Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Один стример, который играет в PUBG, попросил делать из его записей короткие вертикальные ролики для Shorts, Reels и TikTok. Согласие на то, чтобы рассказать об этом, он дал, но имя я не называю: в статье он просто «стример». Сначала я нарезал клипы по речи и по расшифровке Whisper, и ему они не зашли: он написал, что я резал вообще не игровые моменты. Ему нужны моменты, где он сбил противника с ног или убил. Дальше пришлось учить скрипт находить такие моменты в записи на несколько часов.

Готового сигнала в записи Twitch нет: нет логов игры и нет доступа к данным матча, есть только картинка и звук. Зато сама игра пишет в нижней части экрана «Игрок (ВЫ) УБИВАЕТ игрока (ник), используя оружие» и показывает красный счётчик «1 УБИТО». Я читаю эту надпись как текст и по ней нахожу секунды событий. Ниже описано, как это сделано, где я ошибался и что до сих пор работает не идеально. Код взят из рабочих скриптов, лишнее убрано.

Можно ли обучить нейросеть прямо на сервере 1С, настроить ИИ-агента без многочасовой отладки, ускорить сервер на 123% или доверить Claude Code разработку реальной конфигурации? Авторы публикаций на Инфостарте проверили это на практике - с конкретными цифрами, рабочими инструментами и ошибками, которые пришлось исправлять.

В нашей свежей подборке - эксперименты с обучением нейросетей на встроенном языке 1С, оптимизация производительности под Proxmox KVM, использование ИИ для разработки и внедрение искусственного интеллекта в малом бизнесе. Это не разговоры о далёком будущем, а реальные кейсы, которые помогут понять, что уже работает сегодня, где скрыты риски и с чего начать собственные эксперименты.

Всем привет!
В прошлых статьях речь шла о возможностях смарт-карты, которые не получают должного освещения в публикациях, а именно: работа с ISD, создание своего SSD, сторонние библиотеки и криптография. Эти темы лишь часть огромного массива, который можно исследовать до самой китайской пасхи, а ведь хочется идти дальше, посмотреть, что еще интересного таит "Вселенная Java Card".

По этой причине я решил долго здесь не задерживаться и идти к новым горизонтам. Итак, встречайте - UICC HOTP!

Придумать пароль из восьми символов, обязательно добавить заглавную букву, цифру и специальный знак, а через три месяца повторить процедуру. Еще недавно подобные требования считались нормой корпоративной безопасности. Сегодня от многих из них рекомендуют отказаться.

Пока пользователи придумывали все более сложные комбинации, злоумышленники научились использовать украденные пароли, перехватывать активные сессии и создавать убедительные фишинговые страницы. К привычным инструментам атак добавились нейросети, которые помогают угадывать пароли по известным закономерностям.

В результате требования к безопасности учетных записей заметно изменились. Разберемся, что рекомендуют современные стандарты, насколько опасен ИИ-перебор и почему даже очень длинного пароля иногда недостаточно.

В АБП2Б мы хорошо знакомы с вопросами защиты учетных данных: наша команда разработала ОдинКлюч — российский менеджер паролей для безопасного хранения и управления доступами, которым уже пользуются, в том числе, крупнейшие компании страны и федеральные органы власти. Этот опыт помогает нам оценивать рекомендации по парольной безопасности с учетом реальных задач пользователей и компаний.

Почему сложный пароль больше не гарантирует безопасность

Представим, что пользователь придумал пароль из двадцати случайных символов. Подобрать такую комбинацию методом перебора крайне сложно, если пароль действительно создан случайным образом. Но даже такой надежный пароль не защитит аккаунт, если пользователь попадет на поддельный сайт и сам передаст его злоумышленникам.

Автор: Аскар Гибадуллин, инженер Innostage

В процессе трансформации ИТ-инфраструктуры и перехода на отечественные средства защиты информации предприятия всё чаще сталкиваются с необходимостью заменить зарубежные комплексные решения российскими межсетевыми экранами.

Процесс смены платформы межсетевого экранирования — это всегда высокий риск ошибок и существенные временные затраты. Правила безопасности на МЭ в крупных организациях формируются годами, включают тысячи объектов (сетевые объекты, сервисы, группы, домены, url, приложения и т.д.) и определенную логику формирования самих правил.

Перенос правил фильтрации и базы объектов вручную при смене межсетевого экрана — процесс не только длительный, но и крайне рискованный. Одиночные ошибки в объектах или порядке правил способны вызвать сбои в работе бизнес-сервисов или создать бреши в защите.

В этой статье мы разберем наш практический опыт по автоматизированному переносу политики безопасности с Check Point R81.20 на NGFW Континент версии 4.2.1.653. Для автоматизации мы использовали утилиту convert_cp_json_to_c4, которая преобразовывает JSON-выгрузку объектов и политик Check Point в формат, готовый к импорту в приложении «Менеджер Конфигурации».

В статье приводятся результаты работы с конкретными версиями решений двух производителей. В зависимости от версии возможны нюансы, но, уверены, что общая механика работ и описанные ограничения помогут сэкономить время и избежать некоторых проблем коллегам, которые столкнуться с аналогичными задачами.

