Кибербез побежал в агентный ИИ
В феврале в западном ИБ случилось 42 сделки M&A, и почти все крупнейшие из них объединяет один мотив: купить технологию, связанную с agentic AI.
Palo Alto купила облачную observability-платформу Chronosphere, закрыла давно анонсированное поглощение CyberArk и объявила о приобретении израильского стартапа Koi за $400 млн — компании возрастом меньше года, специализирующейся на agentic endpoint security.
Check Point одновременно поглотил три израильских стартапа — Cyclops, Cyata и Rotate — примерно за $150 млн суммарно.
Proofpoint купила Acuvity для governance AI-агентов,
Varonis заплатила $150 млн за AllTrue.ai.
AI-агенты имеют полный доступ к корпоративным системам и данным, но находятся вне поля зрения традиционных средств защиты. Вендоры хотят попасть в рейтинги и квадранты в категории «agentic AI что-то там».
Koi за $400 млн при возрасте меньше года — вот такие нынче ценники на всё с биркой "AI inside".
@gostev_future
В феврале в западном ИБ случилось 42 сделки M&A, и почти все крупнейшие из них объединяет один мотив: купить технологию, связанную с agentic AI.
Palo Alto купила облачную observability-платформу Chronosphere, закрыла давно анонсированное поглощение CyberArk и объявила о приобретении израильского стартапа Koi за $400 млн — компании возрастом меньше года, специализирующейся на agentic endpoint security.
Check Point одновременно поглотил три израильских стартапа — Cyclops, Cyata и Rotate — примерно за $150 млн суммарно.
Proofpoint купила Acuvity для governance AI-агентов,
Varonis заплатила $150 млн за AllTrue.ai.
AI-агенты имеют полный доступ к корпоративным системам и данным, но находятся вне поля зрения традиционных средств защиты. Вендоры хотят попасть в рейтинги и квадранты в категории «agentic AI что-то там».
Koi за $400 млн при возрасте меньше года — вот такие нынче ценники на всё с биркой "AI inside".
@gostev_future
👍8🤔2
Тяжёлая история с IPO в русском кибербезе.
С одной стороны, лично мне хочется, чтобы больше таких компаний выходило на биржу. Публичность была бы ценна для рынка: появляются нормальные ориентиры, конкуренты получают возможность читать отчёты и понимать, что происходит внутри, отрасль в целом становится заметнее. Всё это плюсы.
С другой стороны, шансы на провал велики. Вот взять Солар. Рост минимальный, по дочкам убытки, долги растут, зарплаты растут, инвест-стратегия сомнительная (на мой личный взгляд). И репутация кибербеза на IPO и так изрядно подпорчена Позитивом: сначала котировки разогнали в три раза на обещаниях нереального роста выручки — потом с треском провалили продажи и ещё сделали допэмиссию для сотрудников.
Второй такой фейл, на этот раз от Солара, — и за предложение русского кибербеза на IPO могут начать бить в лицо.
@gostev_future
Чистый убыток «Солар Секьюрити», головной организации ИБ-вендора «Ростелекома» ГК «Солар», по итогам 2025 года достиг 664,5 млн руб., тогда как выручка выросла на 17%, до 5,19 млрд руб.
При этом о планах выхода вендора на биржу, о чем ранее заявляли и в «Ростелекоме», в «Соларе» говорят с осторожностью, подчеркивая, что у компании нет задачи провести IPO любой ценой.
С одной стороны, лично мне хочется, чтобы больше таких компаний выходило на биржу. Публичность была бы ценна для рынка: появляются нормальные ориентиры, конкуренты получают возможность читать отчёты и понимать, что происходит внутри, отрасль в целом становится заметнее. Всё это плюсы.
С другой стороны, шансы на провал велики. Вот взять Солар. Рост минимальный, по дочкам убытки, долги растут, зарплаты растут, инвест-стратегия сомнительная (на мой личный взгляд). И репутация кибербеза на IPO и так изрядно подпорчена Позитивом: сначала котировки разогнали в три раза на обещаниях нереального роста выручки — потом с треском провалили продажи и ещё сделали допэмиссию для сотрудников.
Второй такой фейл, на этот раз от Солара, — и за предложение русского кибербеза на IPO могут начать бить в лицо.
@gostev_future
😁8🔥7
Две новости подряд:
Дженсен Хуанг, CEO Nvidia, уверен: строительство AI-инфраструктуры, сейчас оцениваемое в сотни миллиардов, в итоге достигнет триллионов — и процесс только начинается. Alphabet, Amazon, Meta и Microsoft подтверждают масштаб: совокупные капвложения в AI-инфраструктуру в 2026 году достигнут $700 млрд, а по оценке аналитика Джина Мунстера, общие капзатраты крупнейших техгигантов вырастут примерно на 65%. Для Nvidia это звучит как гарантия спроса на годы вперёд.
Те же самые гиперскейлеры — Google, Amazon и Meta — по данным Wedbush Securities, агрессивно разрабатывают собственные ASIC-чипы как альтернативу продукции Nvidia. Фокус закупок уже сместился от сырой вычислительной мощности к энергоэффективности — джоулям на токен. По мере перехода нагрузок с обучения моделей на инференс потребность в универсальных GPU будет снижаться, а чипы под конкретные задачи — робототехнику, физический AI — станут важнее.
Крупнейшие покупатели Nvidia одновременно превращаются в её конкурентов.
Беги, Хуанг, беги*
*Не является индивидуальной инвестиционной рекомендацией
@gostev_future
Дженсен Хуанг, CEO Nvidia, уверен: строительство AI-инфраструктуры, сейчас оцениваемое в сотни миллиардов, в итоге достигнет триллионов — и процесс только начинается. Alphabet, Amazon, Meta и Microsoft подтверждают масштаб: совокупные капвложения в AI-инфраструктуру в 2026 году достигнут $700 млрд, а по оценке аналитика Джина Мунстера, общие капзатраты крупнейших техгигантов вырастут примерно на 65%. Для Nvidia это звучит как гарантия спроса на годы вперёд.
Те же самые гиперскейлеры — Google, Amazon и Meta — по данным Wedbush Securities, агрессивно разрабатывают собственные ASIC-чипы как альтернативу продукции Nvidia. Фокус закупок уже сместился от сырой вычислительной мощности к энергоэффективности — джоулям на токен. По мере перехода нагрузок с обучения моделей на инференс потребность в универсальных GPU будет снижаться, а чипы под конкретные задачи — робототехнику, физический AI — станут важнее.
