Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Искусственный интеллект находит все более широкое применения для автоматизации и оптимизации кибератак. Средства ИИ позволяют злоумышленникам генерировать вредоносный код, анализировать системы и обходить системы защиты, по минимуму привлекая ручной труд. Большие языковые модели (large language models, LLM) позволили значительно ускорить кибератаки и намного удешевили их. Кроме того, такие модели сделали разработку механизмов атак более доступной для киберпреступников с небольшим опытом. В результате использование ИИ приносит массу новых наборов для атак, которые реализуются быстрее и обладают отличной масштабируемостью. И такие атаки уже практически невозможно остановить, имея лишь традиционные средства информационной безопасности.

Как ИИ используется киберпреступностью

Искусственный интеллект охотно используется различными хакерскими группировками. Средства ИИ помогают ускорять кибератаки, делают их более адаптивными к ландшафту средств защиты, а значит, более сложными для отражения. Вредоносные кампании благодаря ИИ становятся легко управляемыми и масштабируемыми — от создания вирусов до написания скриптов для фишинговых атак. Перечислим основные области использования ИИ хакерами.

Сперва хотел просто поделиться обзором Адама Севиджа на прикольные самодельные часы в стиле NASA, но что-то вышло из под контроля, и получился лонгрид про историю борьбы с колоссальным давлением при глубоководных погружениях через призму одной технологии.

Меня зовут Екатерина Рычкова, я CEO HR-агентства и рекрутёр с 15-летним опытом.

Сегодня разбираю резюме кандидата из IT-индустрии с хорошим опытом, сильной технической базой и понятной целью: переход в Go-разработку.

Самое приятное, что в IT-сфере оформление резюме — не самое ключевое. Главное, на что смотрит рекрутер:

Внедряя системы класса Business Intelligence (BI), приходилось в проектах разрабатывать систему показателей для различных бизнес-процессов. Почему пришлось создать данный подход? Потому что представители заказчика часто не могли сформулировать перечень ожидаемых показателей по процессу, и поэтому пришлось проектировать систему показателей для анализа процесса за них. Подробнее про показатели процессов и основные определения (бизнес-объект, метрика, аналитический разрез и показатель) можно прочитать в моей ленте ранее. В данной статье хочу «спуститься» от системы показателей по процессу к структуре данных на примере процесса подготовки коммерческого предложения.

В качестве примера приведу систему показателей процесса разработки коммерческого предложения для продажи услуг в области обучения на рынке B2B. Сразу хочу сказать, что процесс не оптимален, но для данного примера он необходим для погружения в предметную область.

Представьте: вы ведете автомобиль, а на приборной панели нет ни спидометра, ни датчика топлива, ни каких-либо показателей вообще. Ни-че-го. В принципе ехать можно, но вы не знаете, какая у вас скорость, сколько бензина и есть ли с авто какие-то проблемы. Примерно так выглядит работа с LLM-приложением без инструментов мониторинга: система вроде бы и функционирует, но о ее внутреннем состоянии можно только догадываться. 

Меня зовут Александр Сесоров, я работаю инженером по тестированию в YADRO. Занимаюсь задачами автоматизации оценки производительности, точности и эффективности моделей на различных конфигурациях. Сегодня проведу краткий экскурс в инструментарий Langfuse и на примерах из практики покажу, как превратить оценку качества LLM-приложения из гадания в систематизированный и прозрачный сбор метрик на всех этапах.

Фишинг переживает второе рождение. Если раньше это была «кустарный спам без разбора» с надеждой на удачу, то сегодня — это высокоавтоматизированная индустрия с ROI, которому позавидуют многие компании. Цель та же: получить данные, но методы эволюционировали от примитивного социального инжиниринга до сложных психо-технических операций с применением ИИ.Фишинг — это рыбалка, только в роли рыбака мошенник, а в роли рыбки — пользователь.

Давайте пройдемся по ключевым этапам этой эволюции и посмотрим, где мы находимся сейчас.

