Впервые о компьютерных вирусах заговорили ещё до их появления. В 1940-х годах математик Джон фон Нейман предсказал появление кода, который будет повреждать машины и клонировать сам себя. Рассказываем, как выглядело и что умело первое вредоносное ПО.
🦠 (1971 год) Creeper — первый вирус, который изобрёл инженер Боб Томас для системы ARPANET. Код, написанный на языке PLATO, перемещался между компьютерами и оставлял фразу «Я Крипер… Поймай меня, если сможешь». Хотя сам Creeper был безвредным, он показал уязвимость компьютерных сетей и заставил задуматься о кибербезопасности.
🐇 (1974 год) Следующий вирус копировал сам себя. За способность к постоянному размножению его назвали Rabbit — кролик.
🧑🤝🧑 (1981 год) Позже к делу подключились школьники. Один из них создал вирус Elk Cloner на ассемблере для компьютеров Apple II. Зловред попадал в компьютер через заражённую дискету и выводил на экран сообщение с угрозами. ПО было не таким уж безобидным и приводило к сбоям компьютеров.
🧠 (1986 год) Затем появился вирус Brain, который должен был защищать программы от пиратов. Зловред замедлял скорость доступа к дискетам и мешал сохранению информации. Однако что-то пошло не так, и от вируса начали страдать не только пираты.
❌ (1987 год) Работники университета в Иерусалиме с ужасом обнаружили, что кто-то удаляет программы с их компьютеров. Злоумышленником оказался вирус Jerusalem, который распространялся через дискеты и электронную почту. ПО смогло поразить около шести тысяч компьютеров по всему миру.
🪱 (1988 год) То, что вирусы не шутка, стало ясно после появления червя Морриса. Созданный ради эксперимента, червь за сутки случайно вывел из строя свыше шести тысяч компьютеров в сети ARPANET. Ущерб составил 100 миллионов долларов.
С тех пор мир узнал ещё тысячи вредоносных программ, среди которых вирусы, черви, трояны, вымогатели, шпионские программы и другое вредоносное ПО. А первые вирусы сейчас воспринимаются скорее как невинные шалости скучающих программистов.
🦠 (1971 год) Creeper — первый вирус, который изобрёл инженер Боб Томас для системы ARPANET. Код, написанный на языке PLATO, перемещался между компьютерами и оставлял фразу «Я Крипер… Поймай меня, если сможешь». Хотя сам Creeper был безвредным, он показал уязвимость компьютерных сетей и заставил задуматься о кибербезопасности.
🐇 (1974 год) Следующий вирус копировал сам себя. За способность к постоянному размножению его назвали Rabbit — кролик.
🧑🤝🧑 (1981 год) Позже к делу подключились школьники. Один из них создал вирус Elk Cloner на ассемблере для компьютеров Apple II. Зловред попадал в компьютер через заражённую дискету и выводил на экран сообщение с угрозами. ПО было не таким уж безобидным и приводило к сбоям компьютеров.
🧠 (1986 год) Затем появился вирус Brain, который должен был защищать программы от пиратов. Зловред замедлял скорость доступа к дискетам и мешал сохранению информации. Однако что-то пошло не так, и от вируса начали страдать не только пираты.
❌ (1987 год) Работники университета в Иерусалиме с ужасом обнаружили, что кто-то удаляет программы с их компьютеров. Злоумышленником оказался вирус Jerusalem, который распространялся через дискеты и электронную почту. ПО смогло поразить около шести тысяч компьютеров по всему миру.
🪱 (1988 год) То, что вирусы не шутка, стало ясно после появления червя Морриса. Созданный ради эксперимента, червь за сутки случайно вывел из строя свыше шести тысяч компьютеров в сети ARPANET. Ущерб составил 100 миллионов долларов.
С тех пор мир узнал ещё тысячи вредоносных программ, среди которых вирусы, черви, трояны, вымогатели, шпионские программы и другое вредоносное ПО. А первые вирусы сейчас воспринимаются скорее как невинные шалости скучающих программистов.
👍47🔥33❤31
Какой навык станет самым важным в ближайшем будущем? Это умение объяснить нейросети ваш запрос с первого раза. Держите инструкцию, как быть понятым для ИИ и сразу получить желаемое. Советы универсальны и подходят для всех актуальных нейросетей.