Индивидуальный предприниматель в России регистрируется за три дня, а вот сколько он потом живёт, ФНС напрямую не публикует. Сколько человек решили закрыть ИП, видно в отчётах налоговой, а сколько из открывшихся в каком-то году работают до сих пор, приходится собирать самому. Я собрал это из двух открытых источников ФНС и по дороге нашёл несколько мест, где данные выглядят правдой, но ею не являются.

Сегодня хотим поговорить о том, почему большинство красивых ИИ-пилотов умирает, как только их пытаются вывести за пределы «родного» цеха, в чём реальная цена ошибки ИИ на производстве и как мы в ТЕХНОНИКОЛЬ связываем в единый контур разработку и производство. Поехали!

Эта статья состоит из двух разных частей. В первой части — общая информация о шлюзах последовательных портов, как их можно собрать, немного про сферы применения и так далее. Во второй части — техническая информация как под наш 4-портовый шлюз на базе FT4232 собрать Linux, как проверить работоспособность и как используя наш программный шлюз Modbus RTU (Modbus TCP mbus‑gw‑t2r) мы делали долгие тесты и замеры. Если вас интересует техническая информация, смело переходите ко второй части статьи.

Речь о том, как собирать поисковые и коммерческие интенты, когда короткие ключи уступают естественному языку и генеративному поиску. В центре GEO. Видимость бренда в AI-ответах по одной канонической фразе не считается. Слова-модификаторы — рекомендация, цена, доверие, сравнение, география, сценарий использования, ограничения, срочность — способны сдвинуть задачу retrieval, набор источников, структуру shortlist и вероятность включения бренда. Теория коротко: intent taxonomy, контекстное представление текста, query rewriting, query fan-out. Практика сверяет Google, Pew Research Center, академические работы по prompt sensitivity, Peec AI, Conductor и другие источники с обезличенным matched-срезом GeoAist. На 873 успешных проверках, объединённых в 91 сопоставимую связку «тема × AI-поверхность», различия формулировок видны сразу в нескольких измерениях: в 58 из 91 связок менялась частота наличия цитируемых источников, в 55 связках максимальная длина ответа превышала минимальную как минимум в 1,5 раза, а в 34 — минимум вдвое. Во всех 14 связках, где отслеживаемый бренд появлялся хотя бы в одном архетипе, brand inclusion тоже различалась между формулировками. GEO-intent удобнее описывать как многомерную конфигурацию задачи, стадии воронки, контекста и ограничений. AI-видимость тогда измеряют портфелем промптов, не списком «ключевых фраз».

Открытый порт на сервере редко остаётся незамеченным. По интернету постоянно гуляют боты, которые перебирают адреса, проверяют доступные службы, пробуют имена и пароли. Иногда они просто смотрят, что им ответит сервер. Иногда после ответа отправляют готовый набор команд. Человека за клавиатурой при этом может вообще не быть.

Я уже столкнулся с таким гостем на практике. Из-за моей ошибки наружу смотрел порт базы данных, а сервер несколько дней уходил в перегрузку. После этого мне стало интересно. Кто на самом деле пытается подключиться к открытому порту, что успевает сделать за короткую сессию и чего добивается?

Чтобы в этом разобраться, я создал программу-приманку. Она изображает несколько обычных серверных служб, отвечает клиентам и записывает все их действия. А полученные команды она не исполняет.

В логах с активными записями приманка собрала 2406 сессий от 309 адресов. Многие подключения занимали около секунды, но даже за это время клиент успевал войти и быстро проверить систему. Ниже разберу, как устроена ловушка, что именно попало в журнал и какие порты стоит проверить на своём сервере после такого эксперимента.

Жизнь на планете Земля поражает своим разнообразием: муравьи и слоны, лягушки и синие киты, тюльпаны и секвойи, и особенно одна из ветвей человекообразных обезьян, известная как люди. Всё это многообразие объединяет биохимия, в особенности общие биохимические механизмы генетического наследования: ДНК и РНК, универсальные наборы инструкций для всего живого.

Прослеживая эти биохимические связи в глубь времён, многие учёные пришли к убеждению, что вся жизнь происходит от так называемого последнего универсального общего предка (Last Universal Common Ancestor), или LUCA, который появился от 4 до 4,5 миллиарда лет назад, после того как сама Земля сформировалась из газа и обломочного материала молодой Солнечной системы. Возможно, мы никогда не сможем с уверенностью сказать, как этот общий предок возник из первичного бульона. Не существует ископаемых остатков, которые позволили бы заглянуть в тот момент истории, и учёным не с чем сравнивать: пока Земля остаётся единственным известным местом во Вселенной, где существует жизнь.

После ответа на первоначальный вопрос «как?» остальные вопросы становятся для учёных немного проще. Вот что известно о трёх важнейших переломных моментах в эволюции жизни на Земле.