Крупнейшие покупатели Nvidia одновременно превращаются в её конкурентов.
Беги, Хуанг, беги*
*Не является индивидуальной инвестиционной рекомендацией
@gostev_future
😁6👍5❤2
Positive Technologies и CyberOK заключили стратегическое партнерство, в рамках которого Positive Technologies займется продажей и продвижением решений CyberOK на российском и международных рынках.
Юрий Максимов заключил партнерство с Юрием Максимовым.
Ну а пуркуа бы и не па?
@gostev_future
Юрий Максимов заключил партнерство с Юрием Максимовым.
Ну а пуркуа бы и не па?
@gostev_future
😁18💯3
Мне тут Собянин написал, что давай, Сан Саныч, получи сертификат и сделай карьеру в ИТ.
Заманчиво, конечно!
Но меня больше порадовал их домен I.MOSCOW (Московский инновационный кластер).
Потому что YOU.MOSCOW – мой.
Товарищи из ДИТа, имейте в виду – могу продать. И даже не так дорого, как на ценнике.
Обращайтесь 😃
@gostev_future
Заманчиво, конечно!
Но меня больше порадовал их домен I.MOSCOW (Московский инновационный кластер).
Потому что YOU.MOSCOW – мой.
Товарищи из ДИТа, имейте в виду – могу продать. И даже не так дорого, как на ценнике.
Обращайтесь 😃
@gostev_future
😁19👍4
В Госдуме перестал работать Wi-Fi.
В Москве рекордно выросли продажи пэйджеров и раций.
В Москве продолжается путешествие в девяностые - продажи бумажных карт взлетели на 48%.
Чаще всего берут автомобильные карты Москвы и области, схемы метро и электричек, а также обычные городские атласы.
Яндекс Такси» предлагает москвичам заказывать такси по телефону, а оплачивать наличными
Главной угрозой экс-президент России называет ИИ, который можно использовать для создания с помощью технологий идентификации цифровых личностей или цифровых двойников. Но упомянут также и вариант зомби-апокалипсиса, к которому может привести развитие биотехнологий.
Как же так вышло, Дмитрий Анатольевич? 🤷♂️
https://youtu.be/i9Nebj-dVn4?is=ut-LRbsswdhCTXyY
В Москве рекордно выросли продажи пэйджеров и раций.
В Москве продолжается путешествие в девяностые - продажи бумажных карт взлетели на 48%.
Чаще всего берут автомобильные карты Москвы и области, схемы метро и электричек, а также обычные городские атласы.
Яндекс Такси» предлагает москвичам заказывать такси по телефону, а оплачивать наличными
Главной угрозой экс-президент России называет ИИ, который можно использовать для создания с помощью технологий идентификации цифровых личностей или цифровых двойников. Но упомянут также и вариант зомби-апокалипсиса, к которому может привести развитие биотехнологий.
Как же так вышло, Дмитрий Анатольевич? 🤷♂️
https://youtu.be/i9Nebj-dVn4?is=ut-LRbsswdhCTXyY
YouTube
55x55 – 2007 ГОД (feat. Дмитрий Медведев)
Скачать аудио: https://t.me/the55x55
😁7🙈4😢3🤡3
Специалисты SentinelOne Labs опубликовали глубокое исследование о том, как превратить тонны неструктурированных отчетов о киберугрозах в структурированные и понятные для машин данные.
В чем проблема? Современная киберразведка (CTI) тонет в текстах. Отчеты об атаках пишутся людьми для людей. Чтобы извлечь из них пользу (связи между хакерами, вредоносным ПО и инфраструктурой), аналитикам приходится вручную переносить данные в базы. Традиционные методы автоматизации (RegEx или старые NLP-модели) часто пасуют перед сложностью и контекстом киберугроз.
Решение: LLM как мост к Графам Знаний (Knowledge Graphs) Авторы предлагают использовать большие языковые модели для автоматического извлечения сущностей и отношений.
Ключевые выводы исследования:
1. Извлечение сущностей и связей: LLM способны идентифицировать не только объекты (IP-адреса, названия группировок, типы малвари), но и сложные семантические связи между ними (например, «Группировка А использует Вредонос Б для атаки на Сектор В»).
2. Schema-Driven Extraction: Чтобы модель не «галлюцинировала», используется жесткая схема (ontology). Это позволяет стандартизировать данные (например, в формат STIX), делая их пригодными для интеграции в системы защиты (SIEM/SOAR).
3. Граф vs Текст: Превращение текста в граф (например, в Neo4j) позволяет аналитикам видеть «невидимые» связи. Если два разных отчета упоминают один и тот же C2-сервер, в графе это сразу подсветит пересечение интересов разных группировок.
4. Эффективность: Использование LLM (даже через RAG-архитектуру) на порядки ускоряет обработку данных и снижает порог входа для младших аналитиков.
Мы переходим от эпохи «чтения отчетов» к эпохе «запросов к графам». Вместо того чтобы перечитывать 50 PDF-файлов, аналитик сможет спросить систему: «Какие субъекты угроз использовали уязвимости нулевого дня в финансовом секторе за последние полгода?» — и получить мгновенный визуальный ответ.
Но есть и минусы. О них в следующем посте.
@gostev_future
В чем проблема? Современная киберразведка (CTI) тонет в текстах. Отчеты об атаках пишутся людьми для людей. Чтобы извлечь из них пользу (связи между хакерами, вредоносным ПО и инфраструктурой), аналитикам приходится вручную переносить данные в базы. Традиционные методы автоматизации (RegEx или старые NLP-модели) часто пасуют перед сложностью и контекстом киберугроз.
Решение: LLM как мост к Графам Знаний (Knowledge Graphs) Авторы предлагают использовать большие языковые модели для автоматического извлечения сущностей и отношений.
Ключевые выводы исследования:
1. Извлечение сущностей и связей: LLM способны идентифицировать не только объекты (IP-адреса, названия группировок, типы малвари), но и сложные семантические связи между ними (например, «Группировка А использует Вредонос Б для атаки на Сектор В»).
2. Schema-Driven Extraction: Чтобы модель не «галлюцинировала», используется жесткая схема (ontology). Это позволяет стандартизировать данные (например, в формат STIX), делая их пригодными для интеграции в системы защиты (SIEM/SOAR).