🤖 Воспринимайте коммуникацию с ИИ как диалог. Диалог имеет свойство отклоняться от главной темы, уходить куда-то не туда. Аккуратно, но мягко выступайте модератором, чтобы добиться от ИИ нужного вам результата. Здесь вам помогут промпты в стиле «Вспомни моё первое сообщение», «Цель нашего диалога — такая-то» и так далее.
🤖 Задайте контекст. В большинстве случаев ИИ не поймет самостоятельно, в каком именно контексте вы хотите решить проблему. Поэтому здесь вам помогут промпты вида: «Реши задачу, используя только такие-то области знаний / время / место», «Реши задачу, как специалист X» и так далее. Из этого логично вытекает следующий совет.
🤖 Ограничивайте ИИ. Прямо говорите, какой результат хотите получить, и прописывайте его формальные свойства. Размер символов, разбивку и так далее. Если вы знаете, как должен выглядеть ответ, — это уже половина ответа. Вот примеры промптов: «Напиши ответ как итог статьи в качественном научно-популярном журнале», «Сформулируй ответ так, как пишут заметки в газете “Коммерсант”» и так далее.
🤖 Попросите обосновать ответ. Используйте промпт в стиле «Объясни, почему ты так думаешь / почему ты это написал», чтобы нейросеть самостоятельно провела большую часть фактчека и выдала вам качественный текст, который вы также сможете использовать. Но не забывайте дополнительно проверять достоверность.
🤖 Пишите простые запросы. «Кролик, заснеженный лес, звёзды, ночное небо» намного лучше, чем «Романтичный пушистый зверёк в тревожном ночном лесу под полной луной». Помните, что вы говорите с машиной. Следовательно, запросы должны быть инструкциями, а не литературными эссе.
🤖 Гуглите подсказки. В интернете существует множество сообществ, участники которых уже отточили мастерство формулирования запросов к ИИ до идеала. Например, вот это, на Reddit. Не стесняйтесь быть великим художником и воровать эти запросы. Небольшой лайфхак — англоязычные запросы на работу с текстом отлично сработают и с русскими текстами.
🤖 Воспринимайте коммуникацию с ИИ как диалог. Диалог имеет свойство отклоняться от главной темы, уходить куда-то не туда. Аккуратно, но мягко выступайте модератором, чтобы добиться от ИИ нужного вам результата. Здесь вам помогут промпты в стиле «Вспомни моё первое сообщение», «Цель нашего диалога — такая-то» и так далее.
🤖 Задайте контекст. В большинстве случаев ИИ не поймет самостоятельно, в каком именно контексте вы хотите решить проблему. Поэтому здесь вам помогут промпты вида: «Реши задачу, используя только такие-то области знаний / время / место», «Реши задачу, как специалист X» и так далее. Из этого логично вытекает следующий совет.
🤖 Ограничивайте ИИ. Прямо говорите, какой результат хотите получить, и прописывайте его формальные свойства. Размер символов, разбивку и так далее. Если вы знаете, как должен выглядеть ответ, — это уже половина ответа. Вот примеры промптов: «Напиши ответ как итог статьи в качественном научно-популярном журнале», «Сформулируй ответ так, как пишут заметки в газете “Коммерсант”» и так далее.
🤖 Попросите обосновать ответ. Используйте промпт в стиле «Объясни, почему ты так думаешь / почему ты это написал», чтобы нейросеть самостоятельно провела большую часть фактчека и выдала вам качественный текст, который вы также сможете использовать. Но не забывайте дополнительно проверять достоверность.
🤖 Пишите простые запросы. «Кролик, заснеженный лес, звёзды, ночное небо» намного лучше, чем «Романтичный пушистый зверёк в тревожном ночном лесу под полной луной». Помните, что вы говорите с машиной. Следовательно, запросы должны быть инструкциями, а не литературными эссе.
🤖 Гуглите подсказки. В интернете существует множество сообществ, участники которых уже отточили мастерство формулирования запросов к ИИ до идеала. Например, вот это, на Reddit. Не стесняйтесь быть великим художником и воровать эти запросы. Небольшой лайфхак — англоязычные запросы на работу с текстом отлично сработают и с русскими текстами.
