IT

Первый компьютерный паразит, который похищает способность думать Рой из «Непобедимого» Станислава Лема начал собирать свое тело внутри человеческого интернета Исследователи университетов Торонто и Кембриджа запустили в изолированной сети ИИ-червя, который не просто размножался на зараженных машинах. Захватывая компьютеры с GPU, он превращал их в новые узлы собственного рассуждающего «мозга» – и использовал приобретенную вычислительную способность, чтобы искать следующих хозяев.   Девять лет назад я писал о материализации одного из самых красивых прозрений Станислава Лема. В романе «Непобедимый» земляне сталкиваются с черными роями микроскопических «насекомых». Каждое из них почти беспомощно. Но, объединяясь в самоорганизующуюся систему, они приобретают свойства, которых нет ни у одной отдельной особи. Рой становится новой формой существования материи.   В 1963 году, когда Лем написал роман, это казалось чистой фантастикой. Но спустя полвека физики из Стэнфорда обнаружили, что настоящие рои насекомых действительно способны самоорганизовываться в устойчивые агрегато-подобные фазовые состояния.   И вот теперь – следующий акт этой лемовской материализации. Медиа увидели в новой работе университетов Торонто и Кембриджа прежде всего очередной «опасный ИИ-вирус». Но самое интересное в ней вовсе не вирус. За результатами эксперимента можно увидеть нечто гораздо более фундаментальное: рождение нового состояния уже не материи, а цифровой среды.   Обычный компьютерный червь был похож на ключ, размножающий собственные копии. Он мог открывать миллионы дверей – но лишь одного, заранее известного типа. Стоило заменить замок, и эпидемия упиралась в стену.   Новый ИИ-червь устроен принципиально иначе. Каждая его копия самостоятельно рассуждает, выбирает способ атаки, ошибается, пробует снова и порождает новые копии. Если один агент не смог проникнуть на узел сети, приходит другой – с иной цепочкой рассуждений. Затем третий. Затем десятый. Постепенно отдельные попытки складываются в коллективный поиск. Авторы сами называют это роем.   Но, возможно, происходит нечто еще более фундаментальное. Перед нами возникает самоподдерживающаяся и самовоспроизводящаяся вычислительная инфраструктура, которая захватывает новые машины, чтобы наращивать не только свое тело, но и способность рассуждать. Если биологический паразит использует обмен веществ хозяина, то цифровой начинает использовать его способность вычислять. Он похищает не готовые «мысли» машины, а саму возможность производить «мысли».   Именно поэтому соучредитель Anthropic Джек Кларк пишет, что будущий интернет, вероятно, станет уже не сетью сайтов, а экосистемой взаимодействующих популяций ИИ-агентов. Одни будут занимать собственные экологические ниши, самовоспроизводиться и существовать практически без участия человека. Другие – выполнять роль своеобразных белых кровяных телец, охотящихся на первых.   Любопытно, что Лем часто ошибался в деталях, но почти никогда – в направлении. Его «насекомые» оказались не металлическими. И возникли они не в пустынях далекой планеты, а внутри самой информационной среды человечества. Предотвратить массовое появление подобных цифровых экосистем, скорее всего, уже не удастся. Вряд ли человечество успеет насытить инфосреду цифровыми лейкоцитами, прежде чем ее заполонят миллиарды адаптивных цифровых паразитов.    И такому прогнозу Лем, пожалуй, не удивился бы.   #КогнитивнаяПаразитология

