Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Каждому пользователю моего конструктора нужен свой Telegram‑бот. Рассказываю, как держать сотни ботов в одном процессе Node.js: общий webhook, очередь в PostgreSQL на SKIP LOCKED и Mini App на 5 КБ. С замерами нагрузки и честным разбором, где у схемы потолок.

Участвовала в CTF Кубок Федерации 2026. Здесь хотелось бы написать свое решение задания «Аудит» из категории Reverse. Разработчики уже выложили решение всех заданий, но мое решение отличается от решения создателей, так что хочу поделится свои решением, рассказать о методах, ошибках, способах и внести обучающую часть для тех, кто только входит в реверс‑инженеринг в CTF.

Всем привет! Меня зовут Анна Васильева, я технический менеджер в K2 Cloud и люблю запускать утилиты с максимально возможным уровнем verbose.

Есть фраза, после которой расследование сбоя обычно становится интереснее: «Я ничего не менял». Через несколько часов выясняется, что изменения всё-таки были. Инженер распаковал архив, добавил сетевой интерфейс, обновил библиотеку или перенёс виртуальную машину на другой хост. Действие казалось безобидным, а его последствия проявились в неожиданном месте.

На митапе «Инженеры перебрали / кейсы по Linux» мы взяли семь реальных случаев и разобрали их вместе с экспертами:

С AI в клиентской разработке стало выгодно делать то, что раньше технически было несложно, но экономически бессмысленно. Какой‑нибудь специфический фильтр, дополнительный экран в админке, сценарий обработки данных... Раньше смотришь на задачу и понимаешь, что руками это несколько часов работы. Клиенту функция не настолько нужна, сколько она стоит в хорошей реализации, поэтому либо от неё отказываемся, либо ищем готовый плагин, который умеет нужное и подгружает ещё семьдесят свистелок.

Сейчас значительную часть такой работы можно сделать намного дешевле. AI снимает вагон рутинной работы, и маленькие кастомные решения перестали быть чем‑то вроде «ну нет, это полдня печатать код и ещё день на отладку». Там, где раньше приходилось подгонять задачу под готовый инструмент, теперь чаще можно подогнать инструмент под задачу.

В статье описывается несколько опытов, проведенных с виртуальным помощником Алиса, предоставляемым Яндексом. Эти опыты могут быть повторены любым пользователям интернета и позволяют открыть неожиданные свойства виртуальных помощников.

Библиотека называется cronsense. Она переводит расписание, записанное обычными словами на русском или английском, в cron‑выражение и обратно. Рассказываю, как устроен разбор, о какие ловушки cron легко споткнуться и как тесты проверяют, что описание разбирается обратно в то же расписание.

Результатом работы BI‑аналитика должен быть не просто отчет ради отчета — важно наладить партнерство с бизнесом: понимать его потребности и боли, а уже потом превращать это понимание в конкретный продукт.

BI‑аналитик — это бизнес‑партнер по данным и отчетности. Он прикреплен к определенному домену или продукту, понимает, как этот домен работает и какие бизнес‑процессы существуют внутри него. Хорошо разбирается в данных своего направления — знает, откуда они берутся и как устроены. Именно поэтому BI‑аналитик ведет свои продукты по полному циклу — от сбора требований до внедрения и поддержки, — а не просто визуализирует то, что попросили.

Результатом работы становится продукт, который закрывает понятную регулярную потребность бизнеса и имеет пользователей. Таким продуктом может быть дашборд, рассылка, алертинг, система мониторинга или бот. Если у продукта нет реальных пользователей и он не решает конкретную боль, это сигнал, что партнерство с бизнесом не сложилось.

Важно не забывать про качество данных: перед тем как строить любой продукт, BI‑аналитик проверяет корректность данных, на которых он основан. Масштаб этой работы в компании впечатляет: BI‑аналитиков у нас несколько сотен, а на BI‑платформе размещено почти 12 тысяч отчетов, с метриками MAU — 31 тысяча, с DAU — 13 тысяч.

