Бухгалтерия ведёт активы в одной системе, ИТ — в другой, часть данных живёт в Excel, а часть — «в голове» у сотрудника. В итоге оборудование числится на балансе, но не используется; активы есть в ИТ-учёте, но не в бухгалтерии; статус и владельца конкретного устройства установить невозможно. Так выглядит управление ИТ-активами в большинстве российских компаний — и это подтверждают цифры.
Деньги улетали быстрее, чем мы успевали их находить. Месяцев семь мы занимались тем, что брали кредиты. Бегали во все банки подряд и брали деньги под конские проценты.
Читатель из 2026 улыбнется, какие проценты мы тогда называли конскими.
К августу поняли, что и этого не хватает, и начали распродавать имущество. Сначала ушло всё наше оборудование с ивентов: фотоаппараты, камеры, квадрокоптер. Распродали примерно на полтора миллиона. Потом машины, Коля продал Хёндай Солярис, я свой Киа, выручили ещё миллион двести. Мои квартиры, машины родителей. Всё, что банк соглашался взять, было в залоге.
В максимальной точке ежемесячный платёж по кредитам был 350 с лишним тысяч рублей. Для Иванова 2017 года это какие-то невозможные деньги. В моменте на нас висело около 4 миллионов долгов.
Последние полгода наблюдается дикая истерия из-за этого харнеса. Репозиторий affaan-m/ECC появился в январе 2026-го и к началу июня собрал 210 тысяч звёзд. Для сравнения, freeCodeCamp набирал свои 446 тысяч двенадцать лет. В конце марта два независимых awesome-листа почти одновременно вписали в заголовок термин «harness engineering» — будто он всегда был. На GitHub завелись «фабрики скиллов», которые обещают сгенерировать тебе команду агентов из одного абзаца. Появилось то самое неприятное чувство: не поставил себе мета-харнес — отстал от поезда.
Я полез проверять. Прошёлся по истории звёзд, по README и выборочно по аккаунтам тех, кто эти звёзды ставил. Ниже, что под звёздами настоящее, что накрутка, и как одно от другого отличить. А под конец — про домашнюю еду, и это не лирическое отступление, а ровно то, ради чего вся эта обвязка вообще нужна.
Каждый, кто осваивает Arduino, проходит одни и те же этапы.
Сначала ты мигаешь светодиодом. Потом подключаешь датчик температуры — и вот уже температура выводится в монитор порта. Потом сервопривод — и какая-то пластиковая штуковина начинает смешно поворачиваться туда-сюда.
Потом появляется идея сделать систему автополива для цветов (которая в итоге их зальёт). Или мобильного робота, который будет «приносить тапочки». Правда, через месяц робот будет пылиться на полке, а датчики с него переедут в следующий проект :).
Дальше — закономерный этап: хочется управлять всем этим через интернет или со смартфона по каналу Bluetooth. Использовать Wi-Fi модули, заменить Arduino на ESP8266 или ESP32. Поднял сервер, написал пару кнопок — работает.
И если все это тебя зацепило, то возникает вопрос: а что дальше?
Я тоже прошёл эти этапы. И когда задумался, куда двигаться дальше, обратил взор на ИИ (Искусственный Интеллект). Не на тот, что «Skynet уничтожит человечество», а на самый простой — умение робота видеть знак «Стоп» и отличать его от пустой стены.
Воодушевленный идеей, начал собирать информацию про ИИ на микроконтроллерах — и быстро понял, что обычный Arduino Uno с его 2 КБ оперативной памяти (RAM) и 16 МГц для нейросетей решительно не подходит. Модель с распознаванием изображения туда не запихнуть. Даже самую простую.
Примечание
Кстати, это направление даже имеет своё название — TinyML (машинное обучение для микроконтроллеров с ограниченными ресурсами). Минимальные требования для простых задач (классификация звуков или данных с датчиков) — тактовая частота от 32 МГц, RAM от 32 КБ, Flash от 128 КБ. У Uno даже близко нет.
MyPrepod — крупнейший портал отзывов о преподавателях российских ВУЗов. Он стал таким не только за счет того, что даже на момент MVP 2017 года он был UX‑удобнее для студентов, чем СтудИзба или professorrating, но и за счет полной анонимности.
Переписали анонимный портал отзывов на преподавателей с PHP 5.4 на современный стек. Сайт грузился 15 секунд, рекламодатели не шли, хостинги блокировали без предупреждения в 2 ночи. Разбираем, как выстроить инфраструктуру, которая переезжает на новый сервер за одну команду и выживает, когда всё вокруг пытается тебя снести.
