Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

М.Видео сообщает, что по итогам первого полугодия 2026 года домашние роутеры заняли 56% российского рынка коммуникационных устройств в количественном выражении и 62% в денежном, став крупнейшей категорией сетевого оборудования. Всего за январь-июнь россияне приобрели 4,97 млн коммуникационных устройств на сумму 17,96 млрд рублей. По сравнению с аналогичным периодом прошлого года продажи в штуках выросли на 9,4%, тогда как денежный объем рынка практически не изменился (-1%), что отражает смещение спроса в более доступные ценовые сегменты.

Всем привет! Меня зовут Анатолий, я работаю ИТ-архитектором в Сбере. Занимаюсь развитием направления клиентской лояльности. Сразу же отмечу, что в этой статье не идёт речь о фундаментально правильных решениях. Скорее, наоборот, речь идёт о решениях компромиссных.

В целом, зрелость архитектурной культуры организации можно оценивать соответствием некому условному уровню. 

Если в вашей компании уже живёт полноценная система для архитектурных решений в виде Aris, Sparx Enterprise Architect или их аналог, и она умеет всё, что нужно: описывать бизнес-сценарии, собирать связанные с ними решения, показывать и согласовывать их с заказчиками, а потом аккуратно складывать в единый архитектурный репозиторий, то тогда, скорее всего, эта статья не для вас. Вы и так всё это проходили.

А вот если такой системы нет или бюджет на неё пока не выделили, но потребность в наглядной архитектуре и порядке в ней уже назрела, то, возможно, мой опыт позволит вам быстрее и легче достичь «третьего» уровня и успешно его пройти.

После статьи о выборе Tauri нас спросили, сколько памяти будет занимать программа, которая живёт в трее рядом с игрой. Мы запустили старый БОЛТУН на Win32 и новый на Tauri в одинаковом пустом лобби. Получилось 2,2 МБ против 128 МБ. Разбираемся, откуда взялись девять процессов WebView2, что показал замер и почему это не стало автоматическим отказом от нового интерфейса.

После публикации первоначального отчета OpenAI об инциденте появились новые подробности, представленные исследователями на конференции Black Hat. Теперь можно восстановить практически полную цепочку действий автономного ИИ-агента: от выхода за пределы изолированной среды до попыток закрепления во внешней инфраструктуре. Разбираем, какие технические механизмы использовал агент и почему этот случай меняет подход к защите агентных ИИ-систем.

21 июля OpenAI сообщили об инциденте, который произошел во время внутренней оценки возможностей ИИ-агентов в области кибербезопасности. Во время прохождения бенчмарка ExploitGym агент на базе GPT-5.6 Sol смог выйти за пределы изолированной среды выполнения и получить доступ к внешней инфраструктуре.

В отдельном материале мы уже разбирали назначение ExploitGym, а теперь сосредоточимся на технической стороне инцидента: какие границы доверия были пересечены, как агент строил цепочку атаки и какие уроки из этого стоит вынести командам, которые внедряют автономные системы.

Провожу тренировочные онлайн-кодинг интервью на английском и понимаю, насколько эта тема больнючая.

Надо умудряться делать 5 вещей одновременно: понимать, что от тебя хотят, задавать уточняющие вопросы, думать и кодить, а еще и комментировать всё это на английском! Искренне восхищаюсь теми, кто пробует или уже так умеет.

В июле проводила открытую тренировку по live coding собеседованию на английском — было 300 регистраций и 90 человек онлайн. Тема очень актуальна, поэтому решила поделиться шпаргалкой с теми, кто не был, но кому тоже надо.

В сети разошлось короткое демо разработчика Конрада Речко. На первый взгляд ничего сверхъестественного: кадр с обычной веб‑камеры, поверх которого можно двигать виртуальный источник света.

Самое интересное начинается, когда человек поднимает руку. Свет оказывается за ладонью и мгновенно исчезает. Перемещается к лицу — часть свечения перекрывает голова. Уходит в сторону — меняется освещение поверхности.