3. Граф vs Текст: Превращение текста в граф (например, в Neo4j) позволяет аналитикам видеть «невидимые» связи. Если два разных отчета упоминают один и тот же C2-сервер, в графе это сразу подсветит пересечение интересов разных группировок.
4. Эффективность: Использование LLM (даже через RAG-архитектуру) на порядки ускоряет обработку данных и снижает порог входа для младших аналитиков.
Мы переходим от эпохи «чтения отчетов» к эпохе «запросов к графам». Вместо того чтобы перечитывать 50 PDF-файлов, аналитик сможет спросить систему: «Какие субъекты угроз использовали уязвимости нулевого дня в финансовом секторе за последние полгода?» — и получить мгновенный визуальный ответ.
Но есть и минусы. О них в следующем посте.
@gostev_future
SentinelOne
From Narrative to Knowledge Graph | LLM-Driven Information Extraction in Cyber Threat Intelligence
LLMs can turn CTI narratives into structured intelligence at scale, but speed-accuracy trade-offs demand careful design for operational defense workflows.
👍6👏2
Хотя подход SentinelOne выглядит как «серебряная пуля» для киберразведки, у него есть существенные технологические и эксплуатационные риски. Если вы планируете внедрять нечто подобное, стоит учитывать следующие «подводные камни»:
Обратная сторона медали: Минусы и риски
• Галлюцинации и «призрачные связи»: LLM всё еще могут выдумывать связи там, где их нет, или неверно интерпретировать контекст. В CTI ошибка в одном узле графа (например, неверная привязка IP к группировке) может привести к ложным срабатываниям (False Positives) во всей системе защиты.
• Проблема «черного ящика»: Логика, по которой модель извлекла именно эту сущность, не всегда прозрачна. В отличие от классических парсеров на базе правил, здесь сложно провести аудит того, почему система решила, что «объект А связан с объектом Б».
• Высокая стоимость и масштабируемость: Обработка тысяч архивных отчетов через мощные модели (вроде GPT-4o или Claude 3.5) стоит дорого. Использование же локальных маленьких моделей (Llama-3-8B и т.д.) часто приводит к потере качества извлечения сложных связей.
• Конфиденциальность данных: Отправка чувствительных отчетов о внутренних инцидентах в облачные API LLM-провайдеров — это риск утечки данных (Data Leakage). Для многих компаний это становится стоп-фактором.
• Зависимость от качества схемы (Ontology): Если ваша схема (например, STIX 2.1) недостаточно гибкая, LLM может попытаться «втиснуть» уникальную угрозу в неподходящие рамки, теряя важные нюансы атаки.
• Необходимость Human-in-the-loop: На текущем этапе развития технологий полностью исключить человека из процесса нельзя. Аналитик всё равно должен верифицировать граф перед тем, как на его основе будут приниматься автоматические решения по блокировке.
Это мощный инструмент автоматизации рутины, но он не заменяет аналитика, а лишь меняет его роль с «переписчика данных» на «редактора и валидатора знаний».
@gostev_future
Обратная сторона медали: Минусы и риски
• Галлюцинации и «призрачные связи»: LLM всё еще могут выдумывать связи там, где их нет, или неверно интерпретировать контекст. В CTI ошибка в одном узле графа (например, неверная привязка IP к группировке) может привести к ложным срабатываниям (False Positives) во всей системе защиты.
• Проблема «черного ящика»: Логика, по которой модель извлекла именно эту сущность, не всегда прозрачна. В отличие от классических парсеров на базе правил, здесь сложно провести аудит того, почему система решила, что «объект А связан с объектом Б».
• Высокая стоимость и масштабируемость: Обработка тысяч архивных отчетов через мощные модели (вроде GPT-4o или Claude 3.5) стоит дорого. Использование же локальных маленьких моделей (Llama-3-8B и т.д.) часто приводит к потере качества извлечения сложных связей.
• Конфиденциальность данных: Отправка чувствительных отчетов о внутренних инцидентах в облачные API LLM-провайдеров — это риск утечки данных (Data Leakage). Для многих компаний это становится стоп-фактором.
• Зависимость от качества схемы (Ontology): Если ваша схема (например, STIX 2.1) недостаточно гибкая, LLM может попытаться «втиснуть» уникальную угрозу в неподходящие рамки, теряя важные нюансы атаки.
• Необходимость Human-in-the-loop: На текущем этапе развития технологий полностью исключить человека из процесса нельзя. Аналитик всё равно должен верифицировать граф перед тем, как на его основе будут приниматься автоматические решения по блокировке.
Это мощный инструмент автоматизации рутины, но он не заменяет аналитика, а лишь меняет его роль с «переписчика данных» на «редактора и валидатора знаний».
@gostev_future
👌6👍3🤣2
Там в интернетах опять пишут о об очередном провале спецслужб, которые попались на том, что пользовались переводом google translate. При том, что они им не пользовались (как они думали).
Мой экс-коллега, Стефан Танасе, детально разбирает причины проблемы с приватностью в Android-приложении Telegram.
Суть в том, что функция перевода сообщений, за которую многие пользователи платят (в рамках Telegram Premium), фактически обходит шифрование и отправляет текст ваших сообщений напрямую в Google.
Вот основные технические и этические моменты этого косяка:
Несмотря на имидж самого защищенного мессенджера, в данном случае Telegram приоритизировал экономию средств и функциональность над безопасностью данных, создав серьезную утечку в обход собственного шифрования.
@gostev_future
Мой экс-коллега, Стефан Танасе, детально разбирает причины проблемы с приватностью в Android-приложении Telegram.
Суть в том, что функция перевода сообщений, за которую многие пользователи платят (в рамках Telegram Premium), фактически обходит шифрование и отправляет текст ваших сообщений напрямую в Google.
Вот основные технические и этические моменты этого косяка:
1. «Бесплатный» обход официальных каналов
Обычно разработчики используют официальный Google Cloud Translate API, который платный и требует ключей авторизации.
Telegram пошел другим путем: приложение использовало недокументированный эндпоинт (/translate_a/single?client=gtx). Это внутренний адрес, который Google использует для своих веб-инструментов. Используя его, Telegram экономил огромные суммы на оплате API, фактически «паразитируя» на бесплатном сервисе перевода.