Думаю, многие из вас знают, что такое майнер, а если нет, то вкратце — это программа, которая использует ресурсы компьютера для добычи (майнинга) криптовалюты. Сам по себе майнер не является вирусом, но есть те, кто им злоупотребляет, распространяя его скрытую вариацию под видом пиратского софта и сборок с играми.

Вэтой истории я расскажу, как столкнулся с таким майнером и потратил почти час на ручное удаление, как это позже удалось автоматизировать, и как уже из этого зародилась утилита по устранению таких майнеров.

«У нас уже стоит DLP, и она защитит от утечек в ChatGPT и Copilot». Эта фраза звучит достаточно часто, но она технически неверна. В этой статье мы разберем, почему DLP не может контролировать ИИ, обеспечить безопасное взаимодействие и сквозную видимость использования ИИ в корпоративной инфраструктуре.

DLP и LLM/AI Firewall решают разные задачи на разных поверхностях. Оба класса борются с утечкой. На этом сходство заканчивается.

Классический DLP не разбирает диалог с моделью, не останавливает запрос до доставки в LLM, не видит jailbreak и косвенную инъекцию в RAG и не управляет маршрутом к модели. LLM/AI Firewall к моделям не заменяет DLP на почте, флешке и печати.

DLP ищет известный чувствительный контент в известных каналах: почта, файлы, съёмные носители, веб, облако, мессенджеры. Он отвечает на вопрос: «уходит ли уже размеченная конфиденциальная информация по привычному каналу?».

LLM/AI Firewall стоит в разрыве между пользователем или ИИ-агентом и ИИ-моделью. Он отвечает на другие вопросы.

Новая LLM обошла конкурентов в работе с кодом. Но справится ли она с ошибкой в вашем репозитории? А модель, которая хорошо анализирует документы, — с таблицами, где возвраты лежат в отдельном файле, а правила расчёта выручки менялись три раза?

Опубликованные тесты помогают выбрать несколько моделей для сравнения. Дальше нужны собственная задача и понятные условия приёмки: что должно получиться, как проверить результат и сколько ручной работы допустимо.

Привет, Хабр! Я Игорь Зуриев, руководитель проектов по автоматизации бизнеса и внедрению систем на базе ИИ. Больше десяти лет управляю ИТ-проектами, в том числе для заказчиков из нефтегазовой отрасли и строительства — «Лукойла», аэропорта Шереметьево, «Трансгаза». Автор и преподаватель программ по ИТ-проектам и цифровым продуктам, в том числе в Университете Иннополис. В школе Karpov.Courses преподаю применение ИИ для анализа данных. Веду в ТГ канал «Нейросетка». 

Сам использую ИИ для работы с кодом, документами и прототипами. Fable 5.1 понравилась мне тем, что код получался практически без ошибок с первого раза. В Stitch я описывал изменения интерфейса словами и сравнивал варианты экранов. А один из запусков Sonnet 5 закончился исчерпанием лимита без готового результата. Поэтому меня интересует и качество ответа, и то, сколько работы после него остаётся человеку.

Представляем интервью с генеральным директором ПАО «Нанософт» Андреем Серавкиным.

Андрей, расскажите о предпосылках создания и вывода на рынок вашего нового ИТ‑продукта для машиностроения.

Выход nanoCAD Механика PRO в 2024 году стал закономерным ответом «Нанософт» на уход западных вендоров, который остро поставил вопрос о функциональном импортозамещении в машиностроительном секторе. Опираясь на наш многолетний опыт в создании САПР и запросы пользователей, накопленные за время работы с машиностроительными предприятиями, компания разработала принципиально новый продукт.

При этом важно отметить, что в сегменте систем автоматизированного проектирования (САПР) для строительства «Нанософт» уже занимала в то время уверенные позиции лидера отечественного рынка, а поскольку строительная отрасль — как гражданская, так и промышленная — неразрывно связана с объектами машиностроительного проектирования, выход в смежную сферу стал логичным шагом для окончательного объединения этих двух дисциплин в единой экосистеме.

