Компания Apple на прошлой неделе выпустила внеочередной патч, обновляющий операционные системы iOS и iPadOS до версии 26.4.2. Аналогичный патч выпущен и для предыдущей версии iOS/iPadOS 18. Обновления закрывают ошибку CVE-2026-28950 в механизме хранения нотификаций, из-за которой «нотификации, помеченные к удалению, могли сохраняться на устройстве».

Apple по традиции не раскрывает подробностей по обнаруженным и закрытым уязвимостям, но достаточно легко связать свежевыпущенный патч с публикацией издания 404media в начале апреля. Там на основании материалов дела в американском суде сообщается о том, как представители правоохранительных органов смогли «вытащить» переписку в защищенном мессенджере Signal из того самого кэша нотификаций.

Думал, зайду в крипту и буду просто дёргать API блокчейна. Не вышло.

Захожу в проект. Стек: FastAPI, PostgreSQL, Redis как Celery broker, Celery workers, Docker, Web3. Стартап на хайпе, деньги реальные, архитектура собрана на коленке. Смотрю на архитектуру платёжного процессинга и первая мысль: ребята, вы серьёзно? Финансовые операции с реальными деньгами, без idempotency вообще, Redis как брокер без persistence, Web3.py синхронные вызовы внутри Celery тасков.

Разговор был короткий: задача такая, чини что есть. Сроки горели.

У крупных компаний уже формируется должность Директор по искусственному интеллекту (CAIO) — человек, отвечающий за стратегию внедрения ИИ и ценность для бизнеса

Привет! Меня зовут Оля Шнайдер, я QA-инженер в Авито. В начале этого года я провела исследование рынка QA, чтобы понять, как сейчас работают тестировщики: с чем сталкиваются каждый день, что мешает в работе, а что, наоборот, помогает.

За последние годы роль QA заметно изменилась (или мне так хочется думать). От нас ждут большего — не только непосредственно тестирования и ответственности за результат, но и участия в процессах и много чего ещё. При этом сами процессы не всегда становятся лучше. 

Мне захотелось понять, как дела обстоят на самом деле: что именно выматывает в работе, где чаще всего возникают проблемы и какие решения помогут помочь. Всё самое интересное из исследования я собрала для вас в этой статье. 

Мы стали членом Ассоциации разработчиков программного обеспечения РУССОФТ. Решение принято на Общем собрании ассоциации в Москве в 24 апреля 2026 года.

Для нас это важный шаг, потому что последние двадцать лет мы развивались внутри экосистемы 1С. Нас часто воспринимали как магазин готовых решений или площадку для обмена скриптами, но сегодня Инфостарт — это уже технологическая компания с несколькими связанными направлениями.

У нас есть маркетплейс с полутора тысячами коммерческих решений для бизнеса, сервисы сопровождения, проектный технологический консалтинг, собственная образовательная платформа и, главное, профессиональное сообщество. В нём больше двух миллионов пользователей, около семидесяти тысяч публикаций с разработками и статьями, шестьдесят тысяч клиентов и почти четырнадцать тысяч партнёров...

Почти в каждой крупной корпоративной или государственной системе рано или поздно возникает задача — авторизация с использованием усиленной квалифицированной электронной подписи (УКЭП)

На первый взгляд это выглядит как «добавить проверку сертификата при входе». Но в реальности задача быстро превращается в архитектурную: приходится решать целый комплекс вопросов — от проверки сертификатов до поддержки разных устройств. 

И каждый из них добавляет определенный набор требований:

- где и как проверять сертификаты;

- как организовать доверие к удостоверяющим центрам;

- как встроить УКЭП в веб-приложения;

- как обеспечить масштабирование и эксплуатацию;

- как работать с разными типами клиентов и устройств.

В этой статье разберем практическую архитектуру входа по УКЭП, которую можно внедрить в существующую инфраструктуру без изменения кода основных приложений — достаточно добавить специализированный шлюз и настроить компоненты проверки сертификатов.

Мы привыкли думать, что чем умнее система, тем ближе она к полному объяснению мира. Но математика давно оставила нам очень неприятное напоминание: даже внутри строгих формальных систем есть вещи, которые нельзя доказать изнутри. Так что тогда это говорит о программировании, вычислимости и о нас самих?

