Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

За последние годы я несколько раз видел как компания утверждает план в декабре, а к марту он теряет смысл, но продолжает выполняться, потому что план утверждён. Формально всё в порядке, метрики исполнения зелёные. Фактически ресурсы уходят в никуда.

Отсюда логичный вывод, который делают многие: раз всё равно ничего не предскажешь, зачем вообще стратегия.

Считаю, что это ошибка. В нестабильной среде стратегия тоже нужна, просто другая. Не жёсткий план на пять лет, а система ориентиров, которая позволяет быстро принимать решения и корректировать курс, не теряя главного.

Всем привет! Меня зовут Андрей Храмченков и я занимаюсь проектным управлением в SENSE. В статье собрал модели, которые держу в рабочей тетради и достаю, когда нужно принять сложное решение. И свой опыт того, где они работают, а где их приходится адаптировать под ИТ-реальность.

В ходе одного из расследований мы наткнулись на группу серверов, где злоумышленники закрепились с помощью Go-агентов для C2-фреймворка Mythic. Всё выглядело стандартно: systemd-юниты, периодические колбэки, знакомая многим архитектура. Но когда мы попытались разобрать сами файлы, начались сюрпризы.

Исполнительные файлы были обфусцированы Garble и дополнительно упакованы UPX. Однако упаковщик оказался модифицированным: служебные заголовки оказались частично удалены или повреждены, и upx -d отказывался работать. После ручного восстановления мы всё-таки распаковали образцы, но исходных имён функций, пакетов и типов в коде практически не осталось — Garble сделал своё дело.

Первичные признаки указывали на агента Poseidon, который ранее уже встречался в атаках GOFFEE. Мы сверили находки с публичными версиями Poseidon и его форком Freyja — и поняли, это не они.

Перед нами оказалась самостоятельная ветка разработки. Мы назвали её COW — по внутреннему имени, сохранившемуся в некоторых образцах. В первой части мы расскажем:

- как восстановили происхождение COW и почему его основой стал именно Poseidon, а не Freyja;

- как нашли другие версии агента с новыми возможностями;

- как проследили развитие COW и сравнили его с публичными агентами Mythic.

Но обо всём по порядку...

Мониторинг, диагностика и облачный сайт

В первой части (https://habr.com/ru/articles/1059594/) я рассказал, как Wiren Board заменил дефицитную плату защиты и управления компрессорами в чиллере Carrier 30HXA. На тот момент основной задачей было сохранить штатный центральный контроллер и интерфейс оператора, но заменить для начала одну из специализированных плат CPM (CCP) доступным промышленным контроллером.

После запуска эмулятора стало понятно, что одной замены платы теперь недостаточно.

Когда вы задаёте нейросети вопрос, в поиск уходит не он. Модель сама переписывает вопрос в несколько своих формулировок и только потом идёт искать. Мы разобрали 686 454 таких подзапроса из ответов шести нейросетей: обеих Алис, ChatGPT, Gemini, Grok и DeepSeek. Оказалось, что шире всех вопрос раскладывает не ChatGPT, а Яндекс, причём он единственный показывает, в какой индекс уходит каждый подзапрос: в веб, в товары, в карты, в картинки или в видео. А ещё модели сами подставляют в свои запросы бренды конкурентов, иногда забывая упомянуть бренд самого клиента. В статье разбор того, как разные нейросети превращают один вопрос в веер запросов, с живыми примерами.

Всем привет. Мы решили попробовать нестандартный формат, чтобы поговорить о важных для нас и индустрии ИТ темах. Предлагаем вашему вниманию экспериментальный детектив. Все герои вымышлены, а ситуации собирательны. Не ищите точных совпадений :)

Привет, Хабр! На связи – редакция ICL Services. В этом августе нам исполнилось 20 лет, и в честь этого мы завершаем наш спецпроект – триптих о людях, которые своими руками творили историю компании на протяжении 10+ лет. Они видели компанию на всех этапах развития — от аутсорсингового подразделения японской корпорации Fujitsu, Fujitsu Russia GDC, до самостоятельного игрока, адаптировавшегося на сложном российском рынке, с собственным видением, новыми крупными заказчиками и собственными ИТ-разработками.

Сегодня в фокусе нашего внимания — Иван Синёв, заместитель руководителя направления инфраструктурных услуг и решений, который пришел в компанию в 2012 году с позиции ЕN4 — самого высокого инженерного грейда. И до сих пор, будучи руководителем, остается инженером «до мозга костей». Путь Ивана — это история о том, как уфимский специалист попал в Казань по программе релокации, как выводил из кризиса проект европейского модного магната, как встречал убойный 2022 год с билетом в Сербию в один конец и строил инфраструктурный пресейл с нуля для российского рынка.