В своём предыдущем посте я рассказывал о реверс-инжиниринге прошивки моего нового Creative Sound Blaster Katana V2X.
То, что начиналось как попытка написать Linux-инструмент для общения с саундбаром, закончилось обнаружением уязвимостей, позволяющих любому нападающему в радиусе примерно 15 метров от Katana V2X превратить его в шпионское устройство и Rubber Ducky без необходимости сопряжения или физического контакта с оборудованием.
Привет, Хабр.
Я вещаю от лица небольшой команды AI-стартапа.
Мы делаем Софи - ИИ-ассистента для поиска работы. Она берёт на себя всю рутину соискателя: ищет вакансии, делает отклики, пишет персональные сопроводительные письма пока человек живёт свою жизнь.
Продукт запустился в июле прошлого года и за эти месяцы мы пережили много взлётов и падений.
Сегодня хочу рассказать про наш путь: как первые полгода мы делали рост х2 ежемесячно, и как за вторые полгода потеряли инвестиционный оффер на десятки миллионов, сократили команду с 10 человек до 3 и чуть не закрылись. И почему всё это началось с одного письма.
В минувший четверг компания Bi.Zone выпустила исследование «Threat Zone 2026: Dark AI», в рамках которого оценила влияние искусственного интеллекта для производства хакерский атак, разработке вредоносного ПО, а также обходе цензуры. Авторы изучили 7477 сообщений на теневых площадках за период с марта 2025 по апрель 2026 года и разделили свой отчет на 4 глобальные темы:1. Обход ограничений чат-ботов2. Большие языковые модели без цензуры3. Злоупотребление ИИ на различных этапах жизненного цикла кибератаки4. Автоматизация кибератак с использованием ИИ-агентов
Исследователи выяснили, что самая "ходовая" тема на теневых форумах - попытки заставить популярные модели выполнять запрещённые действия. Злоумышленники, в частности, используют jailbreak-промпты, подмену ролей, создание альтернативной личности бота, многошаговые диалоги и маскировку вредоносных задач под исследования и анализ.
В рамках эксперимента коллеги из Bi.Zone протестировали данные возможности. Выяснилось, что актуальные онлайн-модели действительно генерировали код, который впоследствии определялся как троян, однако возможности ИИ не позволяли сделать его полностью работоспособным и требовалось помощь опытного разработчика.
Интересно, что на рынке появилась обратная тенденция: некоторые разработчики ВПО начали рекламировать свои продукты как созданные без ИИ, указывая на соответствующие качества.
В объявлениях о продаже CrySome RAT и notnullOSX отдельно подчеркивается, что эти инструменты разработаны без использования ИИ. Рынок теневых форумов заполняется ИИ-сборками и результатами вайб-кодинга, поэтому отказ от ИИ начинает позиционироваться как одно из ключевых преимуществ.
Однако, влияние ИИ на хакерские активности нельзя не заметить. Авторы показывают появление целого класса платформ, которые пытаются автоматизировать полный цикл атаки: разведку, сканирование, уязвимостей, эксплуатацию и постэксплуатацию. Они могут самостоятельно запускать Nmap, использовать sqlmap, анализировать результаты и выбирать дальнейшие шаги, формировать план атаки и координировать десятки инструментов через LLM. Однако исследователи отмечают, что даже самые продвинутые агенты всё ещё требуют человека, который понимает результаты и способен принимать решения.
Итого, что мы имеем в сухом остатке? ИИ способен помочь в написании отдельных компонентов вредоносного ПО, но пока не способен самостоятельно создавать полноценные рабочие инструменты для сложных атак: даже специализированные «хакерские» ИИ пока не способны генерировать готовые инструменты для серьёзного нападения без доработки человеком.
Главная мысль исследователей: сегодня ИИ выступает как «усилитель» навыков атакующего. Он помогает быстрее писать код, создавать фишинг, анализировать инфраструктуру и автоматизировать рутину, но пока не заменяет реальных специалистов. А основная угроза заключается не в «сверхразумном ИИ-хакере», а в массовом масштабировании уже известных атак за счёт автоматизации и снижения стоимости их проведения.
🧠 Обязательно поделись с теми, кому это может быть полезно: 💬 Телеграм | 💬 Max | 📝 Хабр | 💙 ВКонтакте
В предыдущей части мы изучали дерево решений и, несмотря на его замечательные свойства, наткнулись на один огромный недостаток — нестабильность. Казалось бы, это лечится достаточно просто: зафиксировать все, что отвечает за рандом и не модифицировать датасет.