«Сделал сам за семь месяцев» — фраза, которая обваливает оценку Пару дней назад на звонке фаундер рассказывал про свой продукт с законной гордостью: семь месяцев, всё сделал один, сервис работает, есть первый клиент. Потом назвал свой запрос на инвестиции — $100K за 10% компании. Я в такие моменты считаю, сколько будет стоить получить то же самое без него. Логика простая до обидного: если один человек справился за семь месяцев, значит, senior разработчик на зарплате справится примерно так же. $10K в месяц, семь месяцев — $70K. Ну пусть сто. И вопрос переворачивается: зачем платить $100K за десятую часть компании, если за те же деньги через полгода можно получить такую же компанию целиком? При этом я сам привык считать скорость плюсом. Обычно так и есть. Но та же скорость сообщает мне и второе: продукт дёшев в производстве и его несложно повторить. Чем красивее звучит «сел и за пару месяцев собрал», тем меньше в этой истории того, за что на раннем этапе я готов платить. А плачу я не за сам продукт. Я плачу за то, что повторить дорого или долго: — годы в отрасли — десяток проверенных и отброшенных идей — набитые шишки — знакомства с клиентами, которых с улицы не достанешь. У большинства фаундеров всё это есть. Они просто об этом не рассказывают. Тот же фаундер шесть лет проработал в компании, которая выросла в миллиардный бизнес, и упомянул это мелким шрифтом на предпоследнем слайде. Отсюда простой вывод. В инвест презентации стоит показывать не дату, когда вы начали писать код, а длину всего пути: сколько лет вы в этой проблеме, что пробовали раньше, почему выбрали именно такое решение, что уже знаете о клиенте. Тогда семь месяцев разработки читаются не как «дёшево», а как финальный рывок после долгой подготовки. Если сейчас собираете питч-дек — попробуйте выписать эту «длину пути» отдельным списком. Обычно там находится три-четыре пункта, которые в презу так и не попали. Кидайте свои в комментарии, посмотрю и скажу, что бы зацепило меня как инвестора. Андрей Резинкин | Money For Startup

Срочная задача, коллеги не отвечают. Что делает инженер? Иногда он легкой рукой загружает в ChatGPT весь репозиторий вместе с паролями и ключами. Через минуту проблема решена, но только есть нюанс. Чувствительные данные уже на руках у Сэма Альтмана. Такие случаи становятся обычными. Сотрудники пользуются нейросетями, И даже запреты от работодателя не работают. Просто люди переходят на личные аккаунты и устройства. В итоге риск никуда не исчезает, его просто становится сложнее заметить. Один из вариантов поправить дело — развернуть собственную языковую модель внутри компании. Автор объясняет, чем свое оборудование отличается от аренды видеокарт в облаке, какую модель выбрать для небольшой команды и во сколько всё это обойдется.

🖥 Как определить ОС: Windows или Linux? Во время разведки в сети одна из первых полезных задач — понять, какая операционная система работает на целевом хосте. Это помогает сразу сузить круг дальнейших проверок: — какие сервисы ожидать; — какие порты будут типичны; — какие уязвимости искать; — какие инструменты использовать; — куда двигаться дальше после первоначального доступа. 📌 Самые простые признаки — открытые порты, баннеры сервисов и сетевое поведение. 🪟 Признаки Windows Часто встречаются:

135   RPC
139   NetBIOS
445   SMB
3389  RDP
5985  WinRM
5986  WinRM HTTPS

Если видим сразу:

135
139
445
3389

то с большой вероятностью перед нами Windows. Особенно показательны:

Microsoft-DS
MSRPC
RDP
WinRM

🐧 Признаки Linux Часто встречаются:

22    SSH
80    HTTP
443   HTTPS
111   rpcbind
2049  NFS

Но сам по себе порт 22 ещё не означает Linux — SSH может быть и на Windows. Поэтому лучше смотреть на баннер:

OpenSSH 8.9p1 Ubuntu

или:

Apache/2.4.52 (Ubuntu)

Это уже гораздо более сильный признак. 💀 Почему определение ОС важно пентестеру? Потому что дальнейшие действия сильно зависят от системы. Для Windows мы можем обратить внимание на:

SMB
RDP
WinRM
Active Directory
PowerShell
NTLM
Kerberos

Для Linux:

SSH
sudo
SUID
cron
NFS
systemd
Docker

📌 Упрощённая логика:

