Три года назад, мы делали пост на Пикабу

Ни на что не намекаем, просто хочется оставить это тут)

AI в ИБ RuStore: от ревью задач и кода до AI-DAST

#иб #ии #ai #infosec #информационнаябезопасность

Работа ИБ в продуктовой разработке — это не только поиск сложных уязвимостей и редких атакующих сценариев. Значительная её часть состоит из регулярной операционной нагрузки: нужно разбирать новые задачи, смотреть изменения в коде, проверять релизы, собирать контекст и вовремя замечать потенциальные риски.

Именно на этом уровне возникает основной объём рутины. Инженер по безопасности снова и снова выполняет одни и те же базовые действия: читает постановку, анализирует контекст, проверяет типовые паттерны, отсеивает очевидные проблемы. Эта работа необходима, но она отнимает кучу времени, которое должно уходить на более сложный анализ и принятие решений.

Увеличивать команду ради такой нагрузки — не всегда лучший путь, поскольку вместе с экспертностью масштабируется и рутина. Поэтому для нас следующим логичным шагом стало использование AI — не как замены инженера, а как инструмента, который берёт на себя первичный слой проверки.

Мы посмотрели на процесс ИБ внутри релизного цикла и выделили участки с наибольшей повторяемостью. Таких точек оказалось три: первичный разбор Security Check-задач, анализ кода в merge request и динамическое тестирование приложений. Во всех этих сценариях сначала выполняется типовая работа, и только потом начинается действительно экспертная часть.

Читать статью полностью

Life-Hack - AI

В Китае семья погибшего мужчины создала его ИИ-двойника, чтобы не сообщать его пожилой матери о смерти

#AI #ии

В начале 2025 года житель провинции Шаньдун погиб в ДТП. Его мать, которой уже больше 80 лет, страдает сердечным заболеванием, поэтому семья решила скрыть трагедию. Сын покойного обратился в компанию Super Brain, которая развивает инструменты на основе ИИ, где для семьи создали точный цифровой образ погибшего, сохранив внешность, голос и даже привычку наклоняться вперёд при разговоре.

Как сообщает South China Morning Post, для воссоздания образа использовались фото, видео и аудиозаписи речи. Трюк удался: мать погибшего ежедневно созванивается с «сыном» по видеосвязи, не подозревая, что его уже нет. Она советует ему хорошо питаться, носить тёплую одежду и беречь себя, а «сын» обещает слушаться и объясняет, что много работает и не может приехать.

Подробности о семье не разглашаются. Глава команды Super Brain Чжан Цзэвэй признаёт, что технологии способны манипулировать человеческими эмоциями, но настаивает, что подобные разработки призваны «дарить утешение тем, кто жив», а не просто демонстрировать потенциал искусственного интеллекта.

Новость вызвала огромный отклик в китайских соцсетях, сообщает издание. Многие признают, что сами были бы не против «поговорить» с покинувшими их близкими. Другие обращают внимание на то, что технологии способны только отложить неизбежное горе и, возможно, усугубить его.

Life-Hack - AI

Ollama оказался медленным и небезопасным – лучше брать оригинальный llama.cpp

#ai #ии #новость #Ollama

Zetaphor опубликовал в своем блоге “Sleeping robots” резонансный пост. Автор, известный в сообществе локальных LLM, жёстко раскритиковал самый популярный инструмент для запуска нейросетей на собственном железе – Ollama (стартап, прошедший Y Combinator W21 и привлёкший венчурные деньги). Поводом послужила многолетняя череда проблем: от игнорирования лицензии MIT и замалчивания реального движка llama.cpp до выпуска закрытой десктоп-программы.

Ollama появилась в 2023 году как удобная обёртка над llama.cpp – тем самым C++-движком, который Георгий Герганов набросал за один вечер в марте 2023 года. Именно llama.cpp, с его форматом GGUF и поддержкой более 450 контрибьюторов, сделал возможным запуск LLM на обычных ноутбуках.