10 браузерных API, заменяющих пакеты NPM и плагины jQuery: dialog, popover, переходы отображения (view transitions), structuredClone, groupBy и Temporal с заметками о поддержке.

TL;DR: Мы портировали игровую логику и рендерер первого Doom на SQL и запустили его внутри базы данных. На моём ноутбуке игровой цикл исполняется на исходных 35 FPS, а рендерер генерирует полный буфер кадров 320x200 с частотой от 60 Гц и выше. Python только обрабатывает тайминги, считывает клавиатуру и отображает получаемую им битовую карту. Многопользовательский режим тоже работает.

Можете сыграть прямо сейчас: Deathmatch, четыре слота, обслуживание в порядке очереди.

SQLDoom на EU-серверах

SQLDoom на US-серверах

Это shareware-версия первого эпизода. Если все места заняты, вы попадаете в очередь. Если очередь заполнена, то в процессе ожидания вы всё равно можете запрашивать состояние игры через SQL.

Управление роботом по изображениям и текстовым инструкциям остаётся одной из наиболее актуальных задач современной робототехники. Модели класса Vision-Language-Action, или VLA, уже способны решать широкий спектр задач. Однако большинство заметных результатов получено на стандартных манипуляторах: это одна роботизированная рука на неподвижном основании, с шестью или семью степенями свободы и двупалым захватом.

Управление антропоморфным роботом требует решения задачи принципиально иного уровня сложности. Большое количество степеней подвижности, антропоморфные кисти, мобильная платформа, необходимость координировать движения всего тела и сохранять равновесие существенно усложняют разработку системы управления.

Sber Robotics запускает Green Challenge, соревнование в рамках AI Journey 2026. Участникам предстоит создать или дообучить модель управления «Грином», первым антропоморфным роботом Сбера. Модель должна решать задачи мобильной манипуляции в цифровом симуляторе.

Это комплексная задача в области Physical AI: от подготовки данных и мультимодального восприятия до планирования и согласованного управления движениями всего тела робота.

Работа мозга в принципе считается вычислимой, даже если на её описание уйдут десятилетия. А вот ощущения пока не удается вывести из известных нам законов физики. Почему электрические сигналы между нейронами сопровождаются вкусом маминого печенья, этот вопрос остаётся без ответа.

Мы живём в мире, где всё подчиняется законам физики. Молекулы сталкиваются, ионы проходят через мембраны, нейроны передают сигналы — и всё это можно описать через энергию, массу и заряд. Но переживание в этих терминах описать не удаётся.

Философ Дэниел Деннет считал, что эта трудность во многом создается языком. Он прослеживал путь разума от бактерий до человека и показал, что слова вроде «хочет» и «знает» не указывают на отдельную сущность в живых организмах. Но его объяснение остается на уровне эволюционной логики: он показывает, почему такие слова могли возникнуть, но не показывает, какие физические процессы за ними должны стоять.

Проблема не в том, что физика этих процессов науке неизвестна, а в том, что уже на уровне клетки мы описываем их словами, которые обрывают связь с физикой. Про физику при этом не забывают: биофизики подробно изучают, как сталкиваются молекулы, как устроены каналы, сколько энергии уходит на каждый шаг. Но эти знания остаются внутри своей области. А в клеточной биологии, физиологии и нейронауке используется уже сокращенный язык, и в учебниках пишут: «с ДНК снимается копия», «рибосома читает мРНК», «транспортная РНК доставляет аминокислоту», «фермент распознаёт субстрат». А когда мы доходим до описания сознания, остаются слова «распознаёт», «оценивает», «прогнозирует», которые мы применяем уже к электрическим сигналам нейронов.

Поэтому мы восстанавливаем не лингвистическую логику, а сами физические процессы, которые стоят за этим языком: потоки энергии и вещества, концентрации, пороги и переходы между ступенями от клетки до человека. Наша цель – перевести описание переживания на язык физических законов.

