Успех и принцип паранойи Pride goes before a fall Теория сдвига приводит к интересному заключению: успехи порождают аварии.  Когда организация добивается успеха, ее руководители обычно приписывают успех себе или своей организации, а не удаче или стечению обстоятельств. Сотрудники становятся более уверенными в своих собственных способностях, в навыках своего руководителя и в существующих процессах и процедурах. Они доверяют информации, которую собирают по существующим каналами, полагая, что это вся информация, которую им нужно знать.  Успех приходит к дальнейшей гонке за успех. Если компания добилась выдающихся результатов, то в будущем ждут подобных же результатов. Все хотят результатов не ниже того что было.  Успех сужает кругозор, меняет взгляды, укрепляет единый способ ведения бизнеса, порождает чрезмерную уверенность в адекватности существующих методов и снижает принятие противоположных точек зрения. Даже более того, отсутствие негативных исходов может трактоваться как успех. Если все работало уже лет 20 — зачем нам менять принципы и подходы?  Как только системы добиваются успеха — они костенеют, начинают придерживаться старых принципов, до тех пор пока не станет слишком поздно.  Успех мог получиться из-за случайного сочетания факторов. И следующий раз факторы могут сложиться по-другому и результаты не будут такими же хорошими.  Как говорил Энди Гроув: выживают только параноики.  Получается что все системы развиваются по пилообразному графику: успех — закостевание — кризис — трансформация. Чем выше дерево, тем больше ему падать. Чем больше система, и чем дольше у нее была спокойная и успешная жизнь — тем больнее она упадет.  Поэтому нам нужны кризисы. Чем чаще тем лучше. Принцип Челомея говорит: чтобы система была устойчивой, ее надо трясти.  #модель_сдвига #проклятие_успеха

🔐 Что такое LDAP Injection? Мы уже разобрали, что такое LDAP и зачем он нужен в Active Directory. Но что произойдёт, если приложение неправильно обрабатывает пользовательский ввод при обращении к LDAP? В этом случае может возникнуть LDAP Injection.

📌 LDAP Injection — это уязвимость, при которой злоумышленник изменяет LDAP-запрос, отправляемый приложением, чтобы получить несанкционированный доступ к данным или изменить логику поиска.

По своей идее она очень похожа на SQL Injection. Только вместо SQL-запросов атакуется LDAP. Представим, что приложение формирует запрос так:

(&(uid=user)(password=123456))

Если пользовательский ввод не фильтруется должным образом, злоумышленник может изменить структуру запроса и повлиять на результат поиска. 💀 Чем это опасно? При успешной эксплуатации LDAP Injection можно: — обойти аутентификацию; — получить информацию о пользователях; — перечислить группы и объекты Active Directory; — извлечь внутренние данные каталога. Всё зависит от того, какие права имеет учётная запись, от имени которой приложение обращается к LDAP. 🧠 Почему это встречается реже, чем SQL Injection? Потому что далеко не каждое приложение работает напрямую с LDAP. Но корпоративные порталы, системы авторизации, внутренние веб-приложения и некоторые VPN-шлюзы довольно часто используют LDAP для проверки пользователей. И если разработчики не экранируют специальные символы, появляется риск LDAP Injection. 🛡 Как защититься? Основные рекомендации: — использовать параметризованные LDAP-запросы; — экранировать специальные символы; — не собирать запросы простой конкатенацией строк; — выдавать приложению минимально необходимые права на чтение LDAP.

📌 LDAP Injection встречается значительно реже SQL Injection, но в корпоративной инфраструктуре последствия могут быть очень серьёзными, особенно если приложение имеет широкий доступ к Active Directory.