Все промышленные компании, которые разрабатывают программно-аппаратные комплексы (ПАК), могут получать IT-льготы. В этой статье разберём, как это работает, и почему выгодно зайти в реестр ПАК Минцифры уже в этом году.

1941 год, тяжелые бои в Европейской части СССР. Большие военные потери, тяжелое время для экономики, для населения. Фашист вовсю использует радиоканалы связи для продвижения вражеской пропаганды. Ну, например, вещает в радиоэфир, как хорошо жить в Германии и как плохо в СССР. Предлагает сдаться, ну и далее по списку.

Далее в Кремль, к Сталину является компания уважаемых и предприимчивых людей. Предлагает решить проблему. За государственный счет, всего за жалкие пару десятков миллиардов в их личный карман. Главное - как решить? Фактически – перекрыв весь спектр радиочастот, поставив оборудование-глушилки китайского немецкого собственного производства. Чтобы вообще никто вещать не мог. Тогда точно враг достучаться не сможет! А как же собственная связь, суверенная, та самая, которая нужна собственным вооруженным силам и собственному гражданскому населению? А вот так. Как-нибудь.

Товарищ Сталин и успешные предприниматели ударяют по рукам, после этого спешно создается наркомат по надзору в сфере радиовещания. Заместителю его руководителя назначается заплата в 1.5 раза выше, чем у наркома обороны. И в 3 раза выше, чем у наркомов образования и медицины. А зарплата самого наркома по надзору даже не разглашается.

Что это, социалистический сюр? Нет, это капиталистическая действительность.

Однажды я получил занимательное письмо от некой организации, которая добавила мой проект в свой рейтинг, да еще и метрики к нему прикрутила. Но мне стало интересно, какая у нее репутация.

Почему громкие обещания, касающиеся роста продуктивности труда, чаще всего не дают ожидаемых результатов? Может, что-то сильно не в порядке с теми программными продуктами, применение которых должно приводить к улучшениям? А может — сами числа скрывают какую-то тайну?

AMI предлагает смотреть на модель мира не как на разновидность языкового ИИ, а как на систему, способную воспринимать физическую реальность, выделять в ней ключевые связи и предсказывать последствия действий. В статье разберем, как компания понимает сенсорные данные, почему делает ставку на скрытые представления вместо реконструкции «сырого» мира и зачем связывает понимание среды с возможностью прогнозировать будущее поведение агента.

Разбираем выгрузку Excel-отчетов в VK API через n8n v2.11.3. Лечим каскад ошибок: ERR_UPLOAD_BAD_SIGNATURE, потерю метаданных filename и баги узла HTTP Request v4.4. Внедряем паттерн «Absolute Context Hooking» через узел Code для стабильной передачи бинарных данных. Внутри — рабочая «таблетка» кода и настройки «без авторизации».

В этой статье мы поговорим о том, как работать с мировыми финансовыми данными через Yahoo Finance и как получать котировки с российских площадок — Московской биржи и Тинькофф Инвестиций.

Привет, Хабр! На связи Анна, лидер Flutter-команды Friflex, и Роза, Flutter-разработчица Friflex. Эта статья о том, как мы убираем лишнюю рутину в VSCode. Расскажем про полезные расширения и поделимся списком шорткатов, которые помогают быстрее искать, править и перемещаться по коду.

Изображения играют важную роль в любом веб‑приложении. Это могут быть элементы оформления интерфейса или основной контент сайта. В любом случае, перед разработчиками и администраторами стоит задача эффективной работы с картинками и в этой статье мы рассмотрим решения, которые реализуются веб‑сервером Angie.

Next Edit Suggestions (NES) это режим автодополнения, который предсказывает следующее редактирование программиста: что он изменит, где и как. Модель смотрит не только на код, но и на последнюю серию правок и предсказывает следующее действие в той же логике. Образно говоря, это модель которая работает в пространстве действий и намерений программиста.

Привет, меня зовут Саша, я ведущий специалист технической поддержки по услугам ИБ. Однажды я решил, что мне обязательно нужен свой пет-проект, ну или как минимум какое-то хобби, которым можно заниматься в свободное время. 

