Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Сегодня разберем феномен, который вызывает споры в профессиональных чатах: почему представители поколения Z так резко реагируют на определенные фразы руководителей и как это связано с их лингвистической чувствительностью, а вовсе не с ленью.

Сегодня классический антивирус то и дело списывают в утиль. Дескать, «это театр безопасности», «он бессилен против таргетированной атаки», «да его студент обойдет в два счета». Что же, антивирус и вправду никакая не броня и не всегда спасает от сложных и тщательно спланированных действий злоумышленников.

На связи Семён Рогачёв, руководитель отдела реагирования на инциденты в Бастионе. Открою страшную тайну: изощренных атак становится все меньше — киберпреступники в массе стремятся удешевить и упростить свои методы, а их инструментарий нередко скатывается к палкам и камням общедоступному опенсорсу.

Для борьбы с подобными незамысловатыми угрозами старый добрый, а зачастую вовсе бесплатный антивирус подходит на все сто. Как показывает практика, значительную часть кибератак удалось бы пресечь, обрати безопасники внимание на предупреждения противовирусного ПО.

В этой статье рассмотрим экономику современных кибератак, разберемся в причинах их удешевления и упрощения. Также заглянем в арсенал типичного злоумышленника и на реальных кейсах разберем, как «устаревшие» и «бесполезные» антивирусы дают прикурить киберпреступникам. 

DDoS-атаки давно вышли за рамки «высокой нагрузки». Они стали продуманными, гибкими и точными. Сценарии меняются, ботнеты эволюционируют, и порой за атакой стоит хорошо обученная система.

В этой статье мы разберём классификацию угроз, архитектурные схемы защиты, ключевые модули системы и применение машинного обучения для защиты.

Вместо эпиграфа: покажите мне человека у которого нет проблем, и я покажу вам у него на голове шрам от трепанации черепа – говаривал Михаил Жванецкий. А самое неприятное это то, что решая одну проблему мы создаем две следующих (или даже больше)…

Весела и разнообразна монтажная жизнь. Часто по жизни встречаются претензии управляющих компаний, а после принятия закона о беспрепятственном доступе провайдеров в жилые дома, количество жалоб увеличилось просто лавинообразно. Во всем таки операторы связи плохие: и мусорят, и ломают, и пакостят (как специально), а главное ни за что платить не хотят…  Оно конечно и среди нашего брата встречаются всякие, но это скорее исключение, чем правило, в массе все пацаны аккуратны, вежливы и не злобны, нам ведь в управляющие компании и в дальнейшем обращаться. Доступ на технические этажи нужен практически всегда. Поэтому со всеми ТСЖ, ТСН, Кондоминимумами и иже с ними, стараемся дружить, ну или по крайней мере, поменьше ругаться. Получается, к сожалению, не всегда…

Итак, реальная история, кои происходят практически ежедневно…

Меняем SFP модули с 1 гига на 10 гиг. В теории работа несложная и нетрудоемкая. Это не домовой ящик ставить, комки проключать, пачухи расшивать, оптику и многопарку прокидывать. SFPхи маленькие, сунул в карман нужное количество комплектов (с запасом) и пошёл по линии. Заменил с двух сторон, линк увидел, померил, с админом созвонился, сигнал и ошибки проверил… и дальше аналогичным образом двигаешься. Это в теории. Но чему нас учит теория? Теория нас учит смотреть далеко вперед. А чему нас учит практика? Практика нас учит смотреть себе под ноги!!! Так гласит старая монтажная мудрость!

Рынок труда переживает самую масштабную трансформацию за десятилетия: AI становится базовым инструментом для соискателей и HR. Кандидаты автоматизируют отклики через нейросети, а компании, собственно, подбор персонала. С обоих сторон пытаются сохранить т.н. human touch, ощущение присутствия человека, с разной степенью успешности.

По прогнозам McKinsey Global Institute, к 2030 году ИИ заберёт до 30% рабочих часов, но создаст новые роли.  Тренд виден по всему миру: от массового использования ИИ для поиска работы в Индии и Великобритании до роста интереса в России. Специалистам из всех областей пора не просто адаптироваться, а учиться управлять ИИ — ведь навыки работы с данными и промпт-инжиниринг уже становятся критическими для карьерного роста. 

Меня зовут Климент Викулов, я Со-Основатель ИИ-платформы GPTunneL. Мы с нашими специалистами по HR и промпт-инжинирингу исследовали вопрос и сейчас расскажем, что происходит с рынком найма, и как можно использовать ИИ в работе HR. 

Асинхронный ввод-вывод, ML-оптимизация планов запросов и встроенный пулинг соединений — ключевые особенности новой Postgres Pro Enterprise 18. Релиз объединил возможности ванильного ядра PostgreSQL 18 и Enterprise-инструменты для работы с большими данными. Расскажем про технические детали, новые стратегии сканирования индексов и механизмы масштабирования записи.