Любой писатель или ученый прошлых веков хотя бы раз задумывался о будущем. Как будут жить люди? Как изменится мир и какую роль обретут в нем технологии? Станут ли машины незаменимыми помощниками человека или его новыми хозяевами? Предположений было много, но совсем мало из них «попадали в яблочко». От большинства описаний предполагаемого будущего, в котором живем мы сейчас, становится забавно или откровенно смешно. Крылатые пожарные и почтальоны, ролики на бензине или атомные пылесосы, увы и ах, не стали частью современного быта. Зато искусственный интеллект стал.

Естественно, про него мыслители и фантасты прошлого тоже говорили немало. Его представляли и как живые часы, и как ошибку в логической системе, и даже как машину, которую нужно будет учить и обучать как младенца или собаку.

В этой статья взглянем на три работы трех разных авторов. Каждый из них по-своему представлял будущее и искусственный интеллект. И каждый из них по-своему оказался прав.

На хакатоне сделали такой проект: делаешь фото коллеги, система распознает его, добавляет в коллекцию и начисляет очки. 

Игра хорошо подходит для корпоративов в больших компаниях — например, у нас много отделов и подразделений, большая доля удалёнщиков. По этим причинам люди часто не очень хорошо знают друг друга в лицо.

У организации могут быть сотни регламентирующих документов (РД), ЛНА, положений, инструкций, но самый популярный корпоративный стандарт все равно остается устным и выглядит так: «Привет, подскажи, а как это делается?».

Надоело отвечать или спрашивать самому?

Всего за неделю трек DJ NARODNII «Ты моя…» взорвал интернет: под него сняли более 150 тыс. видео. Сам автор называл песню иронией над некачественной ИИ-музыкой, её слушателями и всей ситуацией с ИИ-контентом в целом. Интересно, что пародия на шаблонный нейротрек сама стала самым обсуждаемым нейротреком осени и получила прозвище «гимн аэрогриля». 

Чтобы понять, почему так вышло, нужно разобраться, как нейросеть воспринимает и воспроизводит звук, из чего собирает мелодию, вокал и почему её музыка звучит узнаваемо.

Мы делаем агрегатор нейросетей Aigena, поэтому новые видеомодели подключаем в первые дни после выхода. Kling 4.0 от Kuaishou открыли через API в конце октября 2026 года, и на ней мы поймали неприятную ошибку: при оживлении фото модель без спроса рендерила 1080p и брала деньги за 1080p, хотя пользователь выбирал 720p. Ниже разбор: как мы это нашли, что поменяли в коде и как теперь проверяем сгенерированные ролики, не открывая их в плеере.

Играют двое: Пётр и Павел. Пётр подбрасывает монету, пока не выпадет орёл. Если орёл выпал при первом броске, Пётр платит Павлу 1 дукат. Если при втором, 2 дуката. Если при третьем, 4 дуката. И так далее: каждый бросок без орла удваивает выплату. За право сыграть Павел заранее платит Петру. В таком виде игру рассмотрел Даниил Бернулли в статье 1738 года.

Представьте, что Павел — это вы. Сколько вы заплатили бы Петру за одну партию? Ответьте сразу, в дукатах, и запомните ответ: он понадобится в конце статьи. Давайте пока положим, что 1 дукат равен 1 000 рублей. Сколько он стоит на самом деле, написано в спойлере после первого парадокса.

Математики XVIII века посчитали цену этой игры по верным правилам и получили ответ, который сами же сочли нелепым. В этом и есть парадокс. Спор о том, где ошибка, шёл почти триста лет и привёл ещё к трём парадоксам. В нём участвовали четверо будущих нобелевских лауреатов.

В предыдущей статье я рассказал о системе AI-агентов, которая выполняет коммерческую разработку, и объяснил, почему считаю ее архитектуру неудачной. Не меньше технической реализации читателей заинтересовала экономика: сколько стоила разработка платформы, какие расходы на эксплуатацию, как учитывалось время сотрудников и откуда вообще взялись заявленные цифры рублей.

Сейчас увидеть номер входящего звонка кажется чем-то абсолютно естественным. Скорее вызывает тревогу или подозрение номер не увидеть. Явно ж только мошенники будут прятаться за словом «Неизвестно».

Но так было не всегда. Я реально помню публичные дискуссии на тему «этично ли показывать людям, кто им звонит? Можно ли открыто и без документов продавать телефоны со встроенным автоматическим определителем номера (или даже приставки АОН)». Это происходило еще и потому, что сейчас номер – это лишь несколько байт в сигнализации. Раньше же его определение обеспечивали отдельные стойки на АТС. И, собственно, сама процедура определения номера использовалась совсем не для того, для чего это делаем мы сейчас.

Если вы еще застали время, когда узнать номер собеседника помогало нечто со словом «Русь» в названии или вы просто хотите узнать про ранний АОН побольше, то эта статья для вас.

Бот-напоминалка у меня на ноутбуке работал точно по минутам, а на сервере начал присылать напоминания на три часа позже. Причина банальная: наивный datetime и контейнер в UTC. Разбираю, как такие ошибки появляются, почему pytz со смещением +02:30 до сих пор ловит людей, как хранить время в базе и как считать ежедневные повторы, чтобы они не съезжали при переходе на зимнее время. Весь код проверен на Python 3.14.