Первым делом на ум, конечно же, пришло программирование. Создать небольшое приложение «для себя» можно не погружаясь в тонкости работы языков и фреймворков, а для старта – это именно то, что нужно. 

В своей работе я часто использую Python, однако код, который я на нем пишу, предназначен для автоматизации задач по обработке данных, запускается в терминале и не предусматривает прямое взаимодействие с пользователем через интерфейс. Полноценному приложению необходим понятный интерфейс, а для его создания нужны дополнительные инструменты. 

В этой статье я хочу познакомить вас с Python-фреймворком, который, на первый взгляд, может показаться достаточно специфичным, но притом отлично подойдет новичкам и любителям, делающим первые шаги в сфере разработки приложений.

 Давайте вместе разберемся — что же такое Kivy?

🔪 Гринд ликвидности с помощью ИИ

Телеграм полон каналов, публикующих торговые рекомендации с указанием цены входа в покупку или продажу биткоина. Прежде чем следовать любому из них, имеет смысл протестировать их на исторических данных.

По другую сторону клавиатуры робот злоумышленник

Удивительно, но “нейрохудожники” появилась не вчера. Оказывается, компьютеры умели генерировать целые картины еще когда в мире бушевал глэм-рок, молодежь страны Советов находила романтику в поездке на БАМ, а жесткий диск со 100 мегабайтами считался эпохальным прорывом технической мысли…

Что делать, если у вас есть 1.6-триллионная модель и видеокарта из прошлого десятилетия? Пока корпорации покупают H100 фурами, мы используем SVD-трансмутацию и архитектурный Identity Theft, чтобы запустить DeepSeek-V4 на бесплатном инстансе Kaggle. Инструкция по сборке Мутанта внутри.

Универсальный шлюз для работы с разными голосовыми помощниками и разными умными домами и умными устройствами.

С чего начинается Родина для искусственного интеллекта? С датасета на русском языке? С гигантских кластеров H100, закупленных по параллельному импорту? С вывески корпорации на фасаде модели, архитектуру которой придумали в Google? Родина начинается с отказа от вероятностей. С собственных чертежей. С опоры на национальную научную школу.

Недавно наткнулся на расширение Page Locker в Chrome Web Store. По описанию — всё безобидно: блокировка страниц, размытие контента, защита по PIN/таймеру. Типичный productivity/security тул.

Но при разборе кода оказалось, что внутри есть поведение, которое с заявленным функционалом вообще не связано.

Разберёмся.

Это история про открытый креативный промпт к LLM, оставленный без присмотра. Через месяц он превратил пятничную рубрику нашего блога в гимнастику парафразов одного и того же тезиса. Поймал я это не на первой пятнице и даже не на второй: каждая отдельная статья сама по себе выглядела нормально. На четвёртой стало очевидно.

Расскажу, какие четыре вещи я попробовал, прежде чем признать, что промпт-инжинирингом эту штуку не лечат. По дороге всплыло, что часть проблемы сидела не в промпте, а в нашей собственной конфигурации Gemini, на которую я не сразу обратил внимание (точнее - вообще не видел). И как в итоге мы перевели генератор тем с открытого «придумай вопрос» на заранее детерминированную ротацию из курируемого пула. Без файнтюна, без RAG, без переезда на другую модель.

Пользовательское поведение в поиске меняется. Раньше человек открывал Google или Яндекс, вводил запрос, видел список ссылок и переходил на сайт. Сейчас всё чаще сценарий выглядит иначе: пользователь задаёт вопрос нейросети, получает готовый структурированный ответ и может вообще никуда не переходить.

Для бизнеса это создаёт новую задачу: важно быть не только в поисковой выдаче, но и в ответах AI-сервисов. Если нейросеть рекомендует конкурента, а ваш бренд не упоминает, часть спроса проходит мимо вас.

Именно эту задачу решает GEO — Generative Engine Optimization, то есть оптимизация контента и присутствия бренда под генеративные поисковые системы и нейросети.