Автор: Лыков А., к.ф.-м.н., академический руководитель Школы Высшей Математики и ШАДХелпера.

В статье смотрим, как большие языковые модели справляются с задачами первого этапа вступительного экзамена в ШАД 2026 года.

В прошлой статье мы разбирали вступительную кампанию ШАД-2026 и показали, что ИИ проходит второй этап. Теперь берём все 40 задач первого этапа во всех четырёх вариантах (A, B, C, D) и тестируем пять моделей: Claude Opus 4.8, DeepSeek-R1-0528, ChatGPT Sol, Qwen3.7-Max и GigaChat-3-Ultra.

Сразу скажем результат: Claude Opus 4.8 набрал 39,5 балла из 40, DeepSeek-R1-0528 — 38,25, ChatGPT Sol — 37,75, Qwen3.7-Max — 32,5. При проходном балле около 30 все зарубежные модели прошли бы первый этап, а GigaChat с 25,25 — нет. Отдельная история вышла с Gemini 3.1 Pro: его пришлось дисквалифицировать за списывание — но виновата тут наша методика, а не модель. Разбираем, кто на чём ошибался, сколько это стоило по времени и деньгам, и что всё это значит для онлайн-экзаменов.

Приветствую читателей Хабра и моих подписчиков.

Сегодня хочу поговорить о наболевшем: о современном кризисе управления. Сразу скажу, что все написанное ниже основано на моем опыте и отражает мою точку зрения. Вы можете с ней не соглашаться.

Здесь обычно принято обсуждать технологии, кейсы, инструменты, цифровизацию. Я сегодня предлагаю вспомнить о другом, о чем немного позабыли в этой погоне - о людях и человеческих отношениях.

Когда год назад я занял должность технического руководителя коммерческой ТЭС, она находилась в аварийном состоянии. Предыдущий начальник, со слов коллег, сбежал от избыточной бюрократии, постоянных совещаний и гиперконтроля топов с постоянной отчетностью. Аварии на станции происходили почти ежедневно, часть автоматики не работала, оборудование требовало ремонта. Каждое утро начиналось с разбора инцидентов, их причин и попыток выйти из бесконечных остановов.

Но кроме технических проблем была еще одна - состояние коллектива. Люди разуверились в руководстве, в компании больше не ожидали перемен. Они просто ждали, когда всё окончательно загнется. На мои вопросы и предложения они отвечали: "Мы уже говорили", Твой предшественник уже ходил", "Денег не дали или не дадут". В общем местами стандартная история.

За год совместной работы мы вывели объект из аварийного состояния в режим стабильной работы. Станция молотит уже 4 месяца без единой аварии и останова. Проблемы возникают, но я уверен что моя команда справится. Я стал уверен в своих людях, а они во мне. Я впервые нахожусь в отпуске со спокойной душой, у меня не разрывается телефон и все работает. Этот год дал мне не только технический и управленческий опыт, но и много мыслей для размышлений. Чем и хочу сейчас поделиться.

В 2026 году вести рекламу одновременно и просто, и сложно. С одной стороны, появилось много инструментов, которые ускоряют запуск рекламы, помогают создавать контент и автоматизировать рутинные задачи. С другой — привлечение пользователей дорожает, эффективность каналов становится менее предсказуемой, а требования законодательства продолжают ужесточаться. Николай Лобанов, директор по маркетингу click.ru рассказал, какие подходы помогают бизнесу сохранять эффективность и находить новые точки роста.

Из статьи вы узнаете:

Что происходит, если вместо массовой раздачи AI-инструментов сначала изучить, как на самом деле работают команды?

Рассказываю, как мы начали AI Enablement в крупной финансовой организации: оценили 13 команд, визуализировали их delivery pipelines, обучили около 800 человек и построили программу вокруг реальных ботлнеков, а не вокруг модных AI-инструментов.