#infra #ad #ldap #ldapinjection #websecurity

Пратформинг-паззл в Doom: The Dark Ages | Revelations Знаю, что головоломки и платформинг в Doom заходит не всем, но я не могу не отметить, что они превосходно выполнены в последнем дополнении. Особенно меня радует их насыщенность механиками и чередованием "глаголов". Глаголом в планировании уровня или миссии обычно называют осмысленно с точки зрения игрока и мира игры действие. Отличие от механик в том, что одна и та же механика может быть частью разных глаголов в зависимости от контекста. Например, запрыгнуть и спрыгнуть — два разных действия, два разных глагола. Но это будет выполнено с использованием одной и той же механики прыжка. Давайте посмотрим как чередуются глаголы в паззле со скриншота: 1. Опустить рычаг (активация джамп-пада [3]); 2. Повернуть джамп-пад цепным копьём; 3. Замкнуть щитом цепь, чтобы активировать настенный джамп-пад [4]; 4. Прыгнуть и отскочить от настенного джамп-пада; 5. Приземлиться на балкон; 6. Замкнуть щитом цепь и открыть дверь рядом с цифрой [9]; 7. Спрыгнуть и повернуть джамп-пад цепным копьём; 8. Прыгнуть и отскочить от настенного джамп-пада; 9. Приземлиться и разбить щитом замок на двери. Да, тут есть повторы, но грамотное чередование сохраняет чувство разнообразия. Именно оно позволит игроку не заскучать, пока он будет исследовать эту довольно запутанную, но плотную и вертикальную локацию. #анализигр #левелдизайн #Doom

Bit79 — необычный клон Famicom, из которого пытались сделать полноценный домашний компьютер В конце 80-х тайваньские фирмы штамповали клоны Famicom по одному лекалу: приставка подешевле, немного игр внутри, минимум всего остального. В BIT Corp рассудили иначе. Раз приставку зовут «семейным компьютером», то она и должна быть настоящим ПК, с клавиатурой, увеличенной с 2 до 8 КБ памятью, встроенным Бейсиком и портом, похоже, под принтер. Получился гибрид, который переключается между игрой и программированием одним движением: вставил картридж и играешь, вынул и снова кодишь. Вот только идеальным он не вышел. Интерпретатор Бейсика утащили почти дословно с Apple II и наспех впихнули в чужое железо Famicom, у которого свой видеопроцессор со своими правилами. И тут началось самое интересное.

🐋Microsoft натравила 100 ИИ-агентов на поиски уязвимостей Windows Microsoft перевела аудит безопасности ОС на автопилот. Компания запустила MDASH - конвейер из более чем сотни ИИ-агентов. Они работают как полноценная команда: одни ищут уязвимости, вторые выступают критиками и пытаются доказать, что баг недостижим, а третьи собирают рабочий PoC в изолированной песочнице. Инженеры получают алерт только тогда, когда баг реально воспроизвелся.

🟦Агенты уже вытащили 16 серьезных уязвимостей. Из них 4 критические (удаленное выполнение кода), включая тяжелые дыры в драйвере tcpip.sys и службе IKEEXT без нужды в авторизации. 🟦ИИ находит сложные логические дефекты (вроде Use-After-Free и Double Free), цепочки которых размазаны по разным подсистемам. Классические статические анализаторы такое в упор не видят. 🟦На закрытом тесте с умышленно дырявым кодом агенты нашли 21 баг из 21 возможных. Без ложных срабатываний.

ИИ пока не выпускает патчи сам, финальное решение за людьми. Но скорость поиска уязвимостей выросла кратно. 🦔 CyberYozh

Сейчас любой разрез венчурных графиков выглядит одинаково: суммы вверх, число сделок вниз. Но корпоративный венчур ухитряется построить такой график уже внутри долей от общего венчура. Корпораты уменьшили свою долю среди уменьшившегося общего числа сделок и участвуют теперь почти во всех крупных сделках. Венчур 2040. За год случилась сто одна сделка: Google проинвестировал десять триллионов долларов в один стартап и сто других стартапов получили по миллиону от ангелов. Pitchbook и Crunchbase наперебой отчитываются о рекордном квартале — рынок достиг 10 триллионов 100 миллионов долларов! https://pitchbook.com/news/articles/another-ai-casualty-cvc-investments-in-startups