Эта статья подготовлена по мотивам доклада Владимира Назарова — руководителя агентства поискового маркетинга Head Promo и эксперта в GEO-продвижении. Доклад прошёл в рамках конференции GEO 2026 и был посвящён тому, как бизнесу попасть в ответы ИИ, какие источники используют нейросети и почему продвижение сайта в ИИ уже становится важной частью поискового маркетинга. В презентации доклада отдельно разобраны формула GEO, исследования по источникам, различия между AI-системами и практический кейс продвижения вымышленного автодилера в ответах нейросетей.

В последнее время происходит фундаментальный сдвиг парадигмы от управления изменениями (проектами) к управлению ценностью (продуктами). Жесткие границы проектов (начало → конец) размываются, уступая место непрерывному потоку операционного производства (DevOps, продуктовая модель).

Если цель в классической модели ЖЦ - создать целевой продукт за конечное время, используя выделенные ресурсы, то в операционной деятельности - это постоянная и непрерывная поставка новый функциональности, добавляющей ценность заказчику от ее использования в ИТ-продукте. То есть стираются явные временные границы производства, “нарезанного” на проекты. Но это не значит, что прекращается измерение конечного успеха производства, просто диагностирование смещается из плоскости проектной деятельности в плоскость достижения бизнес-метрик. Что в свою очередь заставляет менять организацию производства, в частности: подходы к планированию и распределению бюджета (от фиксированных к периодическим), принципы формирования команд (от временных проектных к постоянным кросс-функциональным потоковым). Эти модели мы рассматривали ранее в “Части 2. Варианты организации производства”.

По существу, производство переходит после первого этапа внедрения минимальной функциональности (иногда MVP) в операционную деятельность, переплетаясь с процессами сопровождения. Зачастую операционка начинается еще до окончания формального конца проекта.

Заказчики все реже соглашаются на чистый Fixed Price (классический проект). Растет доля:

Когда мои сайты положили DDoS-атакой, я не смог нормально воспользоваться бесплатной защитой CloudFlare. Из-за ограничений со стороны РКН часть его подсетей в России заблокирована у многих интернет-провайдеров, включая мобильных операторов.

Чтобы не потерять российских пользователей, пришлось срочно переходить на российское решение и платить за проксирование трафика. Цена вопроса — десятки тысяч рублей в месяц всего за два домена. И это за минимальный, самый дешевый тариф. Из-за этого я сильно сгорел, потому что на CloudFlare я бы отбился бесплатно. А теперь — ежемесячный, неприятный для меня счет, потому что альтернатив просто нет.

Но самое интересное на мой взгляд произошло дальше. Пытаясь разобраться, кто и как организовывает DDoS-атаки в 2026 году, я обнаружил массу специализрованных сервисов: так называемых DDoS-стрессеров — сервисов, где можно запустить атаку на любой ресурс в пару кликов за небольшие деньги.

Пока в мире с такими незаконными сервисами борются, проводя крупные международные операции вроде Operation PowerOFF, в России — из-за необъяснимой лояльности ряда крупных компаний — они чувствуют себя вполне комфортно.

Чем закончилось мое взаимодействие с этими компаниями, предоставляющими инфраструктуру DDoS-стрессерам, в попытке прекратить их работу — вы узнаете в этом материале.

В лабораторных условиях трекинг объектов обычно выглядит предсказуемо: камера статична, освещение стабильно, масштаб меняется плавно. На подвижной платформе всё иначе. Дрон вибрирует, камера смещается вместе с фоном, объект меняет размер в кадре, а задержки обработки и подвеса начинают влиять на результат не меньше, чем сам алгоритм. В статье разберём, почему классического CV‑трекера недостаточно для промышленного сценария и как связать компьютерное зрение, геометрию камеры и механику gimbal в единую систему.

Недавно я задался вопросом: можно ли организовать полноценный agent dev loop (то есть, цикл разработки агентов), используя только локальные модели? Идея заманчивая — гонять агента по задачам бесконечно, не оглядываясь на счета от OpenAI или Anthropic и не переживая за утечку кода.

Чтобы проверить это, я выделил кластер и столкнул лбами три тяжеловеса из мира open source. Спойлер: архитектурно они все — Senior-разработчики, но когда дело доходит до docker-compose up, начинаются проблемы.