Лаг Kafka растёт, консьюмеры простаивают, а добавление новых экземпляров только ускоряет проблему. Разберём, как по состоянию consumer group, таймерам и поведению партиций быстро определить причину сбоя и не потратить ночь на лечение неправильного симптома.

Всем привет! С вами Михаил Ключников. Я работаю в Positive Technologies уже 10 лет, где руковожу группой по анализу защищенности ПО. Мы занимаемся поиском новых уязвимостей (0-day) и воспроизведением уже известных (1-day) для нужд пентестов. Еще я состою в команде PT SWARM: ее участники пишут статьи, делают различные типсы и разборы уязвимостей по горячим следам.

У меня довольно большой опыт в багхантинге на различных международных платформах и на российской Standoff Bug Bounty. В этой статье я хочу поделиться своим опытом работы с 1-day уязвимостями — багами, которые могут быть опасны, хотя для них уже вышел патч. Мы разберем жизненный цикл уязвимости, способы их мониторинга, инструменты анализа, методы воспроизведения и правила репортинга. Вы узнаете, как правильно работать с 1-day в рамках багбаунти, чтобы не тратить время впустую и добиваться результата.

Cтaтичecкий aнaлиз кoдa дaвнo пepecтaл быть инcтpyмeнтoм иcключитeльнo для paзpaбoтчикoв. Для pyкoвoдитeлeй пpoдyктoв, тexничecкиx диpeктopoв и кoмaнд инфopмaциoннoй бeзoпacнocти oн cтaнoвитcя чacтью cиcтeмы yпpaвлeния кaчecтвoм и бeзoпacнocтью paзpaбoтки.

B этoй cтaтьe мы paccкaжeм, кaк пocлeдoвaтeльнo внeдpить инcтpyмeнт cтaтичecкoгo aнaлизa, ктo oтвeчaeт зa кaкoй этaп и кaк пepeйти oт paзoвoгo иcпoльзoвaния aнaлизaтopa к peгyляpнoмy кoнтpoлю кaчecтвa иcxoднoгo кoдa.

TL;DR

• Microsoft Paint поддерживает и локальную, и облачную генерацию изображений

• Paint и Photos также имеют в комплекте локальные модели ИИ

• Эти приложения отправляют промпт удалённому серверу для модерации

• Вместе с отмодерированным промптом сервер возвращает GUID

• GUID встраивается в локально сгенерированное изображение в качестве невидимого водяного знака

• Переключаемая в настройках функция видимого водяного знака не управляет этим невидимым водяным знаком

• На PC с Copilot+ генерация изображений выполняется локально, но модерация промптов остаётся удалённой

• Microsoft раскрывает, что Paint добавляет к сгенерированным ИИ изображениям метаданные C2PA

• Сгенерированные ИИ изображения можно сохранять только в форматы, поддерживающие C2PA: PNG, JPEG, GIF и .paint

Инструмент работает с топологией: GDSII/OASIS и LEF/DEF, верификация DRC/LVS/PEX (зазоры, сверка со схемой, паразиты), список нарушений. Типичный вопрос инженера: «почему LVS ругается на этот инвертор» или «покажи spacing на met2».

Три условия, без которых чат в таком продукте вреден.

Полностью офлайн по умолчанию. Layout это IP заказчика. Кусок дизайна в облако не уезжает, пока человек сам не выбрал облачный бэкенд. Часть установок air-gapped(изолировано).

Нельзя молча испортить данные. Правка геометрии идёт через preview: Apply или Discard. Delete и крупные батчи помечаются жёстче.

Нельзя выдумывать. Числа по нарушениям и правилам берутся из движков и локальной документации. Общая эрудиция модели сюда не допускается.

В 2010 году исследователи из Хоккайдского университета поставили чашку Петри. На дно налили влажный агар, разложили 36 овсяных хлопьев в точках, соответствующих крупнейшим городам вокруг Токио, а кусочек слизевика поместили в центр - в точку, соответствующую Токио. Участки, соответствующие горам и водоёмам, засветили лампой -  физарум избегает яркого света и сам обходил эти зоны, воспроизводя реальные географические ограничения при прокладке железных дорог.

