Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Собрал ассистента встреч, который работает целиком на моём маке: локальный STT, живая диаризация голосов, мгновенные ответы на вопросы собеседника и самообновляемый граф знаний в Obsidian. Внутри — грабли: ловушка обращений при расстановке имён, 23 «голоса» из-за осколков кластеризации, num_ctx и бюджет RAM в Ollama. Код открыт, Apache 2.0.

Классический подход к Application Security сегодня переживает кризис, ситуацию усугубляет бум AI-помощников (GitHub Copilot, Cursor, Claude). Разработка ускорилась кратно, но вместе с ней масштабировалась и генерация небезопасного кода. Разработчик теперь может сгенерировать за час то, что раньше писал день, при этом уязвимости тоже начинают появляться с такой же скоростью. Если процесс безопасности остался прежним, AppSec быстро превращается в узкое место.

В этой статье мы разберем архитектуру и механику работы INFERA AI.SafeCode – платформы непрерывного анализа кода, которая отказывается от концепции «просто показать список подозрений» в пользу автоматического доказательства уязвимостей и MLSecOps-подхода.

Решение объединяет SAST, SCA, Secrets, DAST, Pentest, Code Fuzzing и API Fuzzing в единый DevSecOps / MLSecOps-контур.

Статья продуктовая, но мы ее публикуем на HABR не как рекламную, а как концептуальную. Хотим показать, как меняются подходы к безопасной разработке и насколько неэффективным становится «разрозненный» AppSec в эпоху ИИ и вайб-кодинга.

За карьеру мне часто приходилось слышать противоположные идеи от руководителей. Один утверждал: «Не трать время на актуализацию бэклога. Если задача действительно важна, то бизнес сам придет и подсветит приоритеты.» Второй в первый же день сказал: «Первым делом наведи порядок в бэклоге.»

Я понял: спорить о подходах можно бесконечно. Вопрос в другом:

По каким критериям мы вообще принимаем решения?

Похожую ситуацию я видел еще раньше, когда отвечал за региональную сеть телеком-оператора. Один технический руководитель говорил: «Кабель висит десять лет. Значит, еще десять провисит.» Другой возражал: «Кабелю десять лет. Его пора менять.» У обоих не было цифр, были только убеждения и эмоции.

Что происходит под капотом, когда вы вызываете scipy.stats.norm.fit()? В статье рассматриваются два классических подхода точечного оценивания параметров — метод моментов и метод максимального правдоподобия — с математическими выводами, экспериментами на Python и визуализацией.

Это моя первая статья на Хабре, поэтому сначала немного предыстории. Работаю в интернет‑маркетинге с 2011 года. Застал смену десятков алгоритмов поисковиков, эволюцию подходов в SEO, был опыт работы с перформанс‑каналами (хотя база всё же сеошная). Из чисто технического — базовое знание Python. Само собой, HTML+CSS. Одним словом, не разработчик. Но вот я и подхожу к сути — почему вообще тема возникла.

Развивался как SEO, SEO‑тимлид, хед SEO‑отдела и хед SEO + контент‑отдела. В целом эволюционировал до руководителя роста, но где‑то полтора года назад споткнулся об очевидную вещь — в Рунете нет единой базы знаний по интернет‑маркетингу. Подобных ресурсов вообще немало, но они в массе своей на английском, есть на испанском, видел и на азиатских языках. На русском — ноль.

В сентябре прошлого года закончился контракт с работодателем, и по началу я планировал отдохнуть пару недель, и приняться за поиск работы. Но в какой‑то момент решил поступить чуть иначе, и купил курс CMO. Названий не будет, потому что рекламировать что‑либо не собираюсь (я бы, может, и собрался, но правила вряд ли позволят). И уже после первых модулей задумался повторно — а почему такого ресурса (энциклопедии) не существует? У меня было много заметок по основным терминам и явлениям интернет‑маркетинга, подкреплённых лично моим опытом и ситуациями, в которых мы с командой были. В общем, в один прекрасный день я создал энциклопедию и начал её настройку, потом заполнение, и, разумеется, развитие. Но это тоже преамбула, а теперь — к сути. Я подумал: в работе мы, маркетологи, пользуемся огромным количеством разных сервисов. И приложений, и веб‑версий. Почему бы мне самому не начать делать продукты для маркетологов? Уж я точно знаю индустрию изнутри, и чего конкретно нам не хватает в быту — тоже. К осени уже довелось, помимо стандартных направлений диджитал‑маркетинга, поработать и с только набиравшим тогда силу GEO. Откровенно говоря, это часть SEO под AI, но есть резон выносить его в отдельную сущность.