Или как дизайнеру продукта решать проблемы бизнеса и причём тут заводы с конвейерами.

Представь, к тебе пришли с задачей: в приложении низкие показатели активации пробной подписки. Пользователи скачивают приложение, но мало кто начинает триал. Тебя просят сделать что-то с онбордингом, ведь именно там последняя возможность донести ценность.

Поддавшись природному инстинкту дизайнера, ты открыл графический редактор и начал перерабатывать экраны: сократил количество экранов, обновил визуал, переписал тексты, сделал CTA контрастнее. Вроде бы всё стало лучше и понятнее. Но спустя время, когда пришла пора оценивать результаты работы цифры не сдвинулись: люди всё так же доходят до конца онбординга и закрывают приложение, не включая триал. Ты в замешательстве — время и ресурсы потрачены, а цель не достигнута. В какой момент что-то пошло не так?

Привет я продуктовый дизайнер в Альфа-Инвестициях, хочу поделиться знаниями о фундаментальной вещи, которая лежит в основе продуктового дизайна и гораздо важнее навыков UI, ведь кто будет пользоваться вашей красотой, если пользователь не видит ценности всего продукта в целом? Обо всём по порядку.

В продолжении статьи: https://habr.com/ru/articles/962290
Пришла мне мысль что для такой задачи должны быть готовые зрелые решения. В частности в smartmontools и оказалось что всё уже давно придумано. Но не до конца ...

Решил поделится опытом. Причесал моё словоблудие нейронкой.

Привет, коллеги! 

Сегодня мы копнем в самую суть инженерного подхода. На повестке дня - сравнение двух кардинально разных философий создания сложного UI-компонента. Это не просто рассказ о DatePicker, это анализ стратегического выбора, который каждая команда делает каждый день: скорость в ущерб предсказуемости или наоборот?

Исходный код доступен по ссылке: https://github.com/Codesrc-public-ru/ralf-datapicker

За основу мы возьмем два реальных кейса. Первый - «AI-драфтинг», отлично описанный нашей статье "Создаем WCAG-доступный DatePicker на React: как Claude пишет основу, а мы доводим до ума". Идея: получить 80% кода от нейросети, а остальное довести вручную. Это путь быстрых итераций и реактивного решения проблем.

Второй - «Системный инжиниринг», подход описан в этой документации к инструменту https://github.com/snarktank/ralph. Идея: сначала детальное проектирование, потом итеративная работа модели. Это путь проактивного управления сложностью.

Оба приводят к результату. Но какой ценой? И что скрывается под капотом каждого из них? Давайте разберем.

Привет, Хаброжители! Мы открыли предзаказ на книгу «Linux для администраторов, 2-е изд.» Александру Калкатинже и Джулиана Балога . Предлагаем ознакомиться с отрывком «Как работать с виртуальными машинами».

Из новостей: RayLib 6, продажи Pragmata достигли миллиона копий за 2 дня, продажи Clair Obscur: Expedition 33 составили 8 миллионов копий, GFA Games заблокировали банковские счета в России.

Из интересностей: посиделки с разработчиками REPLACED, 7 видов пауз, ощущение живого огня, как продержаться на главной странице itch больше месяца, про технологии No Rest for the Wicked.

15 апреля 2026 года Pragmata, новый sci-fi экшен от Capcom, появилась на пиратских ресурсах. Игра официально вышла 17 апреля. Платящие клиенты ждали разблокировки в Steam, а пираты уже бегали по лунной станции. Денуво, который должен был защитить хотя бы первые недели — самые продажные дни, ради которых эту защиту и покупают — пробит через hypervisor bypass от команды DenuvOwO. И это не аномалия: с декабря 2025-го Denuvo проигрывает каждую неделю. Persona 5 Royal, Borderlands 4, Resident Evil: Requiem, Crimson Desert, теперь Pragmata.

