесли.

  • «Некст» покажет три реальных кейса о том, что не видно в регламентах: обходные маршруты, ручные операции и решения, которые принимаются вопреки процессу.

  • VK AI Space расскажет, как данные об операциях сотрудников становятся основой для AI-агентов и новых сценариев автоматизации.

После деловой части — бизнес-игра и неформальное общение: вечер у озера, гриль, коктейли и караоке. Можно остаться на ночь (для каждого участника предусмотрен отдельный номер). Утром — завтрак и спа, после чего возвращаемся в Москву.

Количество мест ограничено, участие по регистрации. Если хотите сначала уточнить детали, оставьте заявку — мы свяжемся с вами и ответим на вопросы.

Зарегистрироваться

Теги:
+3
Комментарии0

Альфа-Банк и VK Tech договорились о развитии цифровых решений для бизнеса

Альфа-Банк и VK Tech заключили соглашение о сотрудничестве в области развития и совместного продвижения цифровых решений. Меморандум подписали в ходе конференции для руководителей цифровой трансформации и топ-менеджмента компаний VK WorkSpace Conf 2026.

В центре сотрудничества — технологии, которые помогают улучшать клиентский опыт и делать работу компаний эффективнее. Стороны будут совместно развивать цифровые продукты и сервисы на базе отечественных платформенных решений для оптимизации бизнес-процессов, а также совершенствовать корпоративные коммуникации и работу с данными. Отдельное направление — обмен экспертизой и практиками в области продуктовой разработки, IT и применения технологий искусственного интеллекта.

«Сейчас уже недостаточно просто добавлять в цифровые продукты новые функции — следующий этап заключается в том, чтобы связывать их между собой и делать взаимодействие с множеством сервисов более естественным для клиента. Как раз в эту сторону мы и движемся. При этом развитие цифровых решений не должно ограничиваться обменом технологиями. Ценность появляется тогда, когда разные команды вместе разбирают реальные задачи, сопоставляют свой опыт и находят способы сделать привычные процессы проще. Сотрудничество Альфа-Банка и VK Tech станет хорошей основой как раз для такой совместной работы», — подчеркнул руководитель департамента развития цифровых каналов юридических лиц Альфа-Банка  Сергей Паршиков.

«Для нас это партнерство — возможность вместе с Альфа-Банком создавать и проверять сценарии, которые дают бизнесу конкретный результат: упрощают рабочие процессы, помогают быстрее принимать решения и эффективнее использовать данные и ИИ. Объединение наших компетенций позволит быстрее доводить новые решения от идеи до применения в реальных бизнес-процессах», — отметил руководитель направления сервисов продуктивности VK Tech Петр Щеглов.

Партнерство также предусматривает совместную апробацию новых технологических решений, обмен опытом и участие в профессиональных мероприятиях, посвященных цифровой трансформации и развитию отечественной IT-отрасли.

Теги:
+3
Комментарии0