Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Привет, Хабр! Я Олег Ассур, технический директор SafeMobile. Управление мобильными устройствами или MDM – тема, мимо которой проходят не только лишь все, пока в компании не появляется сто, тысяча или пятьдесят тысяч корпоративных телефонов, которыми вдруг надо управлять централизованно. Я в ней с 2012 года: писал MDM клиент для джейлбрейкнутых iOS, поднимал управление iOS, Android и Windows, прошёл с заказчиками все пять стадий принятия российского ПО и дорос от разработчика до технического директора.

Эта статья выросла из моего прошлогоднего доклада на SysAdminConf (видеозапись будет в конце), но это не расшифровка, а отдельный разбор: как устроено управление телефонами под капотом, кто и зачем придумал нынешние технологии, почему все они до сих пор работают по правилам, заданным Apple в 2010, и почему собирать свой MDM в России в 2026 – затея на любителя. Если интересно, что происходит между «раздали сотрудникам телефоны» и «теперь ими кто-то управляет» – добро пожаловать под кат.

Я Артур Валиев, разработчик EVRT

Когда мы форкнули RustDesk и начали строить EvertyDesk — корпоративный удалённый рабочий стол с поддержкой Hyper-V, Proxmox, VirtualBox и умным агентом — первое, во что упёрлись, было видео.

H.264 — стандарт де-факто. TeamViewer, AnyDesk, Windows App — все используют H.264. Он работает. Но он lossy. И вот здесь начинается проблема, о которой в статьях про remote desktop обычно не говорят.

Когда оператор смотрит на терминал с git diff или читает трейс в VSCode — один размытый пиксель в букве это уже другой символ. H.264 при любом разумном битрейте вносит артефакты в области с резким контрастом. Точно туда, где у нас весь текст. Это неприемлемо.

H.264 в lossless режиме (QP=0, lossless profile) существует, но поддержка в декодерах — через пень-колоду, а для mostly-static контента предикторы рассчитанные под видео с движением дают нулевой выигрыш над тривиальным delta-кодером.

Нам не нужен motion estimation. Нам нужно: вот предыдущий кадр, вот текущий, вот список изменившихся тайлов, сожми только их.

Мы написали EVRTCK.

Разберём современные теории старения и посмотрим на проблему с инженерной точки зрения. На примере нейронного клеточного автомата покажем, как система может долго сохранять устойчивость, а затем начать разрушаться без отдельной «программы смерти».

Построим кривые дожития, найдём скрытые модельные биомаркеры старения и попробуем воздействовать на внутреннее состояние системы. В результате частично восстановим клеточную массу и форму, а заодно увидим, почему хорошие биомаркеры не всегда совпадают с лучшими точками управления.

“Web 3.0” провалился с оглушительными убытками и структурной иронией: под капотом “децентрализованных” приложений почти всегда обнаруживались два-три централизованных сервера. Но что, если проблема вообще не там, где её ищут годами — не в удобстве, не в модели собственности и не в токенах? Что, если каждая следующая "Web N+1" обречена повторить тот же провал просто потому, что решает не тот вопрос?

Статья спускается на уровень ниже маркетинговых обещаний — туда, где DNS-резолверы, сертификаты и логи хостинг-провайдера годами накапливают более серьёзную проблему, чем "владение активом", которую можно выразить как "владение владельцем активов". Так же разбирается почему довод "да кому я нужен" окончательно устарел в эпоху автоматизированного анализа больших данных, и почему из всех технологий, придуманных для решения этой задачи, работает по-настоящему только одна категория — причём не та, о которой чаще всего вспоминают.

Представьте обычное рабочее письмо: знакомый логотип ИБ-компании, подпись директора, реквизиты, блок об электронной подписи и архив с программой конференции. Внутри действительно может лежать программа. Рядом — троян.

Сразу две российские ИБ-конференции предупредили о поддельных приглашениях, которые рассылали от их имени. Схемы оказались почти одинаковыми: деловой по виду PDF, архив с паролем, форма регистрации и исполняемые файлы, которые получателю предлагали открыть ради гостевого билета.