Проблема не в том, что физика этих процессов науке неизвестна. Биофизики изучают её подробно: как молекулы сталкиваются, как устроены каналы, сколько энергии уходит на каждый шаг. Но эти знания остаются внутри своей области. На следующих уровнях, в клеточной биологии, физиологии и нейронауке, используется уже сокращённый язык, и связь с физическими процессами обрывается. А когда мы доходим до сознания, от неё остаются только слова «распознаёт», «оценивает», «прогнозирует», которые мы применяем уже к электрическим сигналам нейронов. Поэтому мы восстанавливаем не лингвистическую логику, а сами физические процессы от клетки до человека.

Неделю назад я выложил статью про то, как запустил Директ Коммандер на Linux. А через пару дней выяснил, что половину той инструкции можно выкинуть.

Bottles там не нужен, хватает обычного Wine из репозитория WineHQ. Заодно разобрал автообновление: Коммандер вешает красную плашку «обновление будет установлено автоматически при следующем запуске», честно качает 134 мегабайта и не устанавливает ничего. Ни тогда, ни потом, и никак об этом не сообщает.

И отдельно расскажу, как я собственным скриптом удаления снёс себе рабочую установку. Там всё сломала одна подстрока.

Привет, Хабр! Меня зовут Артём Букин, я разрабатываю инфраструктурные проекты в VK, и сегодня продолжу рассказывать как мы повышаем надежность ядра подбора VK Рекламы. В этой статье разберем как мы построили в облачной инфраструктуре канареечное развёртывание снапшотов данных в эксплуатацию.

Канареечную выкладку обычно используют для обновления кода: новую версию приложения сначала проверяют на небольшой части серверов или пользователей, а затем распространяют на остальных.

Но поведение сервиса зависит и от данных. Приложение может остаться прежним, а обновлённые конфигурации, справочники или модели — заставить его работать иначе. Данные умеют менять поведение сервиса не хуже нового релиза кода, и готовиться к их обновлению стоит так же серьёзно: проверять не только то, что снапшот собран, скачан и распакован, но и то, что сервис с новыми данными корректно подбирает рекламу. 

Поэтому поверх существующей системы доставки оркестратора снапшотов мы решили сделать «канарейку» для данных.

Коротко. За последние недели OpenAI приостановила выпуск самых мощных моделей с доступом к инструментам после того, как агент выбрался из изолированной среды, а NVIDIA выпустила платформу для ограничения агентов на уровне процессоров и сети. Это выглядит как новость про «опасный ИИ», но на деле это знакомый цикл: открытая фаза, инцидент, ограничения. ИТ проходило его с сетями, с макросами, с плагинами браузеров. У этого цикла есть предсказуемый финал, и к нему можно прийти заранее, без собственного инцидента. Ниже история, наши цифры и чек-лист.

В 2026 году мониторинг - это не опциональная фича, а базовый минимум. Если ваш сайт недоступен, вы теряете клиентов. Если вы не знаете что сайт недоступен - вы теряете клиентов ещё быстрее.

Мы в PingZen поддерживаем сайты на сертификатах НУЦ Минцифры корректно - без false positives, без компромиссов безопасности, без сложной настройки. В этой статье расскажем как мы это сделали и почему это важно для вашего бизнеса.

С 1 сентября 2026 года офисное ПО не попадает в реестр без совместимости с двумя доверенными ОС. Срок полного перехода КИИ, который наступал в январе 2025-го, в мае разложили на три: 2028, 2031 и 2036. А реестр доверенного ПО снова перенесли, теперь на конец года.

За этими новостями стоит реальная карта замещения, и она не похожа на отчёты. Windows уходит не один, а вместе с Active Directory, SQL Server и Exchange: 33 кейса замены Windows это 33 замены стека. На каждом закрытом слое один победитель с долей от 57 до 74 процентов, и одна и та же лицензия покупается с разбросом цен до 44 раз. А нижние слои пусты: средства разработки замещены на четверть.

Внутри: что на что меняют по 139 кейсам, пять гипотез с фактурой 2026 года и где пройдёт фронт 2027-2028.