2. Применение хакерских методов
Танасе отмечает, что Telegram использовал методы, характерные для вредоносного ПО или ботов для парсинга, чтобы скрыть эту активность:
• Фрагментация URL: Адрес запроса в коде был разбит на мелкие части. Это делается для того, чтобы автоматические сканеры безопасности не могли легко обнаружить, куда приложение отправляет данные.
• Ротация User-Agent: Приложение имитировало запросы от разных браузеров (Chrome, Firefox, Safari), выбирая их случайно. Это нужно, чтобы обмануть фильтры Google и выдать запросы от приложения за обычный серфинг пользователя в интернете, избегая блокировок.
3. Главная угроза: Утечка данных в Google
Самая большая проблема заключается в том, что сообщения в открытом виде (plaintext) покидают зашифрованную экосистему Telegram.
• Уязвимость: Как только вы нажимаете «Перевести», текст сообщения отправляется на серверы Google.
• След в истории: Google получает доступ к содержимому сообщения, которое может быть связано с вашим IP-адресом или метаданными.
• Кейс с Денисом Алимовым: Упоминание ветерана спецназа «Альфа» ФСБ, который был задержан в Боготе, подчеркивает, что такие «цифровые следы» (в данном случае через Google Translate) могут быть использованы спецслужбами для отслеживания лиц, считающих свою переписку защищенной.
4. Ирония «Премиум»-статуса
Танасе указывает на парадокс: Telegram использовал «бесплатную» и технически нелегальную лазейку для функции, за которую берет деньги с пользователей. То есть пользователи платили за сервис, который на самом деле снижал их уровень приватности, передавая данные третьей стороне через скрытые механизмы.
Несмотря на имидж самого защищенного мессенджера, в данном случае Telegram приоритизировал экономию средств и функциональность над безопасностью данных, создав серьезную утечку в обход собственного шифрования.
@gostev_future
🔥17😁9😱9🤡3😭3❤1
Сегодня воскресенье, а значит время рубрики «Гостев из прошлого»
Для новых подписчиков канала – пояснение: иногда по выходным канал становится про «Гостев из прошлого», то есть я пишу какие-то генеалогические истории. Так что не пугайтесь и не спешите отписываться. вроде получается интересно :)
Чего-то глубоко научного не хочется, поэтому простая, но вместе с тем, удивительная история.
Про «теорию шести рукопожатий» вы, наверное, знаете? Если вдруг нет, то проще говоря: вы знаете кого-то, кто знает кого-то... и так всего шесть этапов, чтобы «дотянуться» до Папы Римского, Илона Маска или кочевника из пустыни Гоби.
Факт: через три рукопожатия, я знаком с Ярославом Мудрым, князем новгородским и киевским, жившим 1000 лет назад.
Причем натурально – рукопожатия.
Вышло это так. В 2024 году мы записали очередной выпуск нашего подкаста, в тот раз посвященный теме генетической безопасности. Гостем выпуска был Никита Максимов, главный редактор сайта Runivers.ru и организатор проектов по исследованию генеалогии известных исторических персонажей.
Как раз перед этим, Никита вернулся из Новгорода, где в Софийском Соборе захоронено много наших князей. РПЦ согласилась выдать для генетического тестирования часть мощей Владимира Ярославича, сына Ярослава Мудрого.
В общем, гробницу вскрыли, и Никита пожал руку Владимиру. А потом, в Москве, пожал мне. Ну и понятно, что Владимир, бате своему, Ярославу, руку тоже в свое время жал.
Прошлое – оно ближе, чем кажется 😇
@gostev_future
Для новых подписчиков канала – пояснение: иногда по выходным канал становится про «Гостев из прошлого», то есть я пишу какие-то генеалогические истории. Так что не пугайтесь и не спешите отписываться. вроде получается интересно :)
Чего-то глубоко научного не хочется, поэтому простая, но вместе с тем, удивительная история.
Про «теорию шести рукопожатий» вы, наверное, знаете? Если вдруг нет, то проще говоря: вы знаете кого-то, кто знает кого-то... и так всего шесть этапов, чтобы «дотянуться» до Папы Римского, Илона Маска или кочевника из пустыни Гоби.
Факт: через три рукопожатия, я знаком с Ярославом Мудрым, князем новгородским и киевским, жившим 1000 лет назад.
Причем натурально – рукопожатия.
Вышло это так. В 2024 году мы записали очередной выпуск нашего подкаста, в тот раз посвященный теме генетической безопасности. Гостем выпуска был Никита Максимов, главный редактор сайта Runivers.ru и организатор проектов по исследованию генеалогии известных исторических персонажей.
Как раз перед этим, Никита вернулся из Новгорода, где в Софийском Соборе захоронено много наших князей. РПЦ согласилась выдать для генетического тестирования часть мощей Владимира Ярославича, сына Ярослава Мудрого.
В общем, гробницу вскрыли, и Никита пожал руку Владимиру. А потом, в Москве, пожал мне. Ну и понятно, что Владимир, бате своему, Ярославу, руку тоже в свое время жал.
Прошлое – оно ближе, чем кажется 😇
@gostev_future
smeni-parol.ru
Генетическая безопасность - Слушай подкаст "Смени пароль!"
Документально-разговорный подкаст о кибербезопасности. Эксперты «Лаборатории Касперского» Александр Гостев, Сергей Голованов и Алексей Андреев рассказывают о расследованиях киберпреступлений и помогают разобраться в новых угрозах цифрового мира.
🔥13🤯3❤2👎1
Все побежали - и я побежал (с)
На NVIDIA GTC — два анонса подряд от CrowdStrike.
CrowdStrike и NVIDIA объявили о сотрудничестве по созданию постоянно работающих, непрерывно обучающихся AI-агентов для кибербезопасности. Решение строится на базе Charlotte AI AgentWorks, моделей NVIDIA Nemotron, инструментов NeMo и микросервисов NIM — с покрытием облачных и edge сред.
Ключевой продукт — Agentic MDR (Managed Detection & Response): вместо того чтобы аналитики вручную разбирали тысячи алертов, это делают автономные AI-агенты, обученные на реальном опыте экспертов CrowdStrike.
Но как только агенты начинают действовать автономно, возникает парадокс: кто охраняет охранников?
