Сотрудники крупных ИИ-компаний запустили проект Poison Fountain, чтобы навредить обучению нейросетей
Если некоторые радикальные критики ИИ предлагают взрывать дата‑центры
Технологии во благо кибербезопасности: тренды в России и мире
Всем салют! Новый год начался, и мы продолжаем рассказывать про кибертренды и делать киберпрогнозы. Поговорим про технологические тренды, меняющие правила игры в сфере ИБ.
Автоматизация рутины на hh.ru: Как мы учили Headless Chrome притворяться живым человеком (RPA против Anti-Fraud)
С инженерной точки зрения поиск работы — это процесс с низкой энтропией. Есть входящий поток данных (JSON с вакансиями) и есть необходимость отправить ответный сигнал (POST-запрос с откликом). Задача кажется тривиальной для автоматизации: написал парсер, настроил cron, пошел пить кофе.Однако, если вы попробуете автоматизировать отклики на крупных job-board платформах (особенно на hh.ru) в 2026 году, вы столкнетесь с серьезным противодействием. WAF (Web Application Firewall), анализ TLS-отпечатков, поведенческая биометрия и теневые баны — это реальность, которая убивает скрипты на requests за пару часов.
Кибербезопасность индустрия решения проблем или индустрия создания проблем для их последующего решения?
Теневой рынок киберпреступности не страдает от корпоративной бюрократии и не пытается продать клиенту «ощущение безопасности». Он построен на принципах экстремальной эффективности, где каждый участник от разработчика эксплойта до оператора ботнета мотивирован только конечной прибылью. В то время как легальная индустрия ИБ усложняет защиту, хакерская экономика идёт по пути максимального упрощения доступа к атакам.Почему хакерская экономика эффективнее корпоративной защитыКиберпреступный мир давно перешёл на модель «преступление как услуга».
DoorDash заблокировал имитирующего доставку с помощью ИИ водителя
Сервис DoorDash заблокировал водителя из-за того, что тот использовал сгенерированные ИИ фото для имитации доставки.
AI-безопасность: зачем нужен слой на C рядом с Python-детекторами
AI Security Gold RushСейчас каждый делает решения для безопасности AI.Последний год я анализировал разные решения и вот к какому выводу я пришёл:Они все поразительно похожи:Написаны на PythonML-классификаторы для детекцииREST API обёртка50-200мс задержкаДесятки зависимостейОблачный деплойИ вот неудобная правда:Они сами становятся векторами атак.Ирония Python-решений для безопасностиКогда ваш слой безопасности:Имеет 50+ зависимостей (каждая — потенциальная CVE)Добавляет 50-200мс к каждому запросу (приглашение для DDoS)
Кликер, ИБ-решето и 50 000 светодиодов: квест по блогу Позитива
Хабр, привет!Еще один год позади. Вот на днях подвели итоги года на Хабре, объявили старт очередного Технотекста