👍45❤23🔥21😁12❤🔥6💯4🤔3
Не так давно в интернете активно распространялось видео с немного пугающим розовым лицом улыбающегося робота😊 Мы решили подробно разобраться, что это было, и зачем учёные пытаются заставить роботов улыбаться.
🤖 «С развитием ИИ и других современных технологий меняются роли, которые выполняют роботы, и вместе с этим изменяются требования к их коже», — заявляет Мичио Кавай, ученый из Гарварда. В своей статье он вместе с коллегами рассказал об эксперименте по созданию кожи для роботов на основе человеческих клеток. Именно она дала возможность роботу улыбнуться. Но обо всем по порядку.
♾ Для проведения эксперимента учёные создали живую ткань на основе культуры человеческих клеток кожи, выращенных на коллагеновом каркасе. После этого исследователи закрепили полученную ткань на улыбающемся роботизированном лице шириной в несколько сантиметров. Лицо могло двигаться и улыбаться за счет прикрепленных к нему стержней. Помимо этого, они создали 3D-модель человеческой головы, также покрытую выращенной живой тканью — она хоть и не умеет двигаться, но выглядит ещё более тревожно.
🧬 Исследователи отдельно гордятся тем, что, в отличие от предыдущих подобных экспериментов, получившаяся кожа содержит эквивалент подкожной ткани. Он нужен для крепления кожи, а также обеспечивает ее невероятную прочность и гибкость. Роботам наличие такой соединительной ткани дает возможность улыбаться и, в перспективе, выражать другие эмоции. Учёные считают, что развитие исследований в этом направлении позволит гуманоидным роботам более естественно общаться с людьми.
🩸 У выращенной учёными кожи пока есть серьезные недостатки. Основной из них — она не способна долго выживать на воздухе из-за отсутствия кровеносных сосудов для снабжения питательными веществами и влагой. Также эта версия кожи совершенно не чувствительна к внешним раздражителям.
Как считает Мичио Кавай, «решение этих проблем — включение нейронных механизмов и перфузионных каналов в ткань кожи — является текущей задачей».
🐇 На этом сюрпризы от ученых не заканчиваются. Помимо определенного прогресса в антропоморфной робототехнике, их исследование может принести неожиданные выгоды косметической индустрии. Из-за того, что в процессе эксперимента маленькое роботизированное лицо улыбалось в течение месяца, у него на коже появились мимические морщины. А это означает, что подобную искусственную кожу можно использовать для тестирования новых косметических средств от морщин — и ни один кролик не пострадает!
Как считает Мичио Кавай, «решение этих проблем — включение нейронных механизмов и перфузионных каналов в ткань кожи — является текущей задачей».
🐇 На этом сюрпризы от ученых не заканчиваются. Помимо определенного прогресса в антропоморфной робототехнике, их исследование может принести неожиданные выгоды косметической индустрии. Из-за того, что в процессе эксперимента маленькое роботизированное лицо улыбалось в течение месяца, у него на коже появились мимические морщины. А это означает, что подобную искусственную кожу можно использовать для тестирования новых косметических средств от морщин — и ни один кролик не пострадает!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥37❤36😱23🥰16👍9👌8🗿7👏6
Сегодня поговорим о «белых», или этичных хакерах, которые взламывают сайты и сервисы, но не причиняют им ущерба. Они сразу же сообщают о найденных уязвимостях администраторам и, как правило, получают денежное вознаграждение за обнаруженные баги. Давайте проследим историю этого явления.
☎️ В конце 50-х ещё не существовало персональных компьютеров, а вот стихийная хакерская группировка Phone Phreaks в США уже была. Её члены взламывали телефонные сети. Именно они вдохновили первое поколение хакеров.
🧑💻 В 70-е годы в Кремниевой долине расцвело такое явление, как компьютерные клубы — группы молодых людей собирали собственные компьютеры и устройства. Именно там и зародилось хакерство как искусство взлома.
🤘 Выражение «этичный хакер» впервые публично использовал в 1995 году вице-президент IBM Джон Патрик.