Компании представили Secure-by-Design AI Blueprint — архитектуру, которая встраивает защиту платформы Falcon непосредственно в NVIDIA OpenShell.
AI-агенты — это принципиально другой вызов для безопасности: они являются привилегированными объектами с прямым доступом к данным, приложениям, вычислительным ресурсам и другим агентам. То есть скомпрометированный агент — это не просто взломанный endpoint, это открытая дверь во всю инфраструктуру.
До сих пор AI-агентов строили, а потом думали, как их защитить. Теперь CrowdStrike и NVIDIA предлагают инвертировать процесс — security first, с нулевого дня разработки.
Два анонса — две стороны одной монеты. Первый отвечает на вопрос «что агенты делают» — защищают инфраструктуру на машинной скорости. Второй — на вопрос «как защитить самих агентов» — безопасность по умолчанию, встроенная в архитектуру.
@gostev_future
На NVIDIA GTC — два анонса подряд от CrowdStrike.
CrowdStrike и NVIDIA объявили о сотрудничестве по созданию постоянно работающих, непрерывно обучающихся AI-агентов для кибербезопасности. Решение строится на базе Charlotte AI AgentWorks, моделей NVIDIA Nemotron, инструментов NeMo и микросервисов NIM — с покрытием облачных и edge сред.
Ключевой продукт — Agentic MDR (Managed Detection & Response): вместо того чтобы аналитики вручную разбирали тысячи алертов, это делают автономные AI-агенты, обученные на реальном опыте экспертов CrowdStrike.
1. Масштабирование экспертизы
Опыт аналитиков Falcon Complete превращается в датасеты, датасеты — в AI-модели, а модели — в агентов, которые постоянно работают в пользу клиентов. То есть один топ-аналитик фактически «клонируется» в тысячи инстансов.
2. No-code для команд безопасности
Charlotte AI AgentWorks — это no-code платформа, позволяющая каждой команде безопасности самостоятельно проектировать, тестировать и разворачивать AI-агентов под свои рабочие процессы с помощью обычного языка.
3. Edge + суверенитет данных
Агенты могут работать ближе к месту генерации данных — в дата-центрах и изолированных средах, что помогает соблюдать требования регуляторов и суверенитета данных.
4. Госсектор и высоко-секретные среды
NVIDIA и CrowdStrike провели базовую работу — STIG-hardening, FIPS-шифрование, поддержка air-gap сетей — устранив барьеры для внедрения открытых моделей в защищённых правительственных сетях.
Но как только агенты начинают действовать автономно, возникает парадокс: кто охраняет охранников?
Компании представили Secure-by-Design AI Blueprint — архитектуру, которая встраивает защиту платформы Falcon непосредственно в NVIDIA OpenShell.
AI-агенты — это принципиально другой вызов для безопасности: они являются привилегированными объектами с прямым доступом к данным, приложениям, вычислительным ресурсам и другим агентам. То есть скомпрометированный агент — это не просто взломанный endpoint, это открытая дверь во всю инфраструктуру.
До сих пор AI-агентов строили, а потом думали, как их защитить. Теперь CrowdStrike и NVIDIA предлагают инвертировать процесс — security first, с нулевого дня разработки.
Два анонса — две стороны одной монеты. Первый отвечает на вопрос «что агенты делают» — защищают инфраструктуру на машинной скорости. Второй — на вопрос «как защитить самих агентов» — безопасность по умолчанию, встроенная в архитектуру.
@gostev_future
👍6
В новостях про CrowdStrike уже упоминал про data sovereignty. Следующая новость – абсолютно о том же самом.
Тренд, однако.
Основатель Palo Alto запустил новый стартап — и сразу поднял $45 млн.
Нир Зук — человек, который двадцать лет назад фактически переизобрёл корпоративный файрвол и превратил Palo Alto в одну из самых дорогих кибербез компаний в мире — вернулся. На этот раз с новым стартапом под названием Cylake и амбицией переписать правила ещё раз.
Кто за этим стоит
Cylake основали три человека с серьёзным бэкграундом. Нир Зук — основатель Palo Alto Networks, где он проработал CTO более двадцати лет. Уилсон Сюй — бывший EVP по инжинирингу той же компании, где он провёл больше десяти лет. Эхуд Шамир — один из сооснователей SentinelOne. Проще говоря, люди, которые уже строили компании-единороги, собрались вместе, чтобы построить ещё одну.
За спиной у них — Greylock, тот самый венчурный фонд, который финансировал Palo Alto Networks с первых дней. Seed-раунд составил $45 миллионов.
В чём идея
Cylake строит AI-платформу кибербезопасности с одним принципиальным отличием от конкурентов: она работает без публичного облака. Полностью на инфраструктуре клиента — on-premises или в приватном облаке.
Банки, оборонные ведомства, крупные регулируемые организации часто физически не могут отправлять чувствительные данные в облако — ни по регуляторным, ни по операционным причинам. До сих пор им приходилось выбирать между безопасностью и современными AI-инструментами.
Два кита платформы
Первый — полная видимость. Современная AI-безопасность требует единого взгляда на всю инфраструктуру: сеть, эндпоинты, облачные workloads, существующие инструменты безопасности. Всё это должно работать как единая система, а не набор.
Суверенитет данных. Это словосочетание будет одним из главных терминов ближайших лет, особенно в ИБ и ИТ. Причина простая: мир фрагментируется. Геополитика, регуляторка, санкции — всё это заставляет организации думать не только о том, насколько хорошо они защищены, но и о том, кому принадлежит их данные и где они физически находятся. Облако удобно, но облако — это всегда чужая инфраструктура, чужая юрисдикция, чужие правила.
Релиз обещан в 2027 году, но к тому моменту рынок уже будет переполнен подобными решениями, так что лично я пока сомневаюсь в успехе Cylake. Но посмотрим...
@gostev_future
Тренд, однако.
Основатель Palo Alto запустил новый стартап — и сразу поднял $45 млн.
Нир Зук — человек, который двадцать лет назад фактически переизобрёл корпоративный файрвол и превратил Palo Alto в одну из самых дорогих кибербез компаний в мире — вернулся. На этот раз с новым стартапом под названием Cylake и амбицией переписать правила ещё раз.
