В логистике всё редко выглядит как аккуратная CRM из презентации.

Заявки (аукционы/тендеры/грузы приходят из разных источников. Часть данных живёт в 1С/Битрикс/Excel/Амбарная книга, часть — в SQL, часть — в интерфейсах сайтов, часть — в голове менеджера. Перевозчики отвечают неравномерно, менеджеры работают через звонки и таблицы, а руководителю нужно быстро понимать: какие заявки есть сегодня, где рента, какие маршруты повторяются, кто из менеджеров проседает, где найти транспорт.

Я делаю внутреннюю систему автоматизации для логистической компании. Один из её модулей — веб‑панель поиска заявок. Сначала это была обычная таблица с фильтрами: маршрут, дата, тип кузова, источник, цена, рубли за километр.

Но довольно быстро стало понятно: сама таблица не закрывает главный сценарий.

Человеку всё равно нужно руками формулировать фильтр, помнить названия полей, переключаться между поиском, аналитикой и рекомендациями. Плюс в логистике своя внутренняя бизнес кухня, прибыль идет от типа ТС (реф/тент/изотерм/прочие) + сезонность, А если надо спросить что‑то вроде «какая ставка/руб‑км Краснодар — Москва тент?» или «сравни двух менеджеров за неделю», таблица превращается в набор ручных действий.

Так внутри поиск‑панели появился нейробот.

На станах горячего проката металлургического комбината ЕВРАЗ НТМК прокатывают заготовки разных марок стали. В начале цикла их разогревают в печах до температуры, позволяющей придать нужный профиль. Печей несколько, они различаются конструкцией, состоянием, горелками и износом футеровки — это теплоизолирующий материал. Путь заготовки до первой клети стана тоже разный. Ещё на процесс влияют особенности серий заготовок, сортамента сталей, температуры перед посадом, текущее состояние агрегатов, время перевалки, плановые и внеплановые остановы.

Раньше операторы регулировали температуру, время нагрева, расход газа вручную, полагаясь на общую инструкцию, свой опыт и состояние печи (износ футеровки, работу горелок). В разных сменах был разный расход газа: где-то тратили меньше, где-то больше. А при смене сортамента (у нас 80+ видов заготовок) перерасход был почти гарантирован из-за затянутых переходных режимов. Мы стали смотреть, есть ли тут потенциал для экономии топлива.

Меня зовут Андрей Зотов, я начальник департамента инноваций ЕВРАЗа. В этой статье расскажу, как решили эту задачу с помощью обученной на наших данных рекомендательной системы с сердцем в виде математической модели. Заходите почитать, как это устроено.

Интуиция подсказывает — чем больше пул-реквест, тем выше соблазн по-быстренькому пробежаться глазами по коду и аппрувнуть изменения. Предлагаем вам вместе с нами проверить утверждение из заголовка! В статье посмотрим, к чему пришли исследователи, проанализировавшие 50К+ пул-реквестов, обсудим, какие когнитивные искажения на это влияют, и разберем, как изменилась ситуация с появлением ИИ-помощников. Поехали!

Теперь возможно экспортировать в C++ код игр Sega MegaDrive (Genesis) для последующей модификации, включая ресурсы игры.

https://github.com/testdriveupgrade/MegaDriveRecomp

Когда я создавал свой первый Python-пакет, dataclass-sqlalchemy-mixins(github или pypi), я столкнулся с интересной задачей:как настроить CI/CD в GitHub так, чтобы при отправке новых изменений ничего не ломалось, а код автоматически публиковался в PyPI.

Обычно, чтобы проверить любой коммит, попадающий в master-ветку через pull request, необходимо запускать тесты. Кроме того, полезно использовать линтеры для проверки стиля кода, особенно если над проектом работают несколько разработчиков.

В этой статье я расскажу как все это настроить в Github, чтоб оно выполнялось автоматически.

Полгода назад я начал портировать нейросеть EdgeFace-XS из ONNX в чистый C. Думал — граф небольшой, 1.77M параметров, что может пойти не так? Первый наивный порт выдал 24мс. ONNX Runtime — 3.9мс. В 6 раз медленнее. А потом началась оптимизация

Выбрать фильм на вечер сложно даже для одного человека.
А если фильм нужно выбрать для пары, где вкусы просто разные, задача становится ещё менее предсказуемой.