👹 В 1995 году был выпущен SATAN — набор утилит для тестирования своей сети и поиска уязвимостей. Тогда это было неслыханной дерзостью — выпустить в общий доступ инструмент, упрощающий взлом.
🧑🏫 20 мая 2011 года. В России появились сертифицированные белые хакеры, которых подготовил Бауманский учебный центр «Специалист».
💰2012–2013-е годы. Яндекс и VK запускают программы bug bounty — вознаграждения за найденные ошибки.
🏢 20 октября 2016 года Министерство обороны США объявило о проведении акции «Взломай Пентагон».
🇮🇳2018 год. Индия занимает первое место в мире по количеству «белых» хакеров. На втором и третьем месте — США и Россия.
🇰🇿 8 декабря 2020 года казахстанская компания «Центр анализа и расследования кибератак» запустила Национальную площадку по выявлению уязвимостей BugBounty.kz.
🇷🇺 Март 2024 года. В Госдуме РФ одобрили законопроект о легализации белых хакеров, поскольку сегодня деятельность таких специалистов не регулируется законодательством в полной мере, оставляя правовые пробелы.
☎️ В конце 50-х ещё не существовало персональных компьютеров, а вот стихийная хакерская группировка Phone Phreaks в США уже была. Её члены взламывали телефонные сети. Именно они вдохновили первое поколение хакеров.
🧑💻 В 70-е годы в Кремниевой долине расцвело такое явление, как компьютерные клубы — группы молодых людей собирали собственные компьютеры и устройства. Именно там и зародилось хакерство как искусство взлома.
🤘 Выражение «этичный хакер» впервые публично использовал в 1995 году вице-президент IBM Джон Патрик.
👹 В 1995 году был выпущен SATAN — набор утилит для тестирования своей сети и поиска уязвимостей. Тогда это было неслыханной дерзостью — выпустить в общий доступ инструмент, упрощающий взлом.
🧑🏫 20 мая 2011 года. В России появились сертифицированные белые хакеры, которых подготовил Бауманский учебный центр «Специалист».
💰2012–2013-е годы. Яндекс и VK запускают программы bug bounty — вознаграждения за найденные ошибки.
🏢 20 октября 2016 года Министерство обороны США объявило о проведении акции «Взломай Пентагон».
🇮🇳2018 год. Индия занимает первое место в мире по количеству «белых» хакеров. На втором и третьем месте — США и Россия.
🇰🇿 8 декабря 2020 года казахстанская компания «Центр анализа и расследования кибератак» запустила Национальную площадку по выявлению уязвимостей BugBounty.kz.
🇷🇺 Март 2024 года. В Госдуме РФ одобрили законопроект о легализации белых хакеров, поскольку сегодня деятельность таких специалистов не регулируется законодательством в полной мере, оставляя правовые пробелы.
👍68👏44🔥43🥰37
Если нейросеть умеет общаться, как человек, может ли она так же по-человечески заболеть? Оказывается, да. Что это такое и какие лекарства использовать — разбираемся ниже.
💎 Model Autophagy Disorder (MAD) — явление, при котором нейросеть саморазрушается, снижая свою эффективность. Так происходит, когда ИИ долгое время обучается не на реальных данных, полученных от человека, а на генерациях других моделей. Нейронка пытается их «переварить», но вместо улучшения это приводит к деградации.
Симптомы
📌 Снижение качества прогнозов
📌 Медленное обучение
📌 Увеличение ошибок в процессе работы
Как лечить
➡️ Регулярно обновлять и тренировать модели
➡️ Внедрять механизмы очистки данных
➡️ Мониторить качество работы нейросети
❕ Важно заниматься «здоровьем» нейросети, иначе при заболевании она начнёт выдавать неверные решения. А если такая модель используется в системах рекомендаций или безопасности, это может иметь серьезные последствия.
Например, заболевшая ИИ приведёт к ошибочным советам по лечению или диагностике в медицине. Или к пропуску реальных угроз в системе обнаружения кибератак. В алгоритмах, ответственных за финансовые решения, ошибки могут привести к неверной оценке рисков, инвестиционным потерям или нарушению работы биржевых платформ. А в самоуправляемых автомобилях — риск аварии, угроза жизни и имуществу.