В прошлой статье мы рассказали, почему решили съехать с корпоративной почты Mail.Ru на свою инфраструктуру. Тогда мы обошлись без деталей — а зря, судя по комментариям. В этот раз разбираем всё по шагам: как разворачивали MailCow и какие нюансы есть.

Эта статья — техническое продолжение. Без макроэкономики, только руки, консоль и шишки.

P.S. в прошлой статье сообщество решило, что у нас работает школьник и все это настраивает, поэтому статья как раз написана с помощью этого школьного товарища. Не судите строго, все таки мы еще в школу ходим :)

Для любого человека, который хочет/планирует/занимается/заказывает покрытие, вопрос цены возникает сразу же, как только становится известно, что предполагаемый результат достижим.

Как мы с вами знаем, цена не берется с потолка, а устанавливается по паритету спроса и предложения. Не рассчитывается, исходя из себестоимости, а получается из рыночных условий. Рынок, между тем, вещь довольно непредсказуемая и меняется очень сильно. Социальные сети американских президентов не дадут соврать. Поэтому считать я буду именно себестоимость, а не фактическую цену, за которую та или иная компания будет готова выполнить работу. Более того, цены эти часто являются коммерческими тайнами, которые мы раскрывать не будем.

Все расчеты проведены в рублях. Доллар на момент написания статьи 83,36 рубля, золото – 4565,39 долларов на бирже. При изменении экономических условий (а они точно изменятся) можно пропорционально пересчитать данные ниже цены.

Чтобы никого не задерживать, скажу сразу:

Обзор возможностей nanoCAD BIM ВК для проектирования водяных систем пожаротушения: расчёт оросителей по СП 485.1311500.2020, гибкая настройка параметров помещений, автоматическая расстановка фитингов, цветовая индикация труб и оросителей, гидравлические отчёты и интеграция с 3D-моделью. Всё в одном инструменте – от расстановки оборудования до выпуска документации.

Привет, Хабр! Меня зовут Дмитрий, руковожу отделом рекламы и продвижения в Аспро. Мы запускаем интернет-магазины и развиваем систему управления бизнесом Аспро.Cloud.

4 июня 2026 года генеральный директор Cloudflare Мэтью Принс сообщил цифру, после которой стоит остановиться: бот- и агентный ИИ-трафик впервые превысил человеческий — 57,5% против 42,5% всех HTTP-запросов в интернете, по данным Cloudflare Radar. Половину запросов к вашему сайту делает не человек.

Для владельца сайта в этой новости — два разных сюжета. Первый: сервер, который не проектировали под такую нагрузку, может начать падать от легального трафика, а не от атаки. Второй: та же самая толпа ботов — это краулеры, от которых зависит, процитирует ли нейросеть ваш сайт в ответе и приведет ли оттуда новых посетителей. В статье разберем обе стороны: что делать с инфраструктурой и как использовать этот трафик, а не просто выдерживать его.

Редактор BlocklyKlik разрабатывается для помощи программирования микроконтроллеров на базе Arduino и ESP32 (эту функцию добавим в будущем) с применением блочного функционала создания кода.

Возможно, вы зададите вопрос: "Так есть же Scratch, mBlock, PictoBlox, да и Arduino ide".

Всё верно, они есть, но в ходе последних лет их использования возникли ряд серьёзных проблем:

Привет, я Александр Бондаренко, эксперт по комплаенсу и руководитель проектной группы в Далее. Еще до выхода «закона о защите русского языка» мы стали искать быстрый способ вычистить сайты от недопустимых заимствований и «латиницы».

В итоге создали алгоритм с многоступенчатым фильтром, OCR и LLM. Система находит в контенте только недопустимые слова и тут же предлагает русские аналоги. На выходе получаем результат в 20 раз быстрее, чем при адаптации текста вручную. 

Рассказываю, как реализовано решение и чем кардинально отличается от скармливания страниц в ChatGPT или другие ИИ-боты. 

Дисклеймер: В тексте используются профессиональные термины на английском языке. Статья носит информационный характер и адресована специалистам, а не физлицам-потребителям.

Почему готового PII-детектора для русского языка оказалось мало: кириллица, regex, NER, GLiNER, маскирование и ошибки боевого LLM-контура.

У «эры мобильных телефонов» нет точной даты рождения. Не было одного-единственного исторического момента – вроде того переломного триумфа Стива Джобса в 2007 году, когда миру явился iPhone и все разом ринулись за покупками. История сотовой связи, навсегда изменившей наш мир, пустила корни еще в 80-х, но по-настоящему эпоха мобильных устройств расцвела на рубеже 90-х годов.