Ноутбук закрыт уже несколько часов. Рабочий день закончился, но задача продолжает крутиться в голове. Кажется, стоит ещё немного подумать, и решение найдётся. На практике часто происходит обратное: попытка перестать думать о работе только сильнее удерживает внимание на ней. Почему так происходит и как объясняет это краткосрочная стратегическая терапия? Разбираем механизм и простой эксперимент, который можно проверить на себе.

В секциях по интеграциям, DevOps и тестированию пока меньше заявок, чем в других направлениях INFOSTART TECH EVENT 2026. Это повышает шансы сильной темы пройти отбор, попасть в голосование и войти в программу конференции.

Приём заявок на INFOSTART TECH EVENT 2026 продолжается. Сейчас особенно ждём доклады в три секции:

В первой статье цикла я обозначил основные технологии обработки и способы сборки корпусов из листовых материалов, ну и начал оьзор наиболее часто встречающихся, а следовательно - употребимых материалов. Данная статья является продолжением для тех кому не хватило, ну или просто кто “хочу все знать”. По глубоко личным обстоятельствам статья пролежала в черновиках 6 лет, случайно на нее наткнулся и решил таки выпустить в свет, благо почти все готовое было, не помню уже почему тогда не доделал. Материалы, описанные в статье, ничем не хуже и не лучше тех что в первой, порядок описаний обусловлен капризами разума автора.

Мы привыкли, что GPS/ГЛОНАСС-терминал – это, в первую очередь, прибор для записи трека машины. Да, это база. Но давайте посмотрим на него как на контроллер: есть входы, выходы, сценарии взаимодействия с периферией. Поэтому всегда интересно пофантазировать, что еще можно подключить к нему, кроме транспортного средства?

Каждый инженер – тоже художник, его творчество – техническое, и практически всегда скрыто от глаз. Меня всегда привлекало нестандартное использование разных устройств в совершенно неподходящем ключе, это позволяет разбавить рутину, поэкспериментировать и посмотреть на продукт под другим углом.

Особенно хорошо, что терминалы имеют технологию Easy Logic, это очень сильно развязывает руки как в работе, так и создании того, что на первый взгляд несовместимо, например, попкорн-машина. При чем тут попкорн? Давайте разберем этот кейс и увидим, насколько разным бывает мониторинг.

Запрос в консоли 1С возвращает правильные данные, а отчёт на СКД - другой результат.

На упрощённых примерах разбираем, как СКД исключает поля и временные таблицы, переносит пользовательские отборы и меняет параметры виртуальных таблиц. В конце - способы исправления и чек-лист для отладки сложных отчётов.

Наверное, многие разработчики 1С сталкивались с ситуацией:

В первой части мы собирали свой собственный минимально необходимый образ системы с рабочим столом Mate и остановились на собраном архиве mate-rootfs.sqfs.

Во второй части мы сделаем установку образа на основной диск, произведём разметку диска, и сделаем загрузку нашего ядра Linux без посредников в виде grub, systemd-boot

В первой части статьи мы обсуждали, как обманчивая простота ActiveRecord приводит к проблеме N+1 запросов, и я предложила решение. После публикации и обсуждений я поняла: магия ActiveRecord оказалась ещё коварнее, чем я думала. В своём примере я упустила важнейший нюанс...

Привет! Наш экспертно-аналитический центр разобрал отчёт Thales Group (это транснациональная корпорация, которая  занимается разработкой решений и систем для аэрокосмического, оборонного и морского секторов). Для исследования опросили более
3 000 респондентов из 20 разных стран.

Под катом — ситуация с ИБ в компаниях по всему миру, изменения, связанные с активным развитием ИИ, а еще результаты исследования Ассоциации по защите деловой информации (BISA), которая опросила представителей российских компаний на тему рисков информационной безопасности, связанных с использованием ИИ в рабочих процессах.

Кроме ставших привычными изменений, вызванных внедрением ИИ на предприятиях и в компаниях, ситуацию стали усложнять ИИ-агенты. Согласно данным Thales Group, уже больше трети организаций используют в работе ИИ-агентов (34%), а насчёт того, планируют ли компании начать их внедрять, 73% ответили положительно — причём внедрения планируются в течение года.

С появлением агентных приложений резко выросли скорость и объём используемых данных, из-за чего компаниям стало гораздо сложнее обеспечивать должный уровень безопасности. Исследование отмечает, рост числа организаций (на 50% в год), выделяющих бюджет на информационную безопасность именно для обеспечения защиты в связи с применением ИИ.

Эксперты сходятся в том, что по мере использования агентных ИИ необходимо улучшать способы обеспечения внутренней безопасности, иначе ИИ быстро станет внутренней угрозой.

21 июля Google выпустила сразу три модели: Gemini 3.6 Flash, облегчённую 3.5 Flash-Lite и специальную 3.5 Flash Cyber для задач кибербезопасности. У больших компаний календарь выпусков устроен как вокзальное табло: если смотреть достаточно долго, обязательно что-нибудь прибудет.