Как думаете, нейронкам придётся сидеть в очереди за больничным листом или у них будут поблажки?
Симптомы
Как лечить
Например, заболевшая ИИ приведёт к ошибочным советам по лечению или диагностике в медицине. Или к пропуску реальных угроз в системе обнаружения кибератак. В алгоритмах, ответственных за финансовые решения, ошибки могут привести к неверной оценке рисков, инвестиционным потерям или нарушению работы биржевых платформ. А в самоуправляемых автомобилях — риск аварии, угроза жизни и имуществу.
Как думаете, нейронкам придётся сидеть в очереди за больничным листом или у них будут поблажки?
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍40🔥30🤯20❤17🎉12👏9
Ранее мы уже рассказывали о новом сервисе Membrana Kids, который помогает родителям защищать личное пространство детей онлайн. А сегодня делимся свежей статистикой 📊
Скачать Membrana Kids можно в App Store, Google Play и AppGallery.
#MembranaKids
#FC_инфографика
Скачать Membrana Kids можно в App Store, Google Play и AppGallery.
#MembranaKids
#FC_инфографика
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍111🔥101👏91❤90😁15👌6
Внутри — удобный тариф для связи, интересные предложения от партнёров и возможность оплачивать ушедшие зарубежные сервисы.
Переходи по ссылке и скачивай приложение на Android. Для абонентов МТС — нужно перейти на тариф Прогрессоров. Для абонентов других операторов — заказать сим-карту или eSIM Прогрессоров.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🎉17❤7🔥4👎2
Лендинг нашего нового продукта
Если вам, как и нам, нравится сайт, переходите по ссылке, чтобы поддержать нас
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
progressors.ru
Прогрессоры — твой единый хаб для развлечений
Будь среди первых пользователей Прогрессоров. Тебя ждут: интерактивная карта с друзьями, квесты, игры, безлимиты на партнёрские сервисы, иностранные подписки, связь. Сеть МТC
🔥13❤3👍3
Мошенники не стоят не месте, и способы обмана тоже эволюционируют. Собрали три кейса, которые сейчас особенно актуальны.
❗️При общении с людьми онлайн или по телефону будьте бдительны: если кто-то начинает искусственно создавать дефицит времени для оплаты или принятия решения, возможно, стоит поскорее закрыть диалог. Обычно так ведут себя мошенники.
Ставьте реакцию, если сталкивались с какой-то из схем, и пишите в комментариях, если мы о чём-то забыли рассказать😉
❗️При общении с людьми онлайн или по телефону будьте бдительны: если кто-то начинает искусственно создавать дефицит времени для оплаты или принятия решения, возможно, стоит поскорее закрыть диалог. Обычно так ведут себя мошенники.
Ставьте реакцию, если сталкивались с какой-то из схем, и пишите в комментариях, если мы о чём-то забыли рассказать😉
👍23❤5😱5😁1
Рассказываем какие виды манипуляций сознанием бывают и как им не поддаваться👇🏼
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤12👍9🔥4
Дипфейки могут стать следующим большим трендом глобальной поп-культуры и занять достойное место среди инструментов мировых знаменитостей. Разбираемся, как и почему они высокотехнологично войдут в нашу жизнь (или не войдут).
🧑🎤 Самый очевидный художественный приём, который может послужить основой для множества единиц контента, — оживление образов, которые как будто бы обречены вечно быть статичными, как античная статуя. Хрестоматийный пример — оживший Мартин Лютер Кинг, который смотрит на нас с добрым прищуром.
🧑🎤 Разумеется, в какой-то момент начнёт массово монетизироваться желание людей прикоснуться лично к предмету своего дистанционного обожания. Последние версии ChatGPT и Claude уже максимально затачиваются под то, чтобы отвечать людям в соответствии с подробно прописанным характером.
🧑🎤 Ну и будет странным промолчать о таком двигателе технологического прогресса, как adult-индустрия. В своё время VHS именно так победил Betacam, в ближайшем будущем нас наверняка ждёт похожая история. Какие сервисы выберет эта индустрия для deepfake-контента, те и озолотятся. Учитывая скорость развития таких технологий, ждать осталось совсем недолго.