Производители вроде Motorola, Nokia и Ericsson сражались с законами физики, пытаясь ужать громоздкие аппараты до разумных размеров, снизить их стоимость и сохранить приличную автономность. Если говорить о совсем портативных устройствах, то первенцем стала легендарная Motorola DynaTAC 1984 года, прозванная «собачьей костью». Этот прорывной носимый телефон стоил дороже хорошего автомобиля.

Но вы никогда не задумывались, почему ранние Nokia так перепутаны в интернете? Оказывается, Cityman 100 и Nokia 100 – это разные телефоны, а Cityman 2000 и Nokia 1011 – один и тот же. Эта статья – расследование, как на самом деле выглядела линейка Nokia в начале 90-х.

Hello World!

Я много раз видел, как новички в программировании пытаются писать свои первые интерфейсы на Tkinter. Но результат выглядит, мягко говоря, не очень - старый, серый дизайн из девяностых часто отбивает любое желание продолжать.

Именно поэтому я решил создать FreedomGUI - максимально простую библиотеку, с которой писать код под интерфейсы станет легко, быстро, а главное — приятно.

Математик Паата Иванишвили из Калифорнийского университета в Ирвайне сообщил, что Grok 4.6 в обвязке Grok Build (аналог Claude Code от SpaceXAI) доказал гипотезу Холмса, Холройда и Рамиреса, которую Иванишвили окрестил "Greedy is least speedy" ("жадный — самый медленный"). Модель доказала более сильную комбинаторную Гипотезу 5 из той же статьи — а из нее основное утверждение следует автоматически. Результат оформлен в короткую заметку, соавтором которой стал Шэнтун Чжан из Стэнфорда.

Основы программирования для GPU, оптимизация и ваше первое ядро на Triton

В эпоху моделей, оперирующих миллиардами параметров, даже небольшая оптимизация может дать значительный эффект. На обучение таких моделей как GPT4 тратится свыше $100 миллионов, и поэтому выигрыш в 1% КПД позволяет сэкономить более миллиона долларов. Есть мощный способ оптимизировать эффективность моделей машинного обучения – для этого нужно написать некоторые их компоненты прямо на GPU. Если ваш опыт похож на мой, то одно только упоминание ядер CUDA может вызвать у вас озноб — ведь печально известно, как сложно их писать и отлаживать.

Затеял ремонт в ванной, дошёл до плитки — и тут понеслось. Санузел у меня Г‑образный, в углу венткороб, раскладку хочу диагональную, а «раздели площадь на плитку» вообще не работает, я это понял когда мои циферки не сошлись с тем что плиточник насчитал — разница набежала непонятно откуда.

Плиточник говорит — берите пятнадцать процентов запаса и всё. Пятнадцать процентов от плитки по 2000 с лишним за метр это уже сумма, я в столбик посчитал и решил что нет, надо по‑другому. Калькуляторы онлайн — площадь на цену умножают, я и сам умею. В CAD полез — там сначала модель строй, а мне не чертежи нужны были.

Написал своё в итоге, дальше расскажу что вышло, скрины ниже, там понятнее чем я объясню.

Учебник математики, по которому учились поколения детей, не прошёл экспертизу с формулировкой: содержание не способствует формированию патриотических чувств, поскольку в книге присутствуют «гномы, эльфы, факиры со змеями, три поросёнка». Это не анекдот, а заключение 2014 года. Рассказываю, как разобрали образовательную систему, по которой я сам учился в начальной школе.

Тема замены людей нейросетями сейчас обросла массой страхов и домыслов. Но как отсеять пустые страшилки с хайповыми прогнозами и посмотреть на ситуацию через призму реальных фактов? Один из способов — проанализировать ту сферу, куда ИИ проник глубже и быстрее всего. Речь, разумеется, о разработке ПО.

В этой статье мы на фактах докажем, что пора перестать верить в расхожий нарратив о том, будто достижение некоего «критического уровня» ИИ неизбежно спровоцирует массовые сокращения. И если даже в IT-сфере с минимумом регуляторных барьеров этого не происходит, то представителям остальных профессий переживать стоит еще меньше.

Мы прекрасно понимаем механику этого процесса. Любой интеллектуальный труд, и создание софта здесь не исключение, можно представить в виде эдакого «сэндвича»: решить — сделать — сдать. Искусственный интеллект берет на себя слой исполнения, ту самую «начинку» сэндвича. Однако два крайних слоя упорно не поддаются автоматизации, и простым наращиванием мощностей эту стену не пробить.