Обнаружили хост
        ↓
Просканировали порты
        ↓
Определили сервисы
        ↓
Предположили ОС
        ↓
Подтвердили через Nmap/баннеры
        ↓
Выбрали дальнейший вектор проверки

🧠 Определять ОС лучше не по одному признаку, а по совокупности: — открытые порты; — версии сервисов; — баннеры; — SMB/SSH/RDP; — результат OS fingerprinting; — TTL как дополнительный ориентир. #infra #network #nmap #windows #linux #recon #pentest

🧪 Метод Основными задачи при разработке кернела были: • Уменьшить обьем CPU работы и CPU-GPU синхронизации • Максимально эффективно перекрывать вычисления и коммуникации Рассматриваются два типа dispatching Push-based dispatch (традиционный подход) 1. Router для каждого токена определяет его экспертов. 2. Для каждого токена выполняется: Отправить этот токен эксперту №7. То есть именно токен "толкается" (push) в буфер нужного эксперта.

T0 ---> Expert 2 T1 ---> Expert 7 T2 ---> Expert 2 T3 ---> Expert 5 :ale Проблемы Если тысячи потоков одновременно хотят записать данные эксперту 7, они начинают конкурировать за • atomic counter, • место в буфере, • память. Получается много случайных записей и плохая эффективность памяти. Pull-based dispatch Идея разворачивается наоборот. Сначала известно, какие токены принадлежат каждому эксперту (например, после сортировки). После этого сам эксперт приходит за своими токенами. Expert 2: беру токены [0,2,9,15] Expert 5: беру токены [3,8] Expert 7: беру токены [1,4,5,6]

Теперь данные читаются большими непрерывными кусками. Никаких scatter-записей больше не требуется. Pull позволяет организовать данные так, чтобы чтение стало почти непрерывным, что улучшает пропускную способность памяти и снижает накладные расходы на scatter/atomic операции. Кернел валидируют на разных MoE моделях - GLM-5.2, Qwen-3.5-397B, Kimi-K2.7, DeepSeek V4 Pro. Удается добиться ускорения ~2x против бейзлайнов на форварде, и ~1.5x на обратном проходе. Выкладывание в открытый доступ данного кернела - хороший подарок компаниям, которым завезли NVL72, и они не знают, как их эффективно использовать.

😈 СИП начал применять позицию КС по делу «Мир Хобби» vs Wildberries В июне на канале разбирали важное постановление Конституционного суда № 39-П/2026 по спору «Мир Хобби» и Wildberries. Там КС довольно четко обозначил, когда маркетплейс может говорить об ответственности как информационный посредник, а когда - нет, что правообладатель обязан предоставить в требовании к информ посреднику и какие у этого последствия и тд И вот 29 июля 2026 года Суд по интеллектуальным правам вынес определение по делу А41-7281/2025 - снова между теми же сторонами (просто там отдельный спор по промышленному образцу). И, что интересно, СИП по факту уже применил те самые подходы (хотя прямо постановление КС почти не цитировал) История спора там следующая: 1) Мир Хобби подал иск по нарушению прав на полезную модель к WB, WB несколько месяцев там устраивал свой "Цифровой арбитраж", а правообладателя морозил и спорные карточки не удалял. Первые инстанции отказали правообладателю на основании следующей логики: - WB получил жалобу; - переслал ее продавцу; - открыл «Цифровой арбитраж»; - запросил объяснения. Значит, необходимые и достаточные меры приняты. А если продавец нарушение не признал - маркетплейс ни при чём. Он же не суд. СИП вспомнил про постановление КС 🤪 и отправил дело на новое рассмотрение. Ключевые тезисы следующие: - Правообладатель приложил заключение патентного поверенного, где прямо указано, что товары используют существенные признаки промышленного образца. - Маркетплейсу не нужно становиться судом и с полной достоверностью устанавливать факт нарушения. Достаточно увидеть признаки того, что права могут нарушаться. - А долгий «Цифровой арбитраж» сам по себе не заменяет реальное прекращение нарушения. Пересылка жалобы продавцу и сбор его объяснений - это только проверка обращения. Эти действия сами по себе товар с витрины не убирают 😇 Необходимые и достаточные меры - это те, которые реально направлены на то, чтобы спорный товар перестал продаваться. Не просто «мы поговорили с продавцом», а именно прекращение предложения. Кароче, по сути СИП уже начал применять новую конструкцию ответственности цифровых площадок, которую сформулировал КС в июне. Следим за тем, как будет развиваться практика дальше 🤝