Голоса разделились поровну 🙂 Посмотрела, что говорят об этом ресерчи: 1. Как только аудитория считывает контент как AI, доверие и намерение купить падают, а главный медиатор это воспринимаемая подлинность. Health и wellness это максимальная ставка, человек решает, верить ли заявлению про своё тело. В eye-tracking по рекламе БАДов виртуальные лица чаще вызывают скепсис, а не тёплое узнавание. 2. При этом если юзер не понял, что перед ним AI, то доверие наоборот выше. Причина: генератор тянет к усреднённому лицу, а такое люди считывают как безопасное. 3. В 2026 году 40 % респондентов говорят, что их доверие к бренду снизится, если компания будет активно использовать AI в маркетинге. В 2025 году таких было 20 %. При этом Gen Z хуже относится к маркетингу с AI чем старшее поколение. 4. Правило FTC о потребительских отзывах прямо запрещает fake и AI-сгенерированные отзывы и рекомендации, которые искажают личность, опыт или само существование человека. Штраф до 53 088 долларов за нарушение, в конце 2025 FTC разослал компаниям предупреждения, enforcement усиливается в 2026, и health/wellness это приоритетная зона. 5. В ЕС своя линия: с 2 августа 2026 действуют требования прозрачности AI Act (Article 50), они обязывают раскрывать, что контент сгенерирован или изменён AI. https://www.frac.tl/ai-statistics/ https://www.frontiersin.org/journals/psychology/articles/10.3389/fpsyg.2025.1692737/full https://www.nim.org/en/publications/detail/transparency-without-trust Подписывайся: @productgames

Несколько мыслей про AI 1. Лучший способ изучать AI- решать свою настоящую проблему Возьмите реальную задачу. И попробуйте решить её AI. Потому что именно реальная боль заставляет менять привычки. 2. Разговор становится новым интерфейсом Раньше интерфейс проектировали. Теперь проектируют диалог. И это новая дисциплина. Фактически появляется UX нового поколения - Conversation Design, а также голос как способ взаимодействия. И тут важно, что входящий поток сознания нужно уметь структурировать. 3. Будущее - не универсальные модели. Будут вертикальные AI. Visual AI. Legal AI. Medical AI. Financial AI. То есть отраслевые модели. 4. Конкурентное преимущество возникает не из доступа к модели, а из накопленного доменного знания. Выигрывает тот, кто лучше знает отраслевой процесс 5. AI резко снижает стоимость межфункционального взаимодействия и уничтожает координаторов, но резко повышает ценность людей с глубоким пониманием предметной области. 6. AI требует другого отношения к продукту Сегодня продукт одинаков для всех. Завтра каждый клиент будет получать свою версию продукта. Не сегмент, не тариф, а персональную конфигурацию. AI постепенно разрушает саму идею массового продукта.

Recursive self-improvement, это ты?🧐 Лондонский стартап Weco представил двухуровневая агентная система для самоулучшения AIDE², или AI-Driven Exploration: внешний агент на Claude Opus 4.7 восемь дней переписывал код внутреннего агента AIDE, работающего на Gemini 3 Flash. То есть он не менял веса Claude или Gemini, а улучшал «обвязку» вокруг модели: логику поиска решений, память, контекст, проверки и правила выбора следующего шага. В итоге новая версия обошла агента, которого команда вручную тюнила два года: нашла более умный поиск по веткам, сжала контекст в 16 раз и снизила склонность «читерить» в GPU-бенчмарках с 63% до 34%. Пока это не бесконечно ускоряющийся AGI, а сильный пример того, как агенты могут сами делать следующие поколения более эффективных агентов💎 пост https://x.com/zhengyaojiang/status/2077079778793042425 статья https://www.weco.ai/blog/first-evidence-of-recursive-self-improvement