Такой подход избавит нас от проблемы, но это даже не костыль, а полноценная инвалидная коляска, ведь данное решение буквально закрывает для нас все двери для развития данных. Например, мы в 2026 создадим идеальную модель, предсказывающую цены на квартиры, а в 2027 из-за изменение рынка наша идеальная модель полетит в мусорное ведро.
Следовательно, нужен совершенно другой подход, с другой философией: вместо ограничений, сделать что-то, благодаря чему нестабильность станет чем-то полезным. И в качестве такого подхода сегодня рассмотрим бэггинг и случайные леса.
Две тысячи студентов со всей России прокачали практические навыки обнаружения и расследования атак во внутренней сети инфраструктуры, используя платформу PT EdTechLab. Основными участниками модуля «Анализ сетевых атак с помощью NTA» стали будущие специалисты по ИТ и ИБ из разных технических вузов, среди которых МГТУ им. Н. Э. Баумана, МИРЭА, Московский политехнический университет и Дальневосточный федеральный университет. В ряде учебных заведений этот тренинг заменил собой часть образовательной программы.
Positive Education, центр обучения Positive Technologies, в начале 2026 года представил тренажер для автономного обучения специалистов по кибербезопасности — PT EdTechLab. Платформа помогает на практике понять, как действуют киберпреступники, и освоить технологии защиты от сложных целенаправленных атак. Модульная архитектура тренажера позволяет адаптировать его к уровню экспертизы пользователей и задачам бизнеса.
Учебный модуль, который проходили студенты, длился 74 часа, включая девять часов теории по работе NTA-решений и 65 часов практического расследования сетевых атак. Обучение строилось на разборе реальных кейсов с использованием PT NAD — современной системы поведенческого анализа сетевого трафика для обнаружения скрытых кибератак.
В музеях хранятся глиняные таблички, которым пять тысяч лет, и рукописи на пергаменте и папирусе, пережившие падение империй. Их можно прочитать сегодня почти так же, как и в момент создания.
Но цифровая эпоха, породившая беспрецедентный объём информации, оказалась куда менее устойчивой. Парадоксально, но некоторые данные, созданные всего несколько десятилетий назад, уже оказались труднодоступными. Они существуют, но их очень сложно прочитать
Бренду ROG от Asus исполняется двадцать лет. В честь этого компания представила несколько юбилейных версий своих продуктов, включая материнскую плату ROG Crosshair X870E, видеокарту ROG Astral GeForce RTX 5090, блок питания Thor 3000W Titanium III и корпус ROG GR20. Все устройства получили особый дизайн и ориентированы на энтузиастов техники и геймеров.
Китайская компания UBTECH Robotics представила бионического робота U1, созданного для эмоционального общения и взаимодействия с человеком. Есть мужская и женская версии. Локальная память + модель эмоционального роста. 88 степеней свободы для более естественного движения.
Привет, Хабр!
Меня, честно говоря, просто утомили современные интерфейсы общения и навигации. Куда ни посмотри — в Telegram, Slack, WhatsApp, на почте — нас везде встречает один и тот же шаблон: бесконечный, давящий вертикальный список чатов. Это превращает общение в какую-то рутину, конвейер, где новые сообщения постоянно вытесняют старые, заставляя нас бесконечно скроллить экран вверх и вниз.
Мне захотелось создать нечто принципиально иное. Что-то более близкое к естественным природным взаимосвязям. При разработке интерфейса я во многом ориентировался на биомиметику и структуру нейронных связей в упрощенном виде. Ведь в живой природе не существует листов, таблиц и списков — она оперирует узлами, ветвями и сетями. Мне хотелось создать среду для общения и структурирования мыслей, которая ощущалась бы интуитивно и естественно.
Так родился проект ПОРЯДОК или ORDO. Идея навигации в нем реализована фрактально-пространственным способом — в виде гексагональных сот (ячеек).
ОРДО — это полностью некоммерческий, бесплатный концепт приватного мессенджера со сквозным шифрованием (E2EE), написанный в одиночку. Я хочу поделиться с вами историей его разработки, показать устройство под капотом и, конечно, получить вашу конструктивную критику.
Существует ли сжатие газовой струи при дросселировании газа через отверстие с острой кромкой?
В предыдущей статье было получены два важных вывода:
1. Скорость молекул в струе газа из отверстия с острыми кромками НЕ может быть ниже, чем энергия вытеснения этого газа из-под тяжёлого поршня :
M*g*H=P*V=0,5*V*Qг*Uг^2
Где V=Sп*Н , при этом Sп- площадь поршня, Н- перемещение поршня по вертикали (см.рис.1.)