Но сама идея гораздо старше. Ещё в 2016 году злоумышленники использовали приглашение на Cybersecurity Summit Palo Alto Networks. Позже приманкой стала конференция CyCon, а в 2025 году атакующие уже неделями вели переписку от имени организаторов европейских мероприятий и отправляли вредоносную ссылку только после того, как жертва начинала им доверять. В Operation Capsule Vault пошли ещё дальше: пользователю показывали настоящий документ, пока вредоносное ПО запускалось в фоне.

Я собрал несколько таких кампаний в одну цепочку — от Word-файлов с макросами до OAuth, Device Code, ISO-образов и загрузки вредоносного кода через облачные сервисы. Без рассказов о «глупых пользователях». Без попытки выдать пересказ чужих расследований за собственное исследование.

В статье разберём, почему тема ИБ-конференций так удобна для атакующих, за счёт чего поддельные письма выглядят убедительно и где заканчивается обычная невнимательность получателя.

Внеочередная публикация с мнением относительно последних фич Макса. Просто не могу не прокомментировать.

Я проанализировала 115 экспертных заключений Минцифры (март-июнь 2026 г.) и готова поделиться с вами выводами по причинам отказа по включению в реестр российского ПО.

Недавно я опубликовал большую обзорную статью о том, как несколько лет развиваю свой пет-проект, который постепенно превратился в собственную Function-as-a-Service платформу. Она позволяет принимать пользовательский JavaScript, Python или Go, запускать его в изолированном окружении и управлять такими функциями почти как в небольшом облаке.

В этот раз я хочу разобрать более узкую тему и рассказать, с чего вообще начинались мои эксперименты с выполнением пользовательского JavaScript в Node.js. Мы посмотрим на самые простые встроенные инструменты, а также проверим, способен ли V8 оптимизировать код, созданный динамически во время работы приложения.

Предложение для разработки фрактального интерфейса, который может подстраиваться под когнитивные способности конкретного пользователя и уважает уровень достигнутой им личной свободы. Он может работать в программах, которые имеют структуру живого организма и способны развиваться в синергии с пользователями.

Первая статья из цикла «Аналитик в чужом процессе»

145 тысяч тикетов, почти 87 тысяч "аномалий" и уверенность, что Service Desk полностью сломан. Но один разговор с опытным специалистом первой линии заставил меня выбросить половину критериев, переписать анализатор и полностью изменить выводы. Эта статья — о том, почему большие данные сами по себе ничего не объясняют, если сначала не понять сам процесс.

В статье разберём, как Pact закрывает этот разрыв между модульными и E2E‑тестами, как устроены consumer‑driven контракты, Pact Broker и can-i-deploy, и что нужно учесть, чтобы contract testing действительно останавливал несовместимые релизы, а не создавал новую точку боли.

Kafka часто появляется на System Design интервью, когда нужно асинхронно обрабатывать события и масштабировать систему.

Но за словами “добавим Kafka” скрывается много важных деталей: как выбрать ключ, сохранить порядок сообщений, распределить разделы между потребителями и не создать горячий раздел. В статье рассмотрим архитектуру Kafka, репликацию, смещения, повторные попытки и политики хранения.

Наконец-то неплохо продвинувшись в написании своего мультиплатформенного приложения Modern Money мне понадобилась аутентификация для Kotlin Multiplatform.

Хотелось иметь один API для PIN-кода и биометрии, а под капотом использовать Android Biometric Prompt, Windows Hello, Touch ID.