Всем доброго времени суток! Меня зовут Никифоров Сергей, я ML-инженер из команды рекомендательных систем в компании ТехВилл.

Сегодня хочу рассказать вам, как мы переходили от одной системы управления данными и вычислениями к другой такой системе. А именно, сравню Data Version Control (DVC) и оркестратор Airflow.

Эта статья не претендует на полный разбор двух инструментов, её цель — показать, как переход на Airflow был устроен у нас в команде, предостеречь от ошибок.

Статья предназначена для ML-разработчиков, которые хотят выбрать для себя, какой инструмент использовать. Поэтому для начала дам базовую информацию о каждом инструменте, а затем расскажу, как переезд был устроен в нашем случае.

Ну что же, приступим!

Существует множество торговых компаний, которые, не смотря на их разнообразие, имею общее - осуществляют работу с закупками и продажей товаров и формируют при этом определенные материальные и сопровождающие их информационные потоки. Как эти потоки образуются, что при этом происходит и какие механизмы управления при этом используются будет рассмотрено в этой статье.

В формировании материальных потоков участвуют не все функциональные подразделения, имеющиеся в торговой компании, а только те, сотрудники которых непосредственно влияют на их формирование. К ним можно отнести сотрудников, занимающихся:

-   маркетинговыми исследования;

-   анализом движения товарных потоков;

-   планированием и контролем выполнения плана.

-   закупками и продажами;

-   перевозками;

-   складской обработкой;

-   распределением товаров в торговом зале, если это торговля в розницу;

-   ведением учета и контроля движения товаров.

Деятельность других сотрудников торговой компании непосредственно с материальным потоком напрямую не связана, но также является важной, так как обеспечивает деятельность сотрудников всей компании и их участие здесь рассматриваться не будет.

Торговые компании имеют следующие общие признаки и осуществляют свою деятельность по следующим направлениям:

·  Проведение маркетинговых исследований по спросу и ассортименту, что позволяет определять параметры объема и ассортимента продаж и служит отправной точкой для формирования плана продаж и, соответственно, выстраивания товарного потока по всей цепочки деятельности торговой компании с товарами (закупка, перевозка, складская обработка, реализация).

В январе 2026 Meta* фактически отказалась от масштабных амбиций по созданию метавселенной, разделив и перераспределив ресурсы внутри компании. По данным The Wall Street Journal, компания сократила около 1 500 сотрудников подразделения Reality Labs — это примерно 10% персонала команды — и закрыла несколько внутренних студий по разработке VR-игр.

И хотя ещё четыре года назад метавселенная была для Meta ключевым стратегическим направлением, теперь оно почти полностью свёрнуто. И, честно говоря, многие в индустрии уже давно перестали по нему скучать.

Нейросети для создания фото и картинок — это больше «не игрушка для социальных сетей», а олицетворение сегментированного рынка продуктов, каждый из которых имеет как свои сильные стороны, так и слабости. Сложность в выборе также создают понятные неудобства, обусловленные наличием коммерческих лицензий и способами оплаты. Впрочем, в Сети достаточно информации, как обходить ограничения, а для вашего удобства мы составили рейтинг лучших нейросетей для фото и картинок 2026 года, в котором есть и универсальные решения! 

Для объективности мы прогнали всех участников рейтинга, создав простой и незамысловатый промпт, чтобы также оценить простоту работы с нейросетями с «колокольни» начинающих пользователей. 

Большие языковые модели по-прежнему часто выдумывают детали, если им не хватает контекста. Чем сложнее проект, тем сильнее это ощущается: ИИ не знает структуру вашего репозитория, не видел свежую документацию библиотеки, не понимает бизнес-ограничения продукта.

В статье разберем, как аккуратно подложить модели нужный контекст: от встроенных механизмов в IDE и Claude до утилит для выгрузки репозитория и MCP-серверов, которые подтягивают актуальные документы и данные.

Статьи У вас WPA Enterprise PEAP/TTLS? Тогда мы уже у вас и Пентест WPA-Enterprise: от теории к практике наглядно показывают наличие проблем с безопасностью WPA-Enterprise и рисуют неприглядную картину окружающей нас реальности. Но о том, как настроить Wi-Fi в организации, чтобы избежать описанных ужасов авторы упоминают кратко и без подробностей.

Я буду рассматривать подключение компьютеров домена Active Directory (AD) к Wi-Fi сети при помощи Network Policy Server (NPS). Статья разбита на две части. Теоретическая: общие вопросы, протоколы и их уязвимости, сценарии атак, настройки и особенности их применения. Практическая: производится пошаговая настройка Wi-Fi на базе Active Directory и Network Policy Server.

TL;DR: WPA-Enterprise требует обязательного применения и проверки сертификата сервера. Безальтернативно. Без сертификата WPA‑Enterprise становится просто красивой декорацией в театре безопасности. Статья написана для того, чтобы все и всегда проверяли сертификат сервера.