Обычные подборки, жанровые фильтры и списки “что посмотреть вечером” помогают только до определённого момента.
Они работают как витрина, но плохо работают как персональная рекомендация, потому что почти не учитывают зрительский опыт, индивидуальные предпочтения и то, какие фильмы человек вообще уже видел.

Именно с этой задачи я и подошёл к своему проекту NextFilm: не как к каталогу фильмов, а как к рекомендательной системе.
Основной вопрос звучал так: как выдать полезную рекомендацию новому пользователю, если на старте о нём почти ничего не известно.

По сути, в моём контексте это и есть cold start.
Не абстрактная проблема “мало данных”, а вполне прикладная ситуация: пользователь уже хочет получить рекомендацию, а система пока не знает, что он смотрел, насколько у него большая зрительская база и какие паттерны вкуса у него вообще есть.

Мировые войны, кризисы и прочие катаклизмы не очень ощущаются безработным, как я, в Москве(мой привет наимудрейший HR-ам), но есть время подумать. В России существует один завод по производству волоконно-оптических жил - в Саранске (здесь и далее - я основываюсь только на открытой информации). И он уже год не работает(что-то связанное с дроновой атакой). В чем заключается процесс производства оптоволоконной жилы:

Всем привет! У человека в среднем около 4000 недель жизни. Четыре тысячи. Если нарисовать каждую неделю как маленькую клеточку — вся ваша жизнь поместится на один экран. Вот прям вся. От рождения до смерти. Мне 37 — значит примерно 1900 клеток уже закрашены, а оставшиеся… ну, это мы ещё посчитаем.

Эта концепция не моя и не новая — но на днях она всплыла в одном бизнес‑чате. Товарищ скинул скриншот из бота который как раз рисует такой grid. Закрашивает прожитые недели, оставляет пустые те что впереди. Красиво, минималистично, грустно. И я спросил: «А тебя это не тревожит?»

"Эта статья о том, как я n0x из просто болталки сделал агента который научился открывать браузер, делать скриншоты и выполнять команды

Вы когда-нибудь разговаривали с AI, и он в ответ на просьбу «открой Яндекс» писал вам: «Вот ссылка: https://yandex.ru»?

Я — да. И каждый раз мне хотелось сказать: «Спасибо, капитан Очевидность, я и сам это знаю».

Проблема в том, что большинство LLM-приложений — это просто болталки. Они генерируют текст, но не могут сделать что то полезное. А что, если бы AI мог управлять браузером? Открывать страницы, делать скриншоты, выполнять JavaScript?

В этой статье я расскажу, как добавил в проект n0x поддержку MCP (Model Context Protocol) — и научил AI-агента открывать сайты по команде «открой …».

Старый код редко лежит бесплатно. Даже если его никто не вызывает, он попадает в поиск, ревью, CI, локальный запуск и голову каждому новому разработчику. Разбираю на примерах: DTO, endpoint’ы, которые «скорее всего не используются», deprecated events, конфиг-поля, Docker/CI-хвосты и продуктовые фичи «на будущее».

DevSecOps по-прежнему часто сводят к подключению сканеров в CI/CD. Дальше сценарий предсказуем: пайплайн замедляется, отчёты копятся, команда теряет к ним интерес. Проблема обычно не в инструментах, а в том, что их внедряют поверх неизменённых процессов.

В статье — о том, как подойти к DevSecOps как к системному изменению: с чего начать, как выбрать пилот, какие цели ставить и где чаще всего всё идёт не так.

У меня бывают неожиданные заказы, из неожиданных сфер на фрилансе. Недавно писал про то как прилетел большой проект по классификатору фоток. А теперь пришел запрос на реверс! Не могу вдаваться в подробности проекта - много конфиденциального - но я расскажу про конкретный разбор одного .dll файла. Открыл Ghidra, кликнул на функцию, включил декомпилятор - и передо мной встала стена.

Не метафорическая стена. Прям реально стена!

И вот пока я эту функцию ковырял, переименовывал переменные, ходил по ссылкам, открывал соседние функции, смотрел строки, в какой-то момент меня щёлкнуло.

Это же сканворд.

При масштабировании инфраструктуры вчерашние рабочие процессы часто превращаются в архитектурные. Линейный рост затрат на хранение, проблемы консистентности СУБД при восстановлении из снапшотов и зависимость от закрытых API — это реальность, в которой живут многие команды. Ситуация усложняется, когда бэкапы становятся целью для атак, а стандартного контроля доступа оказывается недостаточно. В релизе Хайстекс Акура 4.5 мы собрали инструменты, которые делают инфраструктуру по-настоящему автономной и защищенной. Под катом — подробнее о каждом из них.  