Так появился Koncierge — набор KMP-модулей biometric, auth и auth-compose

Казалось бы, задача довольно стандартная: объявить expect-класс и написать несколько actual-реализаций. На Android это примерно так и получилось. А вот Windows Hello, JVM-модуль и публикация всех артефактов заставили немного разобраться в том,

12 июля флагманская GPT-5.6 Sol Pro после восьми часов размышлений побила лучший человеческий результат в задаче о длине пути градиентного спуска — и оформила его полноценной статьей на 14 страниц с доказательствами, таблицей констант и скриптом для их проверки. Прежний рекорд — оценка 2.29^n — принадлежал людям, но о нем мало кто знал: он так и не был опубликован. Историю двухлетнего противостояния людей и моделей исследователь OpenAI Себастьен Бубек рассказал в треде 10 июля, а уже через два дня объявил о падении рекорда.

Забавная история про то, как я решил разбавить актив в своем чате для друзей, добавив самого настоящего Т-800, который мог бы свободно общаться с участниками, не потратив копейки денег на API - чисто бесплатные модели с OpenRouter. Впрочем, впоследствий была попробована и локальная модель.

У меня 23 Telegram-канала. Не потому что я такой организованный — просто постепенно добавлял, пока не понял, что читаю примерно 3% из них, а остальное листаю вниз в поисках чего-то интересного.

Проблема известная. Телеграм устроен как хронологическая лента — свежее сверху, и неважно, интересно это тебе или нет. Алгоритмов нет. Персонализации нет. Только время публикации.

Я решил это починить. Так появился [CleanNews](https://t.me/clean_news_bot) — бот, который парсит твои Telegram-каналы и выдаёт персонализированный дайджест. В этой статье расскажу, как устроен рекомендательный движок: 5 сигналов, pgvector, контрастный вектор и жизнь без обучающего датасета в 10 миллионов записей.

Если смотреть только на официальную безработицу, то российский рынок труда выглядит почти неизменным и смотреть этот показатель в динамике достаточно скучно. Показатель держится возле исторических минимумов, резких скачков нет, массовой потери занятости статистика не показывает.

Но если открыть данные hh.ru, то там всё достаточно бурно. В июне 2024 года hh.индекс составлял 3,1 резюме на одну вакансию. Через год он вырос до 5,5, а в июне 2026 года достиг 8,3. В марте показатель вообще поднимался до 11,4 - это вообще показатель высокой конкуренции соискателей. 

И вот я задумался, получается странно: искать работу становится заметно сложнее, вакансий относительно кандидатов меньше, а официальная безработица почти не двигается.

Я решил покопаться в этом вопросе и посмотреть, а может ли hh.индекс действительно показывать охлаждение рынка раньше Росстата?

Привет, «Хабр»!

Примеры запросов наглядно показывают, как нейросеть расшифровывает текст и воплощает его в графике. В одном промпте можно задать абсолютно всё: от стиля и освещения до общего настроения, ракурса, текстур и окружения. При этом даже незначительное изменение формулировки способно поменять итоговый результат.

В этом гайде мы собрали примеры для разных направлений: реалистичного фото, иллюстрации, брендинга и дизайна, 3D-визуализации и т. д. Для каждого из стилей – также привели примеры результатов генерации.

Приятного прочтения)

Обучение в школе 21 в 2026 году — чему учат и можно ли чему-то научиться? Субъективная оценка прохождения бассейна и политики школы.

Последнее время я все чаще вижу одну и ту же картину.

Появился тикет. Программист копирует ссылку, передает ее AI-кодинг-агенту и через какое-то время получает готовый Pull Request.

Вроде бы красота.

Агент прочитал задачу, нашел нужный код, что-то поменял, запустил тесты и бодро написал, что все готово.

Только потом начинается самое интересное.

В Pull Request приезжает куча лишнего кода. Тесты зеленые, но сама функция не работает. Тикет уходит тестировщику и возвращается обратно. После исправления снова возвращается. А иногда оказывается, что агент вообще понял задачу не так, но программист этого даже не заметил, потому что сам тикет толком не прочитал.

Я не против AI-кодинг-агентов. Наоборот, я ими постоянно пользуюсь и считаю, что это уже обычный рабочий инструмент программиста.

Но инструмент, который быстро пишет код, не отменяет необходимость думать.