Репурпосинг видео в 2026: как маленькая команда закрывает контент-план
Два человека. Пять площадок. Три-четыре ролика в неделю на каждой.
Штат не вырос. Алгоритмы стали требовательнее. Рваный ритм публикаций они считают нестабильностью и режут охваты.
Обычная реакция — делать больше. Это ломает команду за два-три месяца. Решение — архитектура процесса.
Идея: один исходник — десятки единиц контента
В часовом вебинаре или интервью скрыто 15–25 самостоятельных моментов. Каждый — отдельный ролик. Плюс 8–12 постов. Плюс заметки для блога.
Один длинный материал в неделю. Системная нарезка. Расписание закрывается само.
Шаг 1. Запись исходника
Качество исходника определяет всё. Плохой звук не спасёт даже сильный момент.
OBS Studio — бесплатно, для экрана и стримов. Битрейт от 6000 kbps, кодек H.264, аудио AAC 320 kbps.
Riverside / StreamYard — для удалённых интервью. Каждый спикер пишется на отдельную дорожку. Критично для кадрирования на этапе нарезки.
Zoom / Telemost — минимальный вариант для старта.
Важно: сохраняйте исходник с раздельными аудиодорожками. Не сводите в стерео.
Шаг 2. Нарезка на клипы
ИИ-инструменты делают за минуты то, на что монтажёр тратит день. Внутри — транскрипция через Whisper, анализ смысловых пиков, автокадрирование 9:16, субтитры по тайм-кодам.
Reels Boss — российский сервис, оплата картами РФ и СБП. Несколько режимов нарезки, поддержка VK Клипов. На старших тарифах: редактор субтитров, B-roll, фоновая музыка, интеграция с SMMplanner.
OpusClip — присваивает каждому клипу «оценку виральности». Удобно отбирать топ из пачки. Сильнее на англоязычном контенте.
Vizard AI — редактируешь транскрипт, а не видео. Удалил абзац — кусок выпал из ролика. Минус: долгая обработка и субтитры требуют правки.
CapCut — обычный редактор для ручной доводки черновиков.
Практика: гоняйте один исходник через два-три сервиса. Алгоритмы устроены по-разному — лучший клип часто приходит оттуда, откуда не ждёшь.
Шаг 3. Дистрибуция и автопостинг
SMMplanner — самый широкий охват: VK Клипы, Telegram, ВКонтакте, Одноклассники, Дзен. Часть резалок интегрируются напрямую.
Postmypost / Onlypult — схожая логика, разные нюансы по цене и площадкам.
Ставьте публикации равномерными блоками — всю неделю планируете в понедельник. Рваный ритм алгоритмы считают нестабильностью и снижают приоритет показа.
Шаг 4. Аналитика
Без обратной связи конвейер превращается в холостой ход.
Retention / среднее время просмотра — главная метрика. По ней алгоритм решает, продолжать ли показывать ролик.
Охваты относительно базы — вышел ли ролик за пределы текущей аудитории.
Сохранения и пересылки — лучший индикатор реальной ценности.
Просмотры — последние в приоритете. Легко набрать, сложно конвертировать.
Инструменты: LiveDune, DataFan, JagaJam. Раз в две недели — 30 минут на разбор результатов.
Где чаще всего ломается
Один клип на все площадки. Алгоритмы считают дубликатом — режут охваты. Меняйте обложку, первый кадр, саундтрек.
Слабый хук в первую секунду. Сильная тема не спасает слабый старт.
Нет субтитров. Значительная часть смотрит без звука.
Нет буфера. Клипы за день до публикации — это не конвейер, это пожар. Буфер минимум на неделю вперёд обязателен.
Итог
Один длинный материал в неделю. ИИ-резалка. Планировщик. Аналитика раз в две недели.
Этого хватает, чтобы закрыть план, который пять лет назад требовал целого отдела.
Главное — не работать больше. Работать с правильной архитектурой.
Купили новенький телевизор. Повесили на стену. Радуетесь яркой картинке.
А через месяц простейшее меню настроек начинает спотыкаться, а Google на домашнем ноутбуке требует разгадать десятую капчу с автобусами за день. Знакомо? Не спешите ругать провайдера или слабый процессор MediaTek. Скорее всего, ваш телевизор прямо сейчас тихо продает ваш интернет-канал незнакомцам.
В сабреддите r/tech_x вскрыли масштабную схему: сотни приложений для Samsung Tizen и LG webOS тайно превращают Smart TV в выходные узлы (exit nodes) для сетей резидентных прокси.