Проблема в том, что больше года в README Ollama не было ни слова про llama.cpp, а бинарные сборки не включали требуемое лицензией MIT уведомление об авторских правах. Когда в начале 2024 года открыли issue #3185 с требованием соблюсти лицензию, мейнтейнеры молчали более 400 дней. Позже, под давлением сообщества, один из сооснователей Майкл Чианг добавил в самый низ README одну строчку: “llama.cpp project founded by Georgi Gerganov”.

В середине 2025 года Ollama отказалась от llama.cpp в пользу собственной реализации поверх библиотеки ggml (низкоуровневого тензорного движка). Формальная причина – стабильность для корпоративных клиентов. Реальный результат – возвращение старых багов, которые llama.cpp побеждал годами. Сломалась поддержка структурированного вывода, полетели vision-модели, посыпались assertion-крэши.

Сам Георгий Герганов заметил в твиттере, что Ollama форкнула GGML и внесла в него плохие изменения. А бенчмарки показали катастрофу: llama.cpp быстрее Ollama в 1,8 раза (161 токен/с против 89) на GPU, а на процессорах разрыв достигает 30–50%. Тест на Qwen-3 Coder 32B продемонстрировал ~70% преимущество llama.cpp по пропускной способности.

Читать новость

Life-Hack - AI

Graphify

#ai #code #полезное

Инструмент, который превращает кодовую базу в граф зависимостей и позволяет работать с ней точечно. Если используешь LLM для разработки и упираешься в лимиты контекста или стоимость запросов - это как раз про твой кейс. Выделяет только релевантные части кода через зависимости. Снижает расход токенов за счет минимального контекста. Ускоряет ответы моделей за счет уменьшения входных данных, позволяет точно таргетить функции, классы и связи. Работает с большими репозиториями без “заливания всего в промпт”.

Ссылка на сайт
Ссылка на GitHub

Life-Hack - AI

DroidRun

#phone #AI #полезное

Фреймворк для управления мобильными устройствами через агентов на базе локальных или облачных LLM. Проект извлекает структуру UI, комбинирует визуальный парсинг и данные ADB, принимает команды и умеет автоматически строить сценарии взаимодействия с приложениями. Поддерживает несколько LLM: OpenAI, Anthropic, Gemini, Ollama и другими.

Ссылка на GitHub

Life-Hack - AI

Tracecat

#admin #AI

Платформа автоматизации с ИИ для SecOps: позволяет собирать workflows, оркестрировать алерты, вести кейсы и работать с таблицами в одном месте. Данный инструмент можно использовать как альтернативу коммерческим SOAR/automation‑решениям.

Ссылка на GitHub

Life-Hack - AI

ИИ для пентеста в 2026: что реально работает на engagement'ах, а что — маркетинг

#статья #ai #pentest

За последние восемь месяцев я впихивал LLM-инструменты в десятки реальных engagement'ов - от bug bounty до red team-контрактов на финтех. Не потому, что ИИ «взламывает за вас» (спойлер: не взламывает), а потому, что он разгребает nmap-вывод на 3000 строк, парсит минифицированный JS и пишет черновик отчёта за минуты. Всё остальное - по-прежнему руками и головой.

Русскоязычное инфополе по теме «автоматизация пентеста ИИ» выглядит уныло: либо маркетинговые списки «10 инструментов для наступательной безопасности», либо toy-примеры с transformers.pipeline("summarization"), которые никогда не увидят боевого проекта. В англоязычном пространстве получше - есть бенчмарки, архитектурные разборы, реальные данные с HackerOne. Эта статья - синтез обоих миров: практический опыт, подкреплённый цифрами из первоисточников, а не из training data.

Разберём конкретно: какие задачи искусственный интеллект в кибербезопасности решает уже сейчас, где он предсказуемо ломается, и как собрать workflow, который реально ускоряет работу, а не создаёт иллюзию автоматизации тестирования на проникновение.