Дипфейк — медиаконтент, созданный нейросетью на основе существующего видео, изображения или звука.
🧑🎤 Самый очевидный художественный приём, который может послужить основой для множества единиц контента, — оживление образов, которые как будто бы обречены вечно быть статичными, как античная статуя. Хрестоматийный пример — оживший Мартин Лютер Кинг, который смотрит на нас с добрым прищуром.
🧑🎤 Разумеется, в какой-то момент начнёт массово монетизироваться желание людей прикоснуться лично к предмету своего дистанционного обожания. Последние версии ChatGPT и Claude уже максимально затачиваются под то, чтобы отвечать людям в соответствии с подробно прописанным характером.
🧑🎤 Ну и будет странным промолчать о таком двигателе технологического прогресса, как adult-индустрия. В своё время VHS именно так победил Betacam, в ближайшем будущем нас наверняка ждёт похожая история. Какие сервисы выберет эта индустрия для deepfake-контента, те и озолотятся. Учитывая скорость развития таких технологий, ждать осталось совсем недолго.
❤11👍6🔥6
Совсем скоро кодеры перестанут зарабатывать большие деньги. Ведь их работу будут бесплатно и быстро выполнять нейросети. Так или не совсем так? Рассказываем, справляется ли ИИ с написанием кода.
🤖 Самое популярное решение в этой нише — это, предсказуемо, ChatGPT от OpenAI. Он способен понимать запросы на естественном языке и переводить их в код. Судя по тому, что ИИ-решение GitHub Copilot работает именно на ChatGPT, получается это у него неплохо. По отзывам людей, результаты скорее хорошие, но перепроверять их всё-таки необходимо.
🤖 Gemini от Google — ещё один заметный игрок на рынке. Из плюсов здесь — фантастически быстрая скорость работы, готовность нейросети максимально подробно объяснять значение каждой строчки кода, а также довольно высокое качество работы. С этим решением интересная история — перепроверка тоже нужна, но при этом предлагаемый код часто превосходит человеческий по качеству.
🤖 Разумеется, на рынке существуют ещё десятки похожих решений, но всем им далеко до лидеров. Плюс абсолютное большинство из них платные и не любят российские IP-адреса.
🤖 В сухом остатке ситуация следующая. Да, ИИ прямо сейчас способен решать довольно много базовых задач в программировании. Но есть пара минусов. Нейросеть может допускать обидные и неожиданные ошибки в случайных местах, есть вопросы к безопасности предлагаемых решений, а также проблемы с копирайтом (ИИ часто копирует код из других проектов). Но есть ощущение, что все эти проблемы будут решены в ближайшем будущем.
А как вы думаете, заменит ли ИИ программистов?
🤖 Самое популярное решение в этой нише — это, предсказуемо, ChatGPT от OpenAI. Он способен понимать запросы на естественном языке и переводить их в код. Судя по тому, что ИИ-решение GitHub Copilot работает именно на ChatGPT, получается это у него неплохо. По отзывам людей, результаты скорее хорошие, но перепроверять их всё-таки необходимо.
🤖 Gemini от Google — ещё один заметный игрок на рынке. Из плюсов здесь — фантастически быстрая скорость работы, готовность нейросети максимально подробно объяснять значение каждой строчки кода, а также довольно высокое качество работы. С этим решением интересная история — перепроверка тоже нужна, но при этом предлагаемый код часто превосходит человеческий по качеству.
🤖 Разумеется, на рынке существуют ещё десятки похожих решений, но всем им далеко до лидеров. Плюс абсолютное большинство из них платные и не любят российские IP-адреса.
🤖 В сухом остатке ситуация следующая. Да, ИИ прямо сейчас способен решать довольно много базовых задач в программировании. Но есть пара минусов. Нейросеть может допускать обидные и неожиданные ошибки в случайных местах, есть вопросы к безопасности предлагаемых решений, а также проблемы с копирайтом (ИИ часто копирует код из других проектов). Но есть ощущение, что все эти проблемы будут решены в ближайшем будущем.
А как вы думаете, заменит ли ИИ программистов?
👍17👏5🤯4👎2