Сегодня бизнес активно использует машинное обучение (Machine Learning, ML) для решения самых разных задач — от прогнозирования продаж до автоматизации процессов. Однако искусственный интеллект — это не какое-то волшебство, а математика, методы и алгоритмы, которые не будут работать без качественных и подходящих именно им данных. Чем больше качественных данных доступно для анализа, тем более сложные и точные модели можно построить. 

Меня зовут Анна Фенюшина, я ведущий архитектор направления «Дата-сервисы» в VK Tech. В этой статье я разберу, какие поколения ML существуют, какие данные нужны для их реализации и как современные хранилища могут помочь в развитии ИИ.

Smart Money Tool (SMT) — концепция из арсенала продвинутых трейдеров, основанная на анализе "умных денег" (крупных игроков). Основная идея: когда рынок делает ложный пробой уровня (свип) на одном инструменте, но не подтверждает его на коррелированном инструменте — это может сигнализировать о манипуляции и потенциальном развороте.

Концепция свипа (Sweep):

Цена временно пробивает значимый уровень (свинг), но закрывается обратно за этим уровнем. Это часто интерпретируется как сбор стоп-лоссов.

Корреляционный анализ:

SMT использует два коррелированных актива (например, BTC и ETH). Расхождение в их поведении может указывать на слабость движения

Break of Structure (слом структуры): Показывает, что движение имеет силу. Дальнейшее подтверждение — закрытие за пределы предыдущего свинга

Чаще всего приходилось искать SMT вручную, что довольно накладно по времени и нередко можно упустить smt банально из-за человеческого фактора. Поэтому для упрощения этой работы я написал pine script индикатор. Выглядеть на графике он будет следующим образом:

В этой статье — важные изменения для аналитиков, разработчиков и лидов разработки: новые возможности отчётности, обновления моделирования, улучшения для разработчиков и API, развитие Copilot и ИИ, а также объявления о прекращении поддержки отдельных функций. Power BI продолжает двигаться в сторону более умной, гибкой и масштабируемой аналитики — разбираемся, что именно изменилось и почему это важно.

Недавно услышал от знакомого такую мысль: "Вот, снова кризис на рынке, в рекламе, маркетинг стал дорогой, результатов не приносит, бюджеты растут, цена лида увеличивается, отчёты из рекламных кабинетов не показывают полной картины. Мрак, что делать, не знаю..."

Я — Антон Карцев, генеральный директор и основатель Флайск. Сегодня хочу поделиться своим опытом и разобраться как можно оставаться на плаву, даже в непростые и "дорогие" времена

На самом деле, кризиса нет. Просто появляется продвинутая автоматизация, новые способы продвижения, более удобные инструменты, которыми просто нужно научится управлять.

Один из таких инструментов – сквозная аналитика. Я бы хотел пояснить зачем она нужна, как работает и как маркетолог может использовать её, чтобы экономить бюджеты.

В JavaScript есть уникальная особенность, переменную или функцию можно использовать по коду выше, её объявление...

Как думаете, что будет, если взять шесть одинаковых ноутбуков и поставить на них все версии Windows, которые выходили за последние 25 лет? Какая окажется быстрее? Логика подсказывает, что новая должна обойти старую. Все-таки тут и оптимизация лучше, и код новее, и алгоритмы эффективнее. Но реальность оказалась куда более прозаичной: двадцатипятилетняя XP, которая сегодня работает в основном на банкоматах, обошла Windows 11 по большинству показателей. Звучит как какой-то абсурд, но факты — штука упрямая.

Несколько лет назад у нас бессистемно плодились разрозненные куски автоматизации внутренних задач и процессов, написанные под себя разными командами и отделами. В какой-то момент мы поняли — многие вещи можно переиспользовать в соседних командах, не дублируя работу. Скрипт, который помог дважды, становится в два раза ценнее.

Однако распространять на другие отделы то, что было написано кем-то на коленке, слишком накладно. Нужен системный подход и отдельный стек, который лучше подходит для подобных вещей.

В этой статье расскажу, как пришли к отделу внутренней автоматизации и как сейчас выстроена его работа. Приведем несколько примеров из разработки и офисной среды, включая наших любимых ботов Валеру, Марвина и Осетра. Будет полезно тем, кто только задумывается об автоматизации или уже идет по этому пути и хочет узнать, как это работает в других компаниях.

Привет, Хабр! Это Сергей Перевозчиков, основатель агентства контекстной рекламы «КонтекстЛаб». Как не терять прибыль и находить новые точки роста в контекстной рекламе? По моему опыту, многие компании недополучают до 20% обращений просто потому, что либо не используют, либо используют неэффективно динамические рекламные кампании с фидом. Мы в агентстве регулярно внедряем этот инструмент в Яндекс Директе и видим, как он начинает приносить дополнительные продажи там, где рост уже казался исчерпанным. В этом материале я разбираю 7 кейсов из разных ниш и показываю, как именно мы выжимаем продажи из динамики. В конце — практичные чек-листы, которые можно сразу забрать в работу.