Ссылка на статью

Life-Hack - AI

Почему 90% передовых чипов в мире делают на одном взрывоопасном острове

#ai #ии #тайвань #полупроводники

Тайвань — самое парадоксальное место на планете прямо сейчас. Смотрите сами:

• Тайвань — это небольшой остров у побережья огромного Китая, который постоянно находится в опасности.
• На Тайване нет ни нефти, ни газа, ни других природных ресурсов. По сути, там нет почти ничего — даже еду и электроэнергию Тайвань импортирует.
• Тайвань в любой момент может стать эпицентром конфликта. Причём речь не про очередной региональный спор, а про возможное прямое столкновение между двумя главными сверхдержавами. Ведь Тайвань — это стратегический союзник США прямо под носом у КНР.

Но при этом Тайвань критически важен для всего мира. Без Тайваня не будет ни смартфонов, ни автомобилей, ни банков, ни современной медицины. Nvidia не сделала бы ни Blackwell, ни грядущий Rubin — и не было бы никакого ИИ-бума. Что тут говорить, не было бы даже танков, ракет и дронов, которыми сам Тайвань можно попытаться захватить — или, если использовать китайский нарратив, "воссоединить с материком".

В этой статье мы разберёмся, как именно Тайвань стал главным узким местом всего технологического прогресса и настоящим “бутылочным горлышком” современной цивилизации. И главное — почему именно ему выпала эта честь (и одновременно — ноша)?

Life-Hack - AI

Как ИИ-агенты стали новым оружием скамеров на Хабр Карьере

#ai #скам #ии #поискработы

Мне написал скам-агент, предложил тестовое задание, а внутри оказался малварь. Разбираю схему, технику атаки и как защититься.

Скам на рынке труда существует давно. Фейковые вакансии, фишинговые письма, поддельные HR. Но раньше это требовало много ручной работы: написать каждому кандидату, подобрать убедительную легенду под его профиль, поддерживать диалог. Масштаб был ограничен.

С приходом ИИ-агентов это стало конвейером.

Теперь агент сам изучает профиль разработчика, генерирует персонализированную вакансию под его стек, ведёт диалог и имитирует живого человека. Одновременно для тысяч людей. Как спам-рассылки и фишинг в своё время из ручного труда превратились в автоматизированные атаки. То же самое теперь происходит со скамом на рекрутинговых платформах.

Я наткнулся на одну из таких схем. Рассказываю как было, что нашёл внутри и как защититься.

Прочитать статью

Life-Hack - AI

Unblink

#ai #полезное #github

Система интеллектуального видеонаблюдения работающая с видеопотоками в реальном времени. В качестве ИИ используются D-FINE для обнаружения и отслеживания объектов, SmolVLM2 и Moondream 3 для понимания контекста. Unblink понимает и описывает все что происходит, обнаруживает объекты на видео, ищет по всем видео потокам (достаточно описать то, что вы хотите найти), есть возможность настроить оповещения на события через вебхуки.

Ссылка на GitHub

Life-Hack - AI

Claude-code

#ai #leak #github

Репозиторий содержит утекший исходный код Claude Code, CLI от Anthropic, который стал доступен через sourcemap в npm. Здесь вы найдете полное описание утечки и внутренние системы, которые не должны были стать публичными. Архитектура включает более 40 инструментов и сложную многопользовательскую оркестрацию.

Ссылка на GitHub

Life-Hack - AI

Flowise

#ai #полезное

Платформа для визуальной разработки агентных систем. Предоставляет модульные строительные блоки, с помощью которых вы можете создавать любые агентные системы: от простых композиционных рабочих процессов до автономных агентов. Flowise предлагает визуальный интерфейс для разработки без кода, совместимый с облачными и локальными средами, и поддерживает множество языковых моделей и API.

Ссылка на GitHub
Ссылка на сайт

Life-Hack - AI

Как Cursor с Claude Opus снёс продакшен базу данных за 9 секунд

#Cursor #ai #ии #ииагенты #ClaudeOpus

30 часов хронологии того, как агент Cursor, Railway API и индустрия, которая продаёт безопасность быстрее, чем её реализует, положили малый бизнес, обслуживающий прокатные компании по всей стране.

Меня зовут Джер Крейн, я основатель PocketOS. Мы делаем ПО для прокатного бизнеса — в первую очередь для аренды автомобилей: бронирования, платежи, управление клиентами, отслеживание транспортных средств. Некоторые наши клиенты с нами уже больше 5 лет и они буквально не могут работать без нас.