Привет, Хабр! А вот и финальный в этом году дайджест новостей из мира дизайна. С вами Андрей, продуктовый дизайнер Garage Eight, и десять новостей, которые зацепили мое внимание: 

1) Редизайн Sketch для macOS.
2) Цвет года — 2026 от Pantone.
3) Ребрендинг японского института Chiba Tech.
4) Брендинг для любителей велоспорта.
5) Ребрендинг к 150-летию банка Hantington.
6) Новые инструменты Figma для редактирования изображений.
7) Брендинг для Музея советских игровых автоматов.
8) Удобный сайт для создания инвойсов.
9) Промышленный дизайн клавиатур и мышей.
10) Сборник с примерами использования Liquid Glass.

Я — системный аналитик. Но долгое время я не применяла системное мышление к себе, я проектировала архитектуры, создавала диаграммы, детализировала процессы и уточняла требования... Но когда речь заходила о моей собственной карьере, я ощущала растерянность. Меня мучил вопрос: «К кому мне подойти, чтобы расти профессионально?»

Эта статья — не про карьерные лайфхаки. Это про то, как я начала видеть организацию как живую систему. Как поняла, что карьера — это не лестница, а путь через слои системы. И как, применяя законы системной динамики, теории систем и элементы бизнес-расстановок, я нашла свою точку опоры.

Иностранные компании в этом году тоже обновляли свой визуальный стиль. Эксперты, оценивая этот процесс, указывали как на преимущества, так и на серьезные недостатки происходящих редизайнов.

Команда Go for Devs подготовила перевод статьи о том, как построить Heavy-Read API на Go, способный обрабатывать более 1 млн запросов в секунду. Автор делится продакшен-архитектурой распределённого In-Memory Cache, показывает, как убрать БД и Redis из критического пути чтения, и объясняет, за счёт каких оптимизаций удаётся добиться субмиллисекундных задержек. Практика, цифры и реальные уроки из продакшена.

Привет, я Рома, промдизайнер, и проект, над которым я работаю с 2022 года, почти готов к запуску. Это BUSY Bar — девайс для концентрации с помодоро-таймером, блокировкой отвлекающих приложений, поддержкой умного дома и открытым HTTP API. Предыдущие посты: [1],[2],[3],[4].

В этом посте покажу фичи, которые мы реализовали за последнее время: автоматический статус ON CALL, интеграцию с Google-календарём и протокол Matter. А ещё покажу локальный веб-интерфейс, OTA-обновление прошивки, улучшения в HTTP API и визуальные обновления.

Утро, 10:30. Вы чувствуете себя богом архитектуры. Видите систему насквозь: данные элегантно перетекают между микросервисами, в голове строится граф зависимостей, руки готовы рефакторить легаси-ядро. Ваш IQ, кажется, пробил потолок.

День, 14:30. Вы смотрите в IDE. Открыт метод на 10 строк. Читаете его пятый раз и физически не можете понять, что он делает. В голове белый шум и вязкое ощущение торможения. Вы идете за третьим кофе, пытаясь понять: "Неужели я деградирую?", "Почему я соображаю так медленно?".

Спойлер: дело не в возрасте и не в компетенции. Это просто Троттлинг (Throttling). Есть предположение, что срабатывает защитный механизм человеческого "железа", который принудительно снижает тактовую частоту, чтобы процессор не сгорел от перегрева. А виновата в этом архитектурная особенность, которую в Computer Science называют Context Switching (Переключение контекста).

Все слышали про эссе Пола Грэма "Maker's Schedule, Manager's Schedule". Но сейчас не про тайм-менеджмент. Нас интересует физика процесса, биохимия этого "перегрева". Давайте посчитаем стоимость прерывания в тактах процессора и поймем, почему попытка запустить на нашем однопоточном легаси одновременно тяжелые вычисления и архитектуру Event Loop гарантированно приводит к падению производительности.

Начинаю цикл статей о создании 2д игры-платформера, на основе документации библиотеки arcade. Вначале буду показывать самые простые этапы, могу данные этапы преобразовывать или даже удалять, в итоге будут написаны классы (это ООП) и создан exe файл.

