Pragmata взломали за два дня до релиза. Шесть слоёв защиты Denuvo и как их обходят через гипервизор
15 апреля 2026 года на сайте ElAmigos появляется раздача Pragmata — нового sci-fi экшена от Capcom. Игра официально выходит 17 апреля. Платящие клиенты ещё ждут разблокировки в Steam, а пираты уже бегают по лунной станции. Денуво, который должен был защитить Pragmata хотя бы пару недель — самые продажные дни, ради которых эту защиту и покупают — пробит через hypervisor bypass от команды DenuvOwO. Включаешь виртуализацию в BIOS, отключаешь Driver Signature Enforcement через F7 на загрузке, запускаешь VBS.cmd — играй.И это не аномалия. С декабря 2025-го Denuvo проигрывает каждую неделю.
Проблема несанкционированного вызова инструментов
Доверили бы вы LLM управление контролем доступа? Крупные лаборатории ИИ (Anthropic, xAI, Gemini), похоже, делают именно это, используя механизм вызова инструментов.
Отладка Программ Уровнями Логирования (или Медицинская Карта Вашей Программы)
Программы часто отлаживают применяя printf-отладку. Однако в этом есть недостаток. Со временем вывод printf сообщения становится настолько частыми и плотным, что становится просто невозможно что-либо прочитать. Перед вам просто сыплется Ниагарский водопад из белых логов. Чтобы с этим бороться давным-давно придумали фундаментальную технологию отладки программ: уровни логирования (Log Levels). Как и любая хорошая практика системного программирования, уровни логирования появились еще в коде ОС Unix где-то в 197x-198x.
Почему AI не может полноценно участвовать в разработке на С++
По данным отраслевых опросов, в 2025 году 84% разработчиков использовали ИИ-инструменты для написания, отладки и автоматизации кода. А в 2026 году ожидается, что более 80% компаний будут применять генеративный ИИ в разработке своих продуктов. Но у LLM есть ограничения, которые не позволяют им быть одинаково эффективными для всех языков программирования — например, для С++.Тему ограничений AI в пайплайне «плюсовой» разработки обсудили Андрей Золотых и Илья Казаков из YADRO
Архитектура «Обратного Хэша»: Нейросети без умножения
Современный Deep Learning уперся в производительность вычислений с плавающей точкой и пропускную способность памати. Мы предлагаем архитектуру, где нейрон — это не сумма произведений, а битовая хэш-функция. Ноль умножений, ноль сложений. Только логика и статистика.Концепт: Нейрон как компараторКлассический нейрон: Activation(Sum(Weight * Input))Наш нейрон: Output = AРазберем формулу:Input (64 бита): Входные данные.Mask (64 бита): «Взгляд» нейрона. Фиксированный случайный шаблон.XOR: Битовое сравнение. 0 — совпадение, 1 — отличие.popcount:
Почему мы терпим факс в эпоху ИИ: Манифест Суверенной Инфраструктуры
Неделю назад мы опубликовали статью "Почему финтеху нужен капитальный ремонт", а до этого "