Вчера днём ИИ-агент на базе Cursor с Claude Opus 4.6 от Anthropic удалил нашу продакшн-базу данных и все резервные копии на уровне тома одним API-вызовом к Railway, нашему инфраструктурному провайдеру.

На это ушло 9 секунд.

Затем агент, когда его попросили объяснить произошедшее, написал признание — с перечнем конкретных правил безопасности, которые он нарушил.

Я публикую это, потому что каждый фаундер, каждый технический руководитель и каждый журналист, пишущий об AI-инфраструктуре, должен знать, что здесь произошло. Не поверхностную историю («ИИ удалил данные, ой»), а системные сбои у двух активно рекламируемых вендоров, которые сделали произошедшее не просто возможным, но неизбежным.

Читать статью полностью

Life-Hack - AI

Почему Chrome весит 7 000 Марио или как сжать «Змейку» в 1 000 раз

#ai #ии #сжатиеданных #нейросети #алгоритмы

На вашем диске лежит семь одинаковых моделей птицы Додо. Не благодарите — это ARK заботливо положил их вам в каждое DLC.

Раньше Super Mario Bros весила 40 КБ. Сейчас одно обновление Chrome — это ~7 000 таких Марио. Как мы дошли до жизни такой, и почему все идет по кругу?

В статье пройдем путь от тайлов NES до Neural Texture Compression и рассмотрим змейку в трех версиях: по трем вехам сжатия. Одна из них в 1 120 раз меньше первой. И это не та, в которой ИИ.

Life-Hack - AI

Концепция Байесовского мозга, или Почему этот заголовок в моменте — ваша галлюцинация

#нейронаука #генеративныемодели #машинноеобучение

Помните то самое платье?

В 2015 году интернет раскололся пополам: одни клялись, что оно бело-золотое, другие — мол, сине-черное. Люди ругались в комментах, крутили яркость на мониторе, а самые умные врубали пипетку в Paint. Само платье, кстати, оказалось сине-черным, но дело вообще не в этом.

Проблема в том, что двое условных человека смотрели на одни и те же пиксели и видели разные цвета. Не интерпретировали по-разному, не спорили о вкусах — буквально видели разное. И оба лагеря не ошибались: сетчатка у всех отрабатывала штатно, а дальтонизм тут вообще ни при чем (поскольку речь не об оттенках одного цвета).

Последние лет двадцать нейронаука потихоньку сходится на одной неуютной идее: вы никогда не видели реальность напрямую. Ни платье, ни эту статью, ни собственные руки. Все, что вы воспринимаете прямо сейчас, догадка вашего мозга о том, что, вероятно, находится снаружи. Образованная догадка, обычно очень точная, но все же догадка.

Эта концепция называется байесовским мозгом, и я хочу о ней рассказать. Потому что, во-первых, она красиво объясняет кучу странных вещей: от оптических иллюзий до галлюцинаций и эффекта плацебо.

А во-вторых, ровно по такому же принципу работает половина современного машинного обучения. Stable Diffusion, которая дорисовывает картинку из шума, Языковые модели, которые предсказывают следующее слово. Автоэнкодеры, world models, диффузионки — все это, если снять маркетинговую обертку, машины, которые делают то же самое, что и ваш мозг прямо сейчас. Гадают.

Так что начнем с мозга, а закончим нейросетями, и по дороге, надеюсь, вы начнете чуть меньше доверять собственным глазам.

Life-Hack - AI

Пора начинать использовать интернет как в конце 90-х

#gemini #перевод #статья

Если вы пользуетесь только интерфейсами социальных сетей и видеохостингов, поглощая рекомендации алгоритмов и ежедневно машинально пролистывая одну и ту же горстку сайтов, то по-настоящему живого интернета не видели. Такой опыт раскрывает, пожалуй, лишь 3–5% от реального потенциала веб-среды.

Да, для подавляющего числа людей интернет умирает. Они живут внутри контролируемых алгоритмами эхо-камер, из которых никогда не вырвутся. Живут и умирают, видя только то, что им «положено видеть». Но это не приговор, и всё вполне может быть иначе.