Этапы разработки платформера

1.      Придумать идею игры

2.      Показать простые примеры для новичков в программировании (создание окна и главного героя, элементов игры, подготовка файлов и папок)

3.      Реализация механики персонажа

·       Загрузка текстур и спрайтов персонажа 

·       Реализация движения, прыжков и физики

·       Использование физического движка (PhysicsEnginePlatformer или Pymunk) 

4.      Создание карты и тайлов

·       Используйте Tiled Map Editor для создания уровней 

·       Сохраните карту в той же директории, что и код

·       Добавьте тайловые изображения в подпапку

5.      Добавление игровых элементов

·       Коллизии со стенами и платформами

·       Сбор предметов, монеты

·       Враги и взаимодействие с ними

·       Анимация персонажа

6.      Система сохранения

·       Реализация сохранения прогресса игры

·       Сохранение уровня, здоровья, предметов

7.      Уровни игры

8.      Меню игры

9.      Экспорт в EXE файл

В прошлой статье мы разобрали, из каких компонентов собирается система мониторинга, и составили инструкции, чтобы указывать на действительно важные проблемы. Пришло время выстроить их в единую систему. Она должна масштабироваться и давать ясную картину происходящего, чтобы наш мониторинг не был бесполезным потребителем ресурсов.

В статье расскажу, как превратить разрозненные компоненты в систему мониторинга, и как она помогла нам сохранить работоспособность моделей.

Финансовые рынки редко движутся изолированно. Криптовалюты реагируют на фондовые индексы, золото реагирует на макроэкономику, а внутри крипторынка движение биткоина задаёт направление для альткоинов.

Гипотеза проекта:

Если агрегировать данные по разным классам активов (крипто, акции, золото), измерить их волатильность, тренд и взаимную корреляцию, можно получить осмысленную вероятностную оценку того, каким будет рынок в ближайшие 24 часа: рост, падение или консолидация.

Привет! Меня зовут Маша, я продакт ITSM 365 в Naumen. Более 8 лет я работаю в ИТ: начинала как бизнес‑аналитик, затем стала продуктовым аналитиком, позже — менеджером продукта. Сейчас занимаюсь Discovery — исследую новые области, где наши решения могут принести бизнесу пользу.

В этой статье делюсь тремя кейсами и практическим опытом взаимодействия аналитика и продакта в одной задаче, почему это иногда превращается в хаос, и как мы перестраивали процессы, чтобы этого избежать.

DevOps давно перестал быть просто набором инструментов или должностью, в которой достаточно знать только Docker. DevOps стал целой культурой, интегрирующей разработку и эксплуатацию, автоматизацию, мониторинг, качество и скорость поставки изменений. К 2026 году DevOps глубже сливается с платформенной инженерией, SRE-подходами и архитектурой облаков. Соответственно, требования к инженерам растут.

Что ожидают от DevOps-специалистов в 2026 году, какие навыки становятся важными и как построить карьеру от начинающего инженера к платформенному, — объясняем в статье.

…. и программиста. 

Нейросети меняют паттерны поведения людей при поиске информации. В частности они становятся сложнее и длиннее. Мир поиска изменился навсегда. Бизнесу нужен инструмент для изучения, анализа и создания такого контента, который не только попадет в источники нейросетей, но и будет максимально полезным для людей

В современных data-процессах ключевую роль играет обеспечение качества данных. Рассмотрим четыре популярных подхода: DBT, SQL, Python (Pandas/SQLAlchemy) и Great Expectations, оценив их эффективность для различных сценариев проверки данных. 

Эта статья будет интересна и полезна Data-инженерам, аналитикам данных и специалистам Data Quality для выбора оптимального метода валидации данных в зависимости от стека технологий и сложности бизнес-логики. Материал ориентирован на начинающий уровень подготовки: тем, кто еще не сталкивался системно с инструментами управления качеством данных.

Привет, Хабр! Меня зовут Мария, я Data-инженер в SimbirSoft, и предлагаю для начала немного познакомиться с каждым из вышеперечисленных инструментов.

2025-й был насыщенным: переписывали легаси и тушили проды по пятницам. Сейчас, когда таски в Jira закрываются уже с трудом, самое время выдохнуть и закодить что-то «для души». Никаких кубернетисов и хайлоада. Только Python, библиотека Rich и 100 строк кода, чтобы создать уютную елку с обратным отсчетом прямо в консоли. Сделаем красиво, упакуем в exe и отправим коллегам вместо открытки.