Последние несколько лет я был подписан сразу на две страны. Сейчас прохожу offboarding в Германии. Понял, что года три описываю происходящие процессы теми же словами, что и цифровые продукты. Что если государства рассматривать не как государства? Дошел до лучшей для себя абстракции. Страна - есть платформа. Не продукт? Неа. Продукт можно купить, продать соседу, перестать пользоваться или выкинуть на чердак. Платформа же притягивает участников, капитал, таланты, компании, культуру, технологии. Платформа создает среду, в которой людям не выгодно или выгодно оставаться. Платформа не производит ценность сама по себе. Она создает правила, институты, инфраструктуру и доверие, благодаря которым люди, компании, капитал, идеи и технологии начинают создавать ценность друг для друга. Win-Win ситуации. Чем "лучше" создана платформа, тем выгоднее на ней проживать, работать, инвестировать, развлекаться, создавать компании - в целом оставаться. Что такое "лучше" каждая платформа выбирает сама. Например: - много соц. гарантии -> большой налог на прибыль, или наоборот - отсутствие налогов -> полная ответственность за свою жизнь и тд. Примеры платформ. AWS - платформа для вычислений. Вычисляй и храни, что хочешь. Android - платформа для приложений. Пили любые приложения. Visa - платформа для платежей. Переводи средства за любые цели. Страна - платформа для создания экономики, общества и культуры. Твори, что хочешь в рамках правил платформы. Так вот, сегодня как и раньше - государства конкурируют за таланты, капитал и компании так же, как цифровые платформы конкурируют за пользователей. Только механизмы конкуренции меняются. Попробуйте на минуту забыть, что страна - это государство. Чтобы было понятнее - введу цифровые аналогии. Цифровой продукт - Государство. Пользователь - Житель, предприниматель, инвестор. Подписка - Налоговое резидентство, ВНЖ, гражданство. Отток (Churn) - Эмиграция, вывод капитала. У России в 1917, после 90х, и после 2022 случался большой Churn. Привлечение (CAC) - Стоимость привлечения талантов и инвестиций. LTV (Lifetime Value to Country) — совокупный вклад человека или компании в капитал страны за весь период их присутствия: экономический, интеллектуальный, технологический, культурный и общественный.. Онбординг - Иммиграционные процедуры, интеграция. Репутация продукта - Международный образ страны. Образ страны для подписчиков других платформ. До момента адаптации технологии самого эффективного чтения интернета и пересказывания интернета под наш контекст (то есть LLM технологии, которые добываю ситуативный контент через web search и RAG подходы - реальном времени) Путь для создания репутации платформы выглядел, примерно, так: Государство -> СМИ и Соцсети -> человек -> решение -> последствия. Парадигма сдвинулась. Государство -> ИИ алгоритмы и Соцсети -> человек -> решение -> последствия. То есть ИИ постепенно становится первым интерпретатором платформ - то есть и стран. Верю, что алгоритмическое представление это базовая функция государств и корпораций, как и кибербезопасность, дипломатия, экспортное продвижение, инвестиционный маркетинг, культурная дипломатия, национальный брендинг, участие в международных выставках и так далее. Те, кто разберётся раньше - получает долгосрочное стратегическое преимущество. *** Иногда смена страны оказывается возможностью посмотреть с другой перспективы на вопрос, как вообще устроены государства и почему одни притягивают людей, а другие - теряют их.