В анонсе обещают улучшенный код, знания и работу с инструментами. Всё как положено. Но главное изменение обнаружилось там, куда торжественная музыка обычно не дотягивается: новая Flash тратит меньше токенов и заметно быстрее заканчивает длинные задачи.

Общий показатель интеллекта в независимом тесте при этом не вырос. Получилась редкая история об обновлении, которое не стало умнее, зато научилось не задерживаться. Разберёмся, кому от этого действительно станет легче.

Магнус Карлсен сыграл партию с точностью 88.7% на Chess.com и 71% на Lichess. Кто прав? Спойлер: единственно правильного ответа здесь, скорее всего, нет. Разбираю по шагам, как Lichess считает точность партии, от сантипешек и логистической функции до гармонического среднего и контекстно-взвешенной агрегации. В конце - Python-скрипт для воспроизведения результата.

Привет! В этой статье я - Антон Резников, Fullstack разработчик и Lead проекта из evilUnion, расскажу, как мы отказались от знакомого всем Next JS, не пожалели об этом и запустили один из самых крупных наших проектов на очень перспективном фреймворке - Astro JS.

В этой статье мы посмотрим, что из себя представляет Astro, чем он выделяется среди других метафреймворков, изучим его особенности, а далее на реальном примере пройдем весь путь построения мультиязычного сайта на 500+ тыс. страниц. Поехали

WIE — это исследовательский эмулятор пользовательского режима (userspace) для запуска 64-битных Windows-приложений (PE64) на архитектуре macOS Apple Silicon. Проект написан на Rust 1.97, а в качестве бэкенда компиляции используется Cranelift для трансляции x86-64 инструкций на лету в нативный ARM64.

Ниже лонгрид о том, как я делала корпус для первого прототипа своего умного флорариума на esp32. Про железо будет в следующих постах, тут только про корпус.

Квантовые материалы могут революционизировать целый ряд технологий — от мощных компьютеров и сверхбезопасной связи до передовых энергетических систем. Однако всегда существовало одно серьёзное препятствие. 

Практически все известные квантовые материалы проявляют свои удивительные свойства только при охлаждении до температур, близких к абсолютному нулю. При комнатной температуре тепло вызывает постоянные колебания атомов, которые подавляют тонкие квантовые явления, на которые рассчитывают учёные. Для подавления этих колебаний требуются громоздкие криогенные холодильные системы, что делает квантовые материалы мощными инструментами в лаборатории, но затрудняет их внедрение на практике. 

В исследовании, опубликованном в журнале Nature, физики из Университета штата Луизиана (LSU) разработали первый квантовый материал, работающий при комнатной температуре и способный различать и передавать различные квантовые состояния света, преодолев тем самым одну из самых серьёзных проблем в области исследований квантовых материалов. Работа, возглавляемая доцентом кафедры физики Омаром С. Маганья-Лоайса, устанавливает общий принцип проектирования для создания совершенно нового класса квантовых материалов, открывая новые возможности для квантовых вычислений, безопасной связи, сенсорных технологий и передовых энергетических систем. 

Для Чэнлуна Ю, бывшего постдокторанта, а ныне профессора Китайского университета электронных наук и технологий, одним из самых воодушевляющих моментов стало то, что нестандартный подход команды сработал именно так, как и предсказывала теория. 

Привет, Хабр! Меня зовут Артур, директор по безопасности NtechLab и энтузиаст вайб-кодинга). Сегодня поговорим о применении вайб-кодинга в информационной безопасности внутри компании: реально ли использовать нейросеть для создания продукта «под ключ» или это заранее путь в никуда. Присаживайтесь, нас ждет увлекательное путешествие и море слез - без этого никуда:)

Наша задача - создать внутреннюю систему защиты от утечек данных. Мы назвали ее Heimdall, да, в честь главного стража из скандинавской мифологии. Cистема должна показывать список включенных рабочих компьютеров, сообщать о подключении флешек и подозрительной отправке файлов, блокировать запрещенные сайты, устанавливать обновления в фоновом режиме и при необходимости давать администратору доступ к экрану сотрудника.

Идея создания «продукта под себя» родилась не из абстрактного желания поиграться с нейросетями, а ради формирования еще одного контура безопасности. Сотрудники уведомлены о применяемых средствах защиты, но мне хотелось не тотальной слежки, а понятной системы предотвращения и разбора инцидентов.

Первое «почти готово»

Для обычной команды разработки сделать полноценный продукт - работа на несколько этапов. Еще до написания кода пришлось бы отдельно описать, от кого мы защищаемся, какие данные считаем важными и какие действия разрешены каждой роли. В режиме вайб-кодинга задача звучала гораздо проще: «там почти все готово, давай соберем». ИИ ответил ровно так, как умеет отвечать: уверенно и деятельно. Начались сборки.