Кто за этим стоит
Cylake основали три человека с серьёзным бэкграундом. Нир Зук — основатель Palo Alto Networks, где он проработал CTO более двадцати лет. Уилсон Сюй — бывший EVP по инжинирингу той же компании, где он провёл больше десяти лет. Эхуд Шамир — один из сооснователей SentinelOne. Проще говоря, люди, которые уже строили компании-единороги, собрались вместе, чтобы построить ещё одну.
За спиной у них — Greylock, тот самый венчурный фонд, который финансировал Palo Alto Networks с первых дней. Seed-раунд составил $45 миллионов.
В чём идея
Cylake строит AI-платформу кибербезопасности с одним принципиальным отличием от конкурентов: она работает без публичного облака. Полностью на инфраструктуре клиента — on-premises или в приватном облаке.
Банки, оборонные ведомства, крупные регулируемые организации часто физически не могут отправлять чувствительные данные в облако — ни по регуляторным, ни по операционным причинам. До сих пор им приходилось выбирать между безопасностью и современными AI-инструментами.
Два кита платформы
Первый — полная видимость. Современная AI-безопасность требует единого взгляда на всю инфраструктуру: сеть, эндпоинты, облачные workloads, существующие инструменты безопасности. Всё это должно работать как единая система, а не набор.
Суверенитет данных. Это словосочетание будет одним из главных терминов ближайших лет, особенно в ИБ и ИТ. Причина простая: мир фрагментируется. Геополитика, регуляторка, санкции — всё это заставляет организации думать не только о том, насколько хорошо они защищены, но и о том, кому принадлежит их данные и где они физически находятся. Облако удобно, но облако — это всегда чужая инфраструктура, чужая юрисдикция, чужие правила.
Релиз обещан в 2027 году, но к тому моменту рынок уже будет переполнен подобными решениями, так что лично я пока сомневаюсь в успехе Cylake. Но посмотрим...
@gostev_future
👍9
Не могу не сказать.
Мы потеряли Сергея Минеева, нашего бывшего коллегу, одного из лучших исследователей APT во всем мире.
Человека, который выявил громадное количество атак и чья работа предотвратила еще большее число инцидентов.
Его роль и влияние на кибербезопасность была мало известна за пределами узкого круга, но многое из сделанного – вошло в историю.
Прощай, друг…
Мы потеряли Сергея Минеева, нашего бывшего коллегу, одного из лучших исследователей APT во всем мире.
Человека, который выявил громадное количество атак и чья работа предотвратила еще большее число инцидентов.
Его роль и влияние на кибербезопасность была мало известна за пределами узкого круга, но многое из сделанного – вошло в историю.
Прощай, друг…
💔52😢37😭14
Как создатель Roomba потерял рынок, который сам же и придумал
Компания iRobot когда-то была синонимом слова «робот-пылесос». Roomba продавалась в миллионы домов, её имя стало нарицательным — как «ксерокс» или «термос». Устройство стало культурным феноменом: коты катались на нём в вирусных роликах, а домохозяйки говорили «включи Roomba» вместо «включи пылесос».
Сегодня компания принадлежит китайскому производителю, её основатель ушёл в отставку, а доля рынка утрачена.
Горькая ирония
Блокируя поглощение американским технологическим гигантом, регуляторы фактически передали пионера американской робототехники в руки китайского производителя. Под китайским законодательством Picea обязана предоставлять правительству КНР доступ к своим технологиям и данным пользователей — в том числе к данным о планировке домов миллионов американцев, собранным Roomba. Именно это беспокойство и лежало в основе первоначальных возражений против Amazon.
@gostev_future
Компания iRobot когда-то была синонимом слова «робот-пылесос». Roomba продавалась в миллионы домов, её имя стало нарицательным — как «ксерокс» или «термос». Устройство стало культурным феноменом: коты катались на нём в вирусных роликах, а домохозяйки говорили «включи Roomba» вместо «включи пылесос».
Сегодня компания принадлежит китайскому производителю, её основатель ушёл в отставку, а доля рынка утрачена.
Начало
iRobot основали в 1990 году трое выпускников MIT — профессор Родни Брукс и его студенты Колин Энгл и Хелен Грейнер. Первые годы компания работала на оборонные контракты, но в 2002 году выпустила Roomba — первый массовый робот-пылесос по доступной цене. В 2005 году компания вышла на биржу Nasdaq. К 2022 году было продано более 50 миллионов устройств. Казалось, будущее безоблачно — именно тогда в дверь постучал Amazon.
Сделка, которая всё изменила
В августе 2022 года Amazon объявил о намерении купить iRobot за 1,7 млрд долларов. Для Amazon это был логичный шаг: компания давно хотела войти в рынок домашней робототехники, а собственные попытки — робот Astro — оказались скромными. Для iRobot это выглядело спасением: китайские конкуренты поджимали, себестоимость продукции росла, акции падали.
Началось ожидание регуляторного одобрения — сначала в США, потом в Европе. Европейская комиссия забила тревогу: аналитики опасались, что Amazon использует данные о планировке домов, собираемые Roomba, для конкурентного преимущества в e-commerce, а также начнёт намеренно «топить» конкурентов на своей маркетплейс-платформе.
18 месяцев переговоров, расследований, заседаний. В январе 2024 года Amazon объявил о выходе из сделки. Штраф за отказ — 94 млн долларов. Для iRobot это были гроши на фоне реального ущерба.
Цена ожидания
Это самое болезненное в истории iRobot — и об этом говорит сам генеральный директор Гэри Коэн, пришедший в компанию уже после катастрофы. Коэн прямо заявил, что компания «перестала инновировать» пока ждала закрытия сделки.
Логика понятна: зачем вкладывать в R&D, если через несколько месяцев тебя купят и всё равно переделают? Зачем рисковать крупными ставками, если любое неверное движение может навредить оценке компании?
Тем временем китайские конкуренты — Roborock, Ecovacs, Dreame — вкладывали сотни миллионов в разработку. Они первыми внедрили навигацию на основе лидара, многофункциональные станции-базы, которые сами промывают и сушат тряпки, роботизированные манипуляторы для уборки препятствий. iRobot опаздывала с каждым следующим шагом.
Крах и попытки спастись
После отмены сделки события понеслись стремительно. Акции обвалились. Колин Энгл, стоявший у руля с основания компании, подал в отставку в тот же день, когда Amazon объявил о выходе. Уволили треть сотрудников — около 350 человек. R&D-проекты были заморожены.