OpenAI выпустила GPT-5.5, и это обновление выглядит довольно значительным, особенно если вас интересуют программирование, агенты и использование компьютеров.

Она лучше пишет код, более уверенно использует компьютеры и может выполнять больше задач, требующих автономной работы, без необходимости постоянного контроля с вашей стороны.

Модель уже доступна для пользователей тарифных планов Plus, Pro, Business и Enterprise в ChatGPT и Codex. Существует также более мощная версия под названием GPT-5.5 Pro, которая будет доступна пользователям Pro, Business и Enterprise.

Для разработчиков доступ к API указан как «coming soon». Печальной частью является цена. Она в два раза превышает цену за токен GPT-5.4, что, вероятно, станет предметом споров для многих разработчиков на этой неделе.

GPT-5.5 — это первый за долгое время релиз, который кажется чем-то большим, чем просто очередной номер версии.

По словам OpenAI, это первая полностью переобученная базовая модель со времен GPT-4.5. Скачок в тестах по агентному программированию, похоже, подтверждает это.

Давайте углубимся в детали.

Седьмой выпуск еженедельных IT-новостей от OpenIDE: Anthropic выносит Claude Code из плана за $20, Duolingo перестаёт следить за потреблением ИИ сотрудниками, а четыре человека из Discord получают доступ к засекреченной модели просто потому, что правильно угадали адрес эндпоинта.

Приветствую всех читателей Habr. Сегодня хочу поделиться с вами проектом zigbee датчика CO2. DIYRUZ AirSens Reloaded это новый взгляд на проект AirSense. В этой версии была сделана попытка избавится от старых болячек. Проект так же является открытым, доступен на GitHub.

Локально всё работает идеально: политики ловят нарушения, логи пишутся, система стабильна.

В проде Kubernetes-кластера — теряются события, появляются дубли, а дедупликация ломается от одного скрипта.

Разбираю реальные проблемы, с которыми мы столкнулись при интеграции Tetragon и eBPF в реальный ИБ продукт, и почему Kubernetes ломает наивные предположения.

Исходный код GNURadio, на котором основан этот пример, был изначально разработан доктором Шрикантом Пагадараи и доктором Трэвисом Коллинзом при финансовой поддержке компании Ettus Research [1]. Недавно доктор Коллинз портировал его на платформу FMComms5, добавив документацию. В настоящее время код доступен по адресу github.com/tfcollins/gr-doa в ветке adi. Этот код распространяется по лицензии GPL3. Реализация на FMComms5 обеспечивает такую же производительность, как и предыдущая работа [1]. Технический документ из [1] также был дополнен авторами оригинальной статьи информацией о FMComms5 и стратегии его внедрения.

Сильные студенты, которые хорошо знают математику, не добирают баллы. И дело часто не в знаниях. Кто-то «умирает» на второй задаче, потратив на неё три часа. Кто-то не успевает даже открыть последние задачи. Кто-то начинает паниковать, когда что-то идёт не по плану. В итоге результат оказывается сильно ниже реального уровня.

Голосовое управление роботами часто выглядит как простая идея: человек произносит команду, робот ее распознает и выполняет действие. В бытовых сценариях мы уже привыкли к голосовым ассистентам, поэтому кажется логичным перенести тот же подход на складскую технику.

Сейчас поймал себя на мысли, что моя деятельность сегодня примерно на 80% состоит из онлайн-работы, легальной онлайн-работы, с которой я плачу налоги, и на эти же налоги государство замедляет интернет, блокирует многие полезные сервисы и тем самым ограничивает мне доступ к новым клиентам.

Да, я не занимаюсь какой-то стратегически важной для государства деятельностью. Я не IT-специалист, не создаю новый технологический продукт, не запускаю производство и не строю заводы. Моя профессия это налоговый консалтинг, так как после многих лет, проведенных на службе в ФНС, я не придумал ничего лучше, чем продавать свою экспертизу.

Через Telegram-канал, через посты и статьи я продвигаю себя как автора и как специалиста. Люди приходят, читают мои материалы, начинают доверять. Кто-то обращается ко мне со своими ситуациями, я разбираю документы, консультирую, помогаю оценить налоговые риски и получаю с этого доход.