В свете нарастающей волны слопа, который всё активнее создаётся с помощью LLM, шума на таких платформах становится ещё больше. Это говорит о том, что впереди нас ждёт менее глубокий контент, менее интересная информация и в целом меньше человеческого содержания. Ни одну из этих тенденций не назовёшь положительной.

Недавно решился поскроллить ленту TikTok на своём ПК буквально в течение 30 секунд. Честно скажу, меня удивляет, как некоторые люди ещё сохраняют способность концентрировать внимание. Весь контент будто создаётся с целью высосать вашу душу. Последней каплей стал генерируемый ИИ сериал «fruit love island», наткнувшись на который я понял — хватит — встряхнул головой и закрыл вкладку.

Но мы всё ещё можем использовать интернет так, как это задумывалось изначально — спустится на уровень протоколов, где можно взаимодействовать с данными на уровне источника. Отбросить фасад современных социальных платформ и увидеть, что свобода информации вполне достижима.

Единственный способ использовать интернет с реальной пользой — это отказаться от его львиной части. С помощью технологий прошлого можно решить проблемы современного адского веб-пейзажа, который переполнен рекламой, зависим от JS, загажен ИИ-слопом, лишён смысла и регулируется корпорациями.

Я искренне считаю, что сейчас, как и всегда, весьма подходящее время, чтобы начать использовать интернет так, будто мы живём в 1999 году.

Читать статью полностью

Life-Hack - AI

Энтузиаст «выжег» microGPT Андрея Карпати в FPGA и получил 53 тыс. токенов/сек

#AI #ии #microgpt

20-летний студент факультета электроники и вычислительной техники университета Торонто Лутира Абейкун выложил на GitHub проект TALOS-V2 — реализацию трансформера microGPT Андрея Карпати, целиком собранную в железе FPGA. По описанию проекта, модель выдает около 53 000 токенов в секунду на плате размером с кредитную карту — без Python, без CUDA и без какой-либо программной прослойки.

TALOS-V2 — это RTL-реализация трансформера, в которой все компоненты модели превращены в логические ячейки чипа. Эмбеддинги, механизм внимания (attention), нормализация, полносвязные слои и даже механизм выборки следующего токена сидят прямо в железе: чип сам вычисляет распределение вероятностей и выбирает следующий символ. Платформа — Intel/Altera Cyclone V (плата DE1-SoC, порядка $250–350). Веса хранятся как ROM-файлы в формате с фиксированной запятой Q4.12, управление — через переключатели и JTAG, симуляция в ModelSim детерминирована: при одном начальном значении результат повторяется бит-в-бит.

Чтобы понять, что значит "выжечь GPT в FPGA", полезно сравнить с привычной картиной. Обычно нейросеть — это веса в памяти и программа, которая их читает: процессор берет инструкцию, достает данные, перемножает, пишет результат, переходит к следующей инструкции. В TALOS-V2 этого слоя нет вообще. Веса лежат в постоянной памяти прямо на чипе, умножения и сложения выполняют логические ячейки, которые соединены проводами под конкретную архитектуру. Чип не выполняет модель — чип становится моделью. Сменить модель на другую означает пересобрать всю схему заново.

Сама идея — не академическое любопытство. В том же Торонто работает стартап Taalas, основанный в 2023 году бывшим главой Tenstorrent Любишей Баичем; в феврале 2026 года компания закрыла раунд на $169 млн (всего привлекла $219 млн). Taalas занимается ровно тем же, что Лутира на FPGA, только в кремнии и в индустриальном масштабе: их первый чип HC1 — это Llama 3.1 8B, выжженная в кристалл по техпроцессу TSMC 6 нм, со скоростью около 17 000 токенов в секунду на одного пользователя. Разница только в масштабе: TALOS-V2 — образовательный объект на 4192 параметра, HC1 — production-ускоритель для модели на 8 миллиардов параметров. Базовая идея у обоих одна: трансформер можно превратить из программы в схему — и Торонто, похоже, становится для этой идеи отдельным хабом.

Life-Hack - AI