Новый CEO Гэри Коэн попытался найти покупателя в первой половине 2025 года, но столкнулся с дополнительной проблемой — тарифной нестабильностью в США. Потенциальные покупатели, имевшие производство в Азии, один за другим выходили из переговоров: слишком много неопределённости. Один серьёзный претендент всё же нашёлся, но не смог договориться с основным кредитором — фондом Carlyle, которому iRobot задолжала около 191 млн долларов. Сделка развалилась в октябре 2025 года.
Оставался один выход. В декабре 2025 года iRobot подала заявление о банкротстве и объявила о продаже китайской компании Shenzhen Picea Robotics — своему же контрактному производителю и кредитору. Picea получила 100% акций. iRobot стала частной компанией.
Горькая ирония
Блокируя поглощение американским технологическим гигантом, регуляторы фактически передали пионера американской робототехники в руки китайского производителя. Под китайским законодательством Picea обязана предоставлять правительству КНР доступ к своим технологиям и данным пользователей — в том числе к данным о планировке домов миллионов американцев, собранным Roomba. Именно это беспокойство и лежало в основе первоначальных возражений против Amazon.
@gostev_future
👍5🤯5
Один из крупнейших российских разработчиков и дистрибьюторов софта — компания 1С — может войти в капитал «Группы Астра», развивающей отечественную операционную систему Astra Linux.
На первый взгляд — странная пара. Операционная система и бухгалтерия. Но именно эта комбинация закрывает главный незакрытый вопрос российского корпоративного ИТ.
Сегодня типовой крупный заказчик, переходящий на отечественное ПО, вынужден самостоятельно собирать экосистему из продуктов, которые не проектировались как единое целое. Астра даёт ОС и инфраструктуру. 1С — учёт, ERP, документооборот.
Вместе они покрывают большую часть рабочего стола любого госпредприятия или банка. Для 1С это вход в инфраструктурный слой. Для Астры — якорный прикладной партнёр, который снимает у заказчика главный вопрос: «а 1С на этом работает?»
Партнёрство на уровне капитала создаёт стимул решать проблему совместимости системно, а не проектно.
Но есть и более глубокий вопрос, который эта сделка поднимает.
Российский ИТ последние три года рос на одном топливе — уходе западных вендоров. Это был мощный, но разовый импульс. Что происходит, если санкционное давление ослабнет? Вернётся ли Microsoft? Откроются ли облака?
Вероятный ответ — частично. Крупный бизнес и госсектор, уже вложившийся в отечественное ПО, не будет откатываться назад. Но поток новых заказов на замену иностранного ПО иссякнет. А компании, чья стратегия — только замещение, окажутся в ловушке.
Умные игроки уже это понимают. Именно поэтому лидеры рынка ищут стратегических партнёров, запускают AI-продукты, думают о международной экспансии. Потому что хотят быть нужными вне зависимости от геополитической погоды.
Сделка 1С и Астры — если она состоится — интересна не суммой и не процентом пакета. Она интересна как сигнал: российский ИТ начинает строить не под конъюнктуру, а на вырост.
@gostev_future
На первый взгляд — странная пара. Операционная система и бухгалтерия. Но именно эта комбинация закрывает главный незакрытый вопрос российского корпоративного ИТ.
Сегодня типовой крупный заказчик, переходящий на отечественное ПО, вынужден самостоятельно собирать экосистему из продуктов, которые не проектировались как единое целое. Астра даёт ОС и инфраструктуру. 1С — учёт, ERP, документооборот.
Вместе они покрывают большую часть рабочего стола любого госпредприятия или банка. Для 1С это вход в инфраструктурный слой. Для Астры — якорный прикладной партнёр, который снимает у заказчика главный вопрос: «а 1С на этом работает?»
Партнёрство на уровне капитала создаёт стимул решать проблему совместимости системно, а не проектно.
Но есть и более глубокий вопрос, который эта сделка поднимает.
Российский ИТ последние три года рос на одном топливе — уходе западных вендоров. Это был мощный, но разовый импульс. Что происходит, если санкционное давление ослабнет? Вернётся ли Microsoft? Откроются ли облака?
Вероятный ответ — частично. Крупный бизнес и госсектор, уже вложившийся в отечественное ПО, не будет откатываться назад. Но поток новых заказов на замену иностранного ПО иссякнет. А компании, чья стратегия — только замещение, окажутся в ловушке.
Умные игроки уже это понимают. Именно поэтому лидеры рынка ищут стратегических партнёров, запускают AI-продукты, думают о международной экспансии. Потому что хотят быть нужными вне зависимости от геополитической погоды.
Сделка 1С и Астры — если она состоится — интересна не суммой и не процентом пакета. Она интересна как сигнал: российский ИТ начинает строить не под конъюнктуру, а на вырост.
@gostev_future
👍13❤1🙉1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Офис 1С после второго дня подряд новостей про компанию.
РБК узнал о планах разработчика софта 1С провести IPO в 2026 году
Астральное путешествие: 1С может войти в капитал разработчика Astra Linux
@gostev_future
РБК узнал о планах разработчика софта 1С провести IPO в 2026 году
Астральное путешествие: 1С может войти в капитал разработчика Astra Linux
@gostev_future
😁12🔥3🥰2👏1
Компания, которую все знали по смартфонам и электромобилям, только что провела самую элегантную продуктовую валидацию в новейшей истории AI.
Никакого бренда. Никаких ожиданий. Никакого маркетинга. Просто сырая производительность — и триллион токенов реального использования за 8 дней.
Это была Xiaomi.
11 марта на платформе OpenRouter появилась модель под именем Hunter Alpha — без атрибуции, без логотипа, без объяснений. Просто «стелс-модель».
Характеристики были безумными: → 1 триллион параметров → Контекстное окно 1 миллион токенов → Бесплатный доступ
Разработчики начали тестировать. Модель отвечала, что она «китайская AI-система, обученная преимущественно на китайском языке» с датой отсечки мая 2025 года. Именно такую дату отсечки сообщает и DeepSeek.
Когда её спрашивали, кто её создал — она отвечала: «Я знаю только своё имя, масштаб параметров и размер контекстного окна»
Комьюнити взорвалось. Весь AI-мир был убеждён: DeepSeek тайно запустил V4. Разработчики спорили. Графики использования на OpenRouter зашкаливали.