Через 26 часов посмотрели что получилось.

Сеть из протоплазматических трубок, которую вырастил слизевик, воспроизводила топологию реальной железнодорожной сети токийской агломерации. Узел за узлом. Причём не просто воспроизводила - по трём инженерным критериям одновременно: стоимости (суммарная длина трубок), транспортной эффективности (среднее время пути между узлами) и устойчивости (сколько соединений можно убрать, прежде чем сеть развалится).

Компания заключает договор на поставку. Согласование прошло быстро, документ подписали и отправили контрагенту. Через 3 месяца выясняется, что подписант действовал по доверенности с истекшим сроком. Организация оказалась в ситуации, когда формально у поставщика нет обязательств: товар может не поступить, а аванс — не вернуться. В статье найдете чек-лист для юриста: что нужно проверить перед подписанием договора, чтобы не сорвать сделку.

Вы вводите адрес в браузере и нажимаете Enter. Через долю секунды на экране появляется страница — настолько привычное действие, что мы не задумываемся, сколько всего происходит между нажатием клавиши и первым отрисованным пикселем.

А происходит немало. Браузер превращает имя сайта в IP-адрес и договаривается с сервером о шифровании. Затем он отправляет запрос, дожидается ответа, разбирает полученный код и превращает его в картинку на экране. Все это укладывается в миллисекунды.

Разбираться в этом пути полезно не только из любопытства. Когда сайт долго грузится, это понимание сразу подсказывает, где искать причину: в DNS, в медленном ответе сервера или в тяжелом JavaScript, который блокирует отрисовку. То же понимание помогает осознанно выбирать хостинг и настройки сервера.

Дальше — весь путь по шагам: от разбора адреса до отрисованной страницы.

В этой статье рассмотрено, как передавать данные пакетами через baremetal приложение no-os на ad9361. Для генерации фрейма на передающей стороне и обработки фрейма на приёмной стороне использована библиотека liquid-dsp, которая скомпилирована под arm ядро в zynq-7000. Для ретрансляции сообщений использован алгоритм обхода графа BFS (Breadth-First Search, поиск в ширину) и простая система адресации приёмопередатчиков в полезной нагрузке пакета сообщения.

Тот же Rust-код, что рисует топологию на десктопе, собирается в wasm и рисует в <canvas> через WebGPU. Сайт при этом не знает про GPU: кликнул на нарушение в списке, камера уехала на место, маркер показал дефект. Ниже как это устроено, где «просто пересобрали» было бы враньём, и какие ловушки сидят не в Rust, а в вебе.

Задача

У нас десктопный инструмент для топологии интегральных схем, layout в формате GDSII (и OASIS). Файл описывает геометрию кристалла: иерархия ячеек, на листьях прямоугольники и полигоны по слоям (металл, поликремний, диффузия). Координаты целые, в DBU, единицах базы данных; в микрометры переводим уже при развороте сцены. Реальный проект: сотни мегабайт на диске, миллионы фигур после разворачивания иерархии.

Рядом выросла веб-платформа с результатами анализа этих дизайнов. Захотелось показать сам layout в браузере, в том же UI: клик по нарушению в списке открывает его место на топологии. В десктопных пакетах это называют RVE, results viewing environment. Нам нужна была такая навигация без второго рендер-движка.

Что отсекли сразу

Серверный рендер в тайлы. Каждый зум это запрос. Интерактивность мёртвая, плюс сервер рисует чужие данные.

Canvas2D или SVG на JS. На миллионах прямоугольников не работает. И это был бы второй движок.

Отдельный JS/TS-парсер и рендер. Формат один, интерпретации через полгода две. Для GDS это особенно опасно: иерархия, зеркала, массивы ссылок.

Остался вариант, который мы и сделали: тот же Rust, цель wasm32-unknown-unknown, картинка в <canvas> через WebGPU.