Залог успеха моего дела, как и многих других онлайн-проектов, держится на сочетании нескольких базовых вещей: доверия, репутации, публичности и нормальной коммуникации с людьми, но государство постепенно лишает людей сразу нескольких из этих базовых элементов, ограничивая коммуникацию и лишая людей публичности отправляя заново выстраивать, то что они создавали годами в «максе»

Седьмое задание ЕГЭ по информатике кажется проходным: выучил пару формул, умножил ширину на высоту — и законный балл в кармане. Но статистика неумолима: именно на кодировании изображений абитуриенты регулярно теряют баллы из-за путаницы с битами/килобайтами и коварных правил округления. В этой статье мы разбираем железобетонную «базу» задания №7 с нуля. Никакой воды — только логика работы памяти, элегантные вычисления через степени двойки и готовые шаблоны, которые помогут щёлкать эти задачи на автомате.

Сейчас в ходу слово «Вангую». Но так как имя моё — Михаил, прогноз свой назвал иначе 😊

Прогноз будет про все стороны разработки и применения 1С.

Вообще‑то, я бэкендер последние лет 20, но недавно остался без работы (и AI тут не причём), решил «замутить» свой «стартап», пока ищу новую работу Java‑программиста. А заодно подтянуть новые технологии, поглубже изучить немецкий и английский и немного развеяться…

Писать приложения под iOS было моим хобби последние лет 10, и пару моих приложений до сих пор постоянно висят в топе в Российском AppStore, но это были всё «игрушки», а захотелось сделать что‑то взаправду стоящее, и так возникла идея написать лучшее (ни больше ни меньше) приложение для изучения языков с помощью аудирования. Точнее, товарищ подсказал идею. А ещё точнее — идея давно была реализована под Андроид, но аналогов под iOS нет, а очень хотелось. И мне, и товарищу:). Да и смартфона с андроидом у меня нет и никогда не было, не судите строго, но не люблю я вирусы и глюки.

Идея следующая: берёте любое аудио на любом нужном вам языке, загружаете в приложение, и оно автоматически (можно так же вручную) разбивает аудиофайл на нужные вам сегменты для «шэдоуинга», аудирования, многократного прослушивания и тому подобного. Аналогов в сторе я не нашёл, точнее, что‑то отдалённо похожее там есть, но без своих настроек, без выбора своего контента для изучения, без красивой визуализации аудио, короче, без всего того, что нам бы хотелось иметь.

Итак, идея есть, какие технологии использовать? В старых моих приложениях был UIKit, Realm/CoreData, и, сториборды. Не судите строго, я как бэкэндер тогда не знал, что использование сторибордов среди «трушных» айосников считается плохим тоном и плохой приметой. Но теперь‑то я решил использовать современные технологии! И выбрал такой стэк: SwiftUI, SwiftData, Speech Framework. Что касается последнего, то он вроде бы доступен ещё с iOS 10, но я решил, что технологии развиваются, и распознавание текста из аудио должно было бы сделать со времени iOS 10 огромный рывок вперёд. Но теперь я не так сильно в этом уверен, и об этом эта моя маленькая статья…

«Брус-16» — это новая игровая приставка. За полтора месяца мы спроектировали ее архитектуру, а также создали виртуальную машину, компилятор и аппаратную реализацию на FPGA. Специально для Брус-16 написано более 10 игр. Если вам интересны “серьезные” темы системного программирования, компьютерных архитектур и цифровой схемотехники, а также темы “несерьезные” – разработка игр в духе ретро-инди, демосцена и эстетика минимализма, то читайте дальше. Кстати, картинка выше состоит ровно из 64 прямоугольников. Это важно. Впрочем, обо всем по порядку!

Всем привет! Меня зовут Никита Гусев, я руковожу направлением EPM в компании «Инфосистемы Джет».

Если вы когда-нибудь видели, как финансист или аналитик ставит себе ТРЕТИЙ монитор, чтобы формулы помещались на экране, то сложности работы Excel в крупных компаниях примерно представляете. В статье расскажу, почему еще планирование в табличках — это больно, и по какому пути идут наши заказчики.

Вы когда-нибудь задумывались о том, как работают тестовые фрймворки в .NET? Ну вот когда вы пишите функцию, кликаете в IDE на треугольник, а потом — бац! — и получаете пару зелёных галочек. Вот как это происходит? Магия? Ну... отчасти да.