Всегда интересно наблюдать за тем, как устроена жизнь в других странах. И тем, как общество рождает дешевые, но функциональные low-tech решения. Итак, перед нами Колумбия. Железные дороги там начали строить еще с середины XIX века (связывали горные регионы страны с портами, развивая кофейную и другую экспортную торговлю в условиях сложного андского рельефа). Но к 90-м годам XX-века государственная ЖД компания оказалась нерентабельной и была ликвидирована, а грузовое и пассажирское сообщение в большинстве регионов страны прекратилось. Заброшенные пути, впрочем, никуда не делись. Сельские общины какое-то время импровизировали и пришли к таким вот деревянным платформам, толкаемым колесом мотоцикла или даже велосипеда (на фото с великом хорошо видно, как довольна девочка и как счастлива вся ее семья :) Платформы могут применяться как для пассажирских перевозок, так и для транспортировки грузов. При этом вся конструкция достаточно легкая, чтобы можно было "спешиться" и убрать платформу в случае "встречного рейса". При этом сама концепция подразумевает быстрый демонтаж «двигателя» - по прибытии в пункт назначения мотоцикл можно снять с платформы и уехать на нём дальше своим ходом, что делает систему универсальной.

Ты ненастоящий программист! Это происходит снова и снова, и каждый раз одинаково. Я начал свою карьеру, когда уже были языки высокого уровня, но ООП еще только набирал обороты. Несмотря на то что новая парадигма быстор становилась мейнстримом и нужно было учиться новому, не утихали разговоры о том, что ООП никогда не заменит структурный подход, потому что «медленно», «сложно», «бессмысленно» и все «настоящие» программисты используют только структуры + ассемблер для оптимизации сложных участков, а все «ненастоящие» — этот ваш новомодный ООП. Потом похожая ситуация была с использованием фреймворков — «настоящие» программисты — это всегда про «хардкор», когда буквально из ничего можешь собрать работающую систему, при этом все, что облегчает твою работу, сразу переводит тебя в разряд нетрушных программистов. Потом фронтенд стал ненастоящим программированием, все по той же схеме — слишком легко, нет технической глубины и сложности. Правда, вопрос со сложностью со временем решили, современные фронтендеры должны хорошо знать браузерные оптимизации, внутреннюю работу V8 и много других «трушных» вещей. Теперь пришла пора ненастоящими программистами называть вайбкодеров и тех, кто использует ИИ в своей работе. Проблема в том, что софт постоянно становится сложнее, объемы растут, задачи сменяют друг друга все быстрее, и использовать старые методы никак не получится. Да, раньше было лучше, каждая строка кода была осмысленным актом искусства, а сейчас тонны типового кода, обернутые в библиотеки и фреймворки, — совсем не искусство, но обычная работа. Задача инженера — делать качественный софт, который решает запросы бизнеса, и можно долго спорить, насколько ИИ неидеален, насколько он может или не может закрыть все задачи разработки, но факт остается фактом — уметь использовать современные инструменты для создания программных систем — это обязанность каждого эксперта в своей области. Соглашусь с теми, кто говорит, что ИИ отчасти хайп. Маятник должен действительно сильно качнуться в сторону, прежде чем вернуться к состоянию равновесия. Сегодня ИИ пихают везде, где можно и нельзя, конференции забиты пустыми докладами, а бизнесу наперебой предлагают внедрение SDLC от самых опытных и умелых интеграторов ИИ. Часть этого хайпа спадет, пузырь лопнет, но ИИ не исчезнет из нашей жизни. Останутся задачи, которые быстрее решать, используя интеллектуальные инструменты, и это станет де-факто стандартом индустрии. Поэтому ничего не мешает подождать, когда все успокоится и индустрия финализирует стандарты использования ИИ, изучить только то, что надо, а не пытаться ловить весь хайп. Но есть нюанс, отложить на потом — накопить долг, поэтому базовые вещи, которые уже устоялись, лучше разбирать сейчас, чтобы в будущем не оказаться в ситуации, когда учить придется слишком много и "еще вчера".