Я разобрался, как устроен этот теневой бизнес, почему телевизоры стали главной мишенью ИИ-корпораций и как выгнать цифровых паразитов из своего дома.
Долгое время главным критерием качества данных считалась их чистота и полнота. Компании инвестировали значительные ресурсы в MDM-системы и процессы проверки, стремясь получить «единую версию правды». Однако сегодня этого уже недостаточно. В условиях, когда скорость реакции определяет успех, на первый план выходит новый критерий — актуальность. Способность данных отражать реальное положение дел в момент принятия решения становится решающим фактором. При этом классические архитектуры, основанные на ночных загрузках в DWH, создают временной лаг, который превращает «правду» во «вчерашнюю».
Привет, Хабр. Меня зовут Александр Шалудин. Я Presale-архитектор Data Services VK Tech. В этой статье я разберу, к чему может приводить работа с неактуальной информацией и как выстроить архитектуру, которая позволит устранить этот разрыв.
Из-за высокой конкуренции и сопутствующих вызовов многие компании стремятся стать Data-Driven, то есть принимать решения, основываясь на данных, чтобы сохранять конкурентоспособность, быстро реагировать на тренды и взвешенно оценивать бизнес-процессы.
Однако точность этих решений напрямую зависит не только от качества информации, но и от ее актуальности и доступности в нужный момент.
Ключевая угроза здесь — задержка данных. Это не просто неудобство, а прямые скрытые расходы. Компания может иметь выстроенные процессы контроля качества и полные справочники, но, если ответ от аналитической системы нужен сегодня, а данные поступят только завтра или через неделю, их ценность для принятия оперативных решений стремится к нулю.
Привет, Хабр!
В Axelix мы в последнее время начали получать contribution-ы извне. И как по приватным обсуждениям, так и по GitHub я могу сделать вывод, что у очень многих людей есть довольно серьёзное непонимание того, что означает та или иная лицензия, что вообще такое “Open Source” и даже что такое Copyright.
Мне кажется, что я пару вещей в этой теме немного понимаю, и я чувствую некоторую ответственность этим знанием поделиться. Поэтому я решил написать небольшую статью, которая объясняет базовые концепции в Software, начиная с Copyright и Licensing.
Позже я, возможно, ещё напишу про CLA, Open Core и про то, как AI Agents и AI в целом вписываются в эту картину. Так что, если вам интересно, дайте знать :)
Прежде чем мы начнём: я не юрист, и я не советую вам выбирать ту или иную лицензию, или подход. Я всего лишь Software Engineer, который писал много кода под разными лицензиями, в том числе проприетарными и Open Source.
Давайте я попробую объяснить, как вообще вся юридическая часть вокруг софта устроена, шаг за шагом.
Вся эта возня по раздуванию популярности Meshtastic - как дешёвые бусы для папуасов: высокая доступность чипа (цена), приличные характеристики чипа (бусы блестят) и больше ничего.
Радиотехнически, LORA - это лютая проприетарщина: вся реализация в закрытом чипе Semtech, который как чёрный ящик во что-то модулирует-демодулирует ваш битовый поток, но чертежи чипа тебе не дадут. Даже прекрасно расписаны эти структуры посылок из чирпов, но как с ними работать физически - никто вам не скажет: успехов это демодулировать из эфира без чипа Semtech. Если взять RTL-SDR приёмник и попытаться реализовать какие-то алгоритмы руками на сишечке, то в дурку увезут достаточно быстро. В случае успеха, бедный проц будет пыхтеть делая 120 штуки FFT-4096 в секунду и гору всяких операций вокруг с децимациями и фильтрациями и сдвигами и поисками (мы хотим уверенно принимать эти посылки из-под уровня шумов, ничем не проигрывая эталонной реализации, а не принять яркие чирпы и демодулировать глазами). Судя по гуглу, что-то ниже Raspberry PI 5 с жуткими оптимизациями сразу умрёт. Демодулировать это из эфира энергетически бюджетно от батарейки - только проприетарный ASIC Semtech. Размер статей и количество грёбли и изысканий от китайских гениев, пытавшихся это демодулировать - на уровне астрофизических открытий.
Во всей истории с LORA ценна популяризация идеи «небольшой мощностью под уровнем шума передадим маленький пакетик на 5 километров». Но прикосновение к этой идее покупкой готового закрытого чипа - небольшой вклад в дело. С тем же успехом можно ощущать свою прогрессивность просто включив древний Wi-Fi 802.11b - там тоже всё нетривиально и ещё более увлекательно, чем в LoRA, хотя эмоционально уже никого не штырит.