Привет! Меня зовут Дима Афонченко, я — техлид в Dodo Engineering. Сегодня расскажу, как устроена работа тестовых фреймворков в .NET и причём тут, собственно, магия. Будет интересно, поехали!

Привет, Хабр! Меня зовут Максим Шакуров, я ML-инженер в VK.

Сегодня индустрия активно внедряет LLM для оптимизации рабочих процессов. Наша команда решила идти не от самой технологии, а от реальных потребностей. Чтобы найти процессы с наибольшим потенциалом для автоматизации, мы начали с аудита текущей рутины: проанализировали, с какими запросами аналитики и менеджеры приходят в чаты поддержки к инженерам Data Office (специалистам, отвечающим за сбор, хранение и миграцию корпоративных данных) и к разработчикам нашей платформы данных (команде, которая поддерживает и дорабатывает DWH).

Затем сформировали образ нашей будущей системы: она помогает ориентироваться в каталоге витрин, может рассказать, что и где хранится, помогает заполнить заявку на доступы, отвечает на вопросы по специфической документации и пишет скрипты, которые люди могут сразу забрать к себе в ETL-процессы. Под катом рассказали о том, что из этого вышло.

Привет, Хабр! Меня зовут Михаил, я руководитель отдела внутренних технических проектов в ГК InfoWatch. 26 апреля прошёл международный день интеллектуальной собственности, так что расскажу вам одну историю по теме. Недавно я принял участие в новом для меня проекте, связанном с патентованием технологии «Система и способ контролируемого доступа к веб-ресурсу», которую я разработал. Опыт оказался интересным, мы получили патент всего за 2,5 месяца вместо стандартных от 6 месяцев до 1,5 лет, поэтому захотелось рассказать о том, какой путь проходит технология от её изобретения до защиты. А именно:

- Зачем вообще защищать инновационные разработки
- Какие задачи можно решить путем этой защиты
- Особенности совместной работы разработчика и патентного поверенного
- Чем для меня оказался полезен этот новый опыт
- И многое другое на примере нашего случая

Впрочем, обо всём по порядку.

Эпоха монолитов прошла, и сейчас логи больше путают, чем помогают. Несколько сервисов, несколько журналов и противоречащие друг другу строки — ни одной очевидной причины в этом монотонном расследовании. Но поиск можно сузить, а ответ почти всегда находится в цепочке событий. Команды, лайфхаки и список утилит — под катом.

Предупрежу, в статье МНОГО БУКВ, поэтому можно сразу перейти к Linux, Windows или к инструментам (они в самом конце).

Я фронтенд-разработчик, и в одном из своих пет-проектов на React-сервисе с цветовыми палитрами мне нужно было сделать функционал фильтров, токенов поиска и поиска по названию, где пользователь мог бы выбрать цвет, задать стиль палитры, отфильтровать по количеству цветов и вводить текстовый запрос.
Получилось создать удобный интерфейс, в котором всё меняется мгновенно и без перезагрузок, как и ожидается от современного приложения.

Недавно вышла Claude Opus 4.7 флагманская модель от Антропик. В выпущенных пресс-релизах и графиках маркетологи обещали пользователям, что модель станет ещё умнее, ещё точнее и так далее. На деле же получился феерический провал. Под катом - подробности этой истории и рецепт возврата вашего душевного равновесия.

К 2028 году в корпоративных средах будет работать 1,3 млрд AI-агентов, а классическая модель identity по-прежнему исходит из допущения «один деятель – один человек». Разбираем, что ломается в аутентификации, почему service account и OAuth-токен больше не закрывают задачу, и как мы в Ideco смотрим на ближайшее развитие средств защиты: непрерывная биометрия для людей и делегированные токены для агентов.

Цифры, которые ломают ИБ-ландшафт

На RSAC 2026 Microsoft, опираясь на прогноз IDC, заявила о 1,3 млрд AI-агентов в корпоративных средах к 2028 году (Windows Forum, RSAC 2026, Lantern Studios). Это не «копилоты, которые помогают писать письма» или «чатики» – это автономные исполнители, у которых есть права, токены и доступ к продуктовым системам.

Мы сами уже видим лавинообразное «нашествие агентов» как в собственной, так и в чужих корпоративных сетях.