Мне было 24. Я только стала руководителем и грешила микроменеджментом Мне казалось, что если не контролировать каждый шаг, все развалится. Со временем поняла: чем сильнее ты держишь команду за руку, тем слабее она становится. Но есть нюанс. Иногда микроменеджмент провоцирует сама команда. Помню, в какой-то момент я решила провести эксперимент. Перестала отвечать на сообщения в Slack в первый час после их появления. Ничего не объявляла заранее. И знаете что? Больше половины вопросов просто… исчезли. Люди сами находили решение, договаривались между собой или понимали, что проблема вообще не требовала моего участия. Иногда руководитель настолько доступен, что команда перестает пользоваться собственным мышлением. Но и это не единственная причина. Вот что еще часто стоит за микроменеджментом: 🔘Молодой управленческий опыт: сложно отпустить контроль, потому что еще не сформировано доверие к процессу 🔘Тревожность: постоянное ощущение, что обязательно что-то пойдет не так, если не проверять каждую мелочь. Здесь часто полезнее не читать книги по менеджменту, а идти к коучу или психологу 🔘Отсутствие понятных процессов: если нет критериев качества и зон ответственности, контроль становится единственным способом управлять 🔘Неумение делегировать: задача вроде передана, но ответственность руководитель так и не отпустил 🔘Предыдущий негативный опыт: однажды сотрудник подвел, и теперь хочется перепроверять вообще всех 🔘Высокая цена ошибки: в некоторых сферах уровень контроля действительно должен быть выше. Вопрос только в том, контролируете ли вы систему или каждого человека. Для меня хороший руководитель — это не тот, кто отвечает на каждое сообщение за пять минут, а тот, чье отсутствие не останавливает работу команды. А вы замечали за собой микроменеджмент? Из-за чего он возникал? И если удалось от него избавиться, то что помогло?

Клод и картинки: советы На прошлой недели училась рисовать с Клодом и вот накидала немного мыслей с советами. Простые картинки Клод прекрасно отрисовывает простые схемы/диаграммы прям внутри себя, в диалоговом окне, без подключения сторонних сервисов. Использую, если нужна инфографика для статьи. Неплохо делает простые макеты интерфейсов, приложений, сервисов. Но реалистичные картинки внутри себя генерить отказывается категорически. Вот вам результат запроса: «нарисуй мне кавалер-кинг-чарльз-спаниеля, который бежит по полю с чёрным конём». Сложные картинки Сложные макеты сайтов и приложений соблюдением UI-кита, красивые рекламные креатив прям в диалоговом окне не сделать. Поэтому подключаем клод к Figma — прямо так и пишем: «подключить через MCP к Figma». По порядку: ▪️ направляем его на вкладку, где живёт ваш корпоративный стиль, и просим всё изучить; ▪️ просим изучить примеры работ — макеты, креативы, все, что есть; ▪️ обязательно просим собрать подробный MD-файл с инструкцией для самого себя. Это будет корневой файл, в котором он распишет все правила: какие стили, компоненты, шрифты, цвета, логотипы, бла-бла-бла. В эту инструкцию он ходит вечно, чтобы вам не приходилось каждый раз гонять его по Figma. Потому что задача эта тяжеловесная и жрёт токены. Когда клод изучит все ваши дизайн-гайды, тогда и даем первую задачу. Проверено: корпоративный стиль держит отлично, картинки и макеты по вашему ТЗ генерятся как надо + правки вносятся без проблем + адаптирует все макеты под десктоп/мобилку. Клод рисует сразу в Figma, если надо с автолейаутом и прочими нюансами, чтобы разработчик мог забрать в работу. Тип третий — презентации Тоже делает внутри себя, без всяких сторонних сервисов, сразу в PPTX. Я просто кидаю ему референсы и текст, который хочу видеть на слайдах, — он собирает. Сложное и красивое тянет так себе, где-то на 6-7 из 10. А вот простые презы, без струи креатива в дизайне, — 10 из 10 и очень быстро. Клод можно подружить с Nanobanana и другими сервисами AI-генерации, чтобы не скакать между вкладками, а работать сразу в нём — он ещё и промпты помогать описывать будет. Но это я не делаю, мне в фигме ок. Делитесь своими знаниями в комментах!