Под капотом — модифицированный open-source отладчик HyperDbg, EfiGuard как UEFI-bootkit, патчинг PatchGuard через паттерн-матчинг Zydis, спуфинг CPUID и KUSER_SHARED_DATA через EPT. Технически — kernel rootkit, юридически — пакет «play & restore» из закрытого Telegram-канала. Денуво живёт в Ring 3, обход — в Ring -1, между ними четыре уровня привилегий: detection из user-mode принципиально невозможен.

В статье разбираю шесть слоёв защиты, которые приходится снять, чтобы загрузить пиратский гипервизор: Secure Boot, PatchGuard, DSE, CPUID/RDTSC, KUSER_SHARED_DATA, Steam ownership. Что держит — HVCI. Что может сделать Irdeto и почему все варианты плохи. И на закуску — voices38, который через 40 дней после релиза Resident Evil: Requiem опубликовал классический crack: +5% FPS и работа под Proton на Linux, чего hypervisor-метод никогда не умел.

Привет, Хабр! Меня зовут Данил Зарипов, я занимаюсь продуктовой экспертизой в Positive Technologies. Эту статью мне помог подготовить мой коллега Кирилл Маслов — наш эксперт по направлению Asset Management. Мы решили не искать лёгких путей и выбрали тему, которая большинству из вас хорошо знакома. Казалось бы, что нового можно сказать про домены, пусть и с точки зрения безопасности? 

Для атакующего захват домена — это фактически победа. Получив контроль над контроллером домена, злоумышленник получает доступ ко всем учетным записям, компьютерам, групповым политикам и доверительным отношениям, а дальше дело техники: найти учетки бухгалтеров и топ-менеджеров, переключиться на их машины, читать почту, копировать документы. Это самые безобидные последствия.

Как это часто бывает в информационной безопасности, самое знакомое скрывает множество нюансов. Давайте разбираться!

В этой статье я хочу остановиться на разборе предложенной мной архитектуры декодера и тех вариантов, с которыми я сравниваю её в исследовании, но сделать это проще и интуитивнее, чем в самой работе. На мой взгляд, существующие объяснения архитектур декодеров часто подаются разрозненно. Каждый подход описывают отдельно, без общей опоры. А ведь всё можно свести к одному фундаменту, и тогда становятся гораздо заметнее как сильные стороны каждого решения, так и их ограничения.

Эта статья является продолжением серии для демо-проекта на базе OpenPLC. В предыдущей части были рассмотрены программирование Raspberry Pi Pico W в режиме Modbus RTU/TCP Slave, управление реле через Ladder-диаграмму. Теперь пришло время добавить в схему CAN-шину.
Что добавляется в этой части: узел Pico W получает модуль MCP2515 и подключается к CAN-шине. Для этого в OpenPLC Editor написан пользовательский функциональный блок, который работает поверх ардуино-библиотеки и предоставляет доступ к CAN-шине из обычной Ladder-программы через глобальные переменные-маркеры %MW.

Многие из нас любят NoSQL. И MongoDB среди них является одним из топ-любимчиков. Очень часто мы выбираем нашу «Монгу» за гибкость и скорость. И это вполне логично, ведь MongoDB почти никогда не подводит... сразу. Неприхотливая, шустрая, удобная - она ведет себя как идеальный помощник: не требует лишнего, принимает любые данные, не задаёт неудобных вопросов про схему и с готовностью отвечает на каждый запрос за считанные миллисекунды.

Но потом ты начинаешь подозревать что-то неладное. И, что самое главное, происходит это не сразу, а постепенно. Сначала один запрос начинает задерживаться немного дольше обычного, потом еще один. Там, где раньше было 10-20 миллисекунд, становится 100. Ты замечаешь, что графики ведут себя странно. И начинаешь искать причину: грешишь то на версию софта, то на железо, то думаешь, что сама MongoDB какая-то не такая.

Но ответ очень часто лежит на поверхности: MongoDB не становится медленной сразу. Она лишь честно исполняет те правила, которые ей задали. И если присмотреться, почти за каждым снижением производительности стоит вполне конкретный антипаттерн.

В своей статье я предлагаю разобрать распространенные антипаттерны, которые встречаются при проектировании и работе с MongoDB. Также посмотрим на реальные известные случаи пользователей, которые в своей работе сталкивались с проблемами с MongoDB.