Атакующая сторона тоже меняется. В отчёте о кампании GTG-1002 Anthropic зафиксировала первую массовую AI-оркестрированную операцию: взломанная версия Claude, подключённая к набору MCP-серверов, выполнила 80–90% тактических операций самостоятельно – разведку, поиск уязвимостей, эксплуатацию, сбор учётных данных, латеральное движение (Anthropic, Disrupting the first reported AI-orchestrated cyber espionage campaign, Paul, Weiss разбор). Человек был нужен на 4–6 точках принятия решений за всю кампанию.

И последняя цифра, без которой картина неполная. По 2025 Identity Security Landscape от CyberArk (опрос 2 600 ЛПР-ов в сфере ИБ), на каждую человеческую идентичность в средней организации приходится 82 машинных; 42% этих NHI имеют привилегированный доступ или доступ к чувствительным данным, при этом 88% респондентов всё ещё относят определение «привилегированный пользователь» исключительно к людям. 87% компаний за последние 12 месяцев пережили минимум два успешных identity-центричных инцидента.

Когда говорят о балансировщике нагрузки, чаще всего имеют в виду распределение трафика между серверами. Но в реальной инфраструктуре его ключевая роль проявляется в другом — в способности системы продолжать работать, когда что-то ломается. Причём ломаться может всё: отдельные серверы, сервисы, целые дата-центры.

В этой статье разбираем, как балансировщик становится точкой принятия решений в сценариях отказоустойчивости — от health checks до переключения между ЦОД — и почему без этих механизмов одной «балансировки» недостаточно.

Самая опасная угроза — внутри

В массовом представлении угроз информационной безопасности главным врагом остаётся внешний хакер. Однако многолетняя практика эксплуатации корпоративных ИТ-систем показывает более неприятную реальность.

Привет! Меня зовут Антон Топчиев, я ведущий аналитик команды продукта «Среда ЭДО» в МТС. Мы автоматизируем электронный документооборот и периодически делаем то, что обычно обещают на презентациях, — действительно снимаем рутину с людей. В том числе и с помощью искусственного интеллекта. 

Сегодня я расскажу, как мы реализовали систему интеллектуальной маршрутизации входящих документов. Спойлер: мы не убрали человека из контура полностью. Мы убрали просмотр бесконечной ленты входящих событий и оставили контроль там, где он действительно нужен.

Одно из главных свойств чисел Мерсенна: число М является простым, только если число n — простое (р). Обратное утверждение не работает, например М (11) = 2047 = 23×89.

Последовательность простых чисел Мерсенна (начальная): М(р) = 3 (2), 7 (3), 31 (5), 127 (7), 8191 (13), 131 071 (17), 524 287 (19), 2 147 483 647 (31), 2 305 843 009 213 693 951 (61).....

Данное свойство меня очень заинтересовало, а именно как числа Мерсенна распределяются на простые и составные? Почему при простых показателях р = 11, 23, 29, …, числа Мерсенна не простые?

Для поиска ответа, пришлось посмотреть на числа Мерсенна с другой стороны — со стороны информатики, как на числа обладающие — идентификатором последовательности чисел. Решил применить принципы и методы информатики в математике (аналогично информационной математике).

Тогда задача поиска распределения чисел Мерсенна, меняется на задачу поиска зависимости идентификаторов к распределению чисел на простые и составные, где n — идентификатор числа М(n) = 2^n — 1. И данная зависимость была обнаружена в ряду 2(а^2) — 1, где числа Мерсенна появляются при а = 2, 4, 8, 16… или при а = 2^b, где b — натуральное число.

Для наглядности нахождения закономерности распределения составных чисел в ряду 2(а^2) — 1, прошу рассмотреть таблицу, где указаны идентификаторы ряда или значение числа — а, значение числа ряда 2(а^2) — 1 которые обозначим как А(а) = 2(а^2) — 1, так же в таблице указаны делители составных чисел и соответственно простые (без делителей), дополнительно показаны числа Мерсенна.

Привет! Меня зовут Денис, я руковожу группой мониторинга и анализа инцидентов информационной безопасности. Мы отслеживаем события в инфраструктуре, ищем подозрительную активность, расследуем инциденты, взаимодействуем с внешним SOC и помогаем сотрудникам разбираться с вопросами киберграмотности.

За последние пару лет стало особенно заметно: атаки меняются быстрее, чем процессы защиты успевают адаптироваться. Они становятся дешевле, масштабнее и доступнее — во многом за счет ИИ.

В этой статье разбираю, какие именно изменения привнес ИИ в атаки, почему классическая модель защиты начинает давать сбои и где ИИ в защите действительно приносит практическую пользу.