18 марта Xiaomi подтвердила: Hunter Alpha — это ранняя тестовая сборка MiMo-V2-Pro, флагманской модели их AI-команды MiMo.
За 8 дней без какого-либо маркетинга модель обработала более триллиона токенов и возглавила рейтинг OpenRouter — органически, потому что разработчики выбирали её сами, без бренда и авторитета компании.
Цены: $1/$3 за миллион токенов до 256K контекста. $2/$6 для 256K–1M. Claude Sonnet 4.6 стоит примерно в 5 раз дороже.
По бенчмаркам Artificial Analysis — 8-е место в мире, 2-е среди китайских моделей. Агентские задачи — вровень с Claude Opus 4.6, стоимость ниже на 80–90%.
Настоящий DeepSeek V4 ещё не вышел. А модель, которую все приняли за него, уже собрала больше реальных данных, чем большинство моделей за месяцы открытого доступа.
Гендир потом написал в Weibo: «Реальный прогресс Xiaomi в области AI может быть значительно быстрее, чем все думают».
Судя по всему — да.
@gostev_future
Никакого бренда. Никаких ожиданий. Никакого маркетинга. Просто сырая производительность — и триллион токенов реального использования за 8 дней.
Это была Xiaomi.
11 марта на платформе OpenRouter появилась модель под именем Hunter Alpha — без атрибуции, без логотипа, без объяснений. Просто «стелс-модель».
Характеристики были безумными: → 1 триллион параметров → Контекстное окно 1 миллион токенов → Бесплатный доступ
Разработчики начали тестировать. Модель отвечала, что она «китайская AI-система, обученная преимущественно на китайском языке» с датой отсечки мая 2025 года. Именно такую дату отсечки сообщает и DeepSeek.
Когда её спрашивали, кто её создал — она отвечала: «Я знаю только своё имя, масштаб параметров и размер контекстного окна»
Комьюнити взорвалось. Весь AI-мир был убеждён: DeepSeek тайно запустил V4. Разработчики спорили. Графики использования на OpenRouter зашкаливали.
18 марта Xiaomi подтвердила: Hunter Alpha — это ранняя тестовая сборка MiMo-V2-Pro, флагманской модели их AI-команды MiMo.
За 8 дней без какого-либо маркетинга модель обработала более триллиона токенов и возглавила рейтинг OpenRouter — органически, потому что разработчики выбирали её сами, без бренда и авторитета компании.
Цены: $1/$3 за миллион токенов до 256K контекста. $2/$6 для 256K–1M. Claude Sonnet 4.6 стоит примерно в 5 раз дороже.
По бенчмаркам Artificial Analysis — 8-е место в мире, 2-е среди китайских моделей. Агентские задачи — вровень с Claude Opus 4.6, стоимость ниже на 80–90%.
Настоящий DeepSeek V4 ещё не вышел. А модель, которую все приняли за него, уже собрала больше реальных данных, чем большинство моделей за месяцы открытого доступа.
Гендир потом написал в Weibo: «Реальный прогресс Xiaomi в области AI может быть значительно быстрее, чем все думают».
Судя по всему — да.
@gostev_future
🔥14👍2
На фоне всех этих новостей (Xiaomi, CrowdStrike, Cylake и тд) читать про внутрироссийские ИИ-истории реально смешно.
Минцифры одной рукой пишет уже устаревший до принятия законопроект о регулировании ИИ, другой рукой уже уже готовится дернуть рубильник и забанить ChatGPT, Claude и Gemini.
На фоне этого русский ИИ-венчур просто расцветает.
Понимаете, МИЛЛИОН рублей!
Фаундер, наконец-то, стал миллионером.
Как мне подсказывают, салоны красоты в аренде, приносят 2 млн в месяц.
Кстати, вот если стартап стоит миллиард долларов – это единорог.
А если миллион рублей, то что это?
@gostev_future
Минцифры одной рукой пишет уже устаревший до принятия законопроект о регулировании ИИ, другой рукой уже уже готовится дернуть рубильник и забанить ChatGPT, Claude и Gemini.
На фоне этого русский ИИ-венчур просто расцветает.
Агрегатор нейросетей GPTunneL купил за 1 млн рублей российский стартап BookVision у разработчика Арона Закрии. Приобретены кодовая база, схемы работы ИИ-агентов и принципы построения вирусного трафика.
Понимаете, МИЛЛИОН рублей!
Фаундер, наконец-то, стал миллионером.
Как мне подсказывают, салоны красоты в аренде, приносят 2 млн в месяц.
Кстати, вот если стартап стоит миллиард долларов – это единорог.
А если миллион рублей, то что это?
@gostev_future
🤣16😁7🤡3😢1
Сегодня воскресенье, а значит время рубрики «Гостев из прошлого»
Для новых подписчиков канала – пояснение: иногда по выходным канал становится про «Гостев из прошлого», то есть я пишу какие-то генеалогические истории. Так что не пугайтесь и не спешите отписываться. вроде получается интересно :)
В 1845 году крестьянин Степан Васильевич Гостев получил от помещиков Берхман вольную. И тут же открыл конный завод.
Впрочем, удивляться тут нечему. У господ Берхман в селе Сухие Гаи тоже водились лошади — ездовые жеребцы, завод небольшой, но настоящий. Гостевы при нём выросли. Знали, как чистить денник и как вести торг. И когда пришла свобода, просто занялись тем, что умели.
Породу выбрали с умом: битюги. Лошади с воронежской реки Битюг — флегматичные тяжеловозы с характером монаха и силой грузчика. Восемьсот килограммов на спине, восемьдесят вёрст в день, и ни малейшего желания скандалить. Москва их обожала — пожарные команды специально подбирали битюгов по мастям, чтобы горожане издали знали, какая часть мчится на пожар. Гиляровский описал это в «Москве и москвичах». Ильф с Петровым тоже не прошли мимо: «золотые битюги нарочито громко гремели копытами». А в народе так и говорили про здорового мужика: «Ну и битюг!»
Лошадей Гостев взял у самих Баевых из Шукавки — первых заводчиков породы, удостоенных в 1869 году Императорской благодарности. Конкурировать с ними? Пожалуйста. Цену поставил вдвое ниже — и за пять лет, с 1866 по 1870-й, продал жеребцов и кобыл на 2500 рублей, обойдя Баевых по штукам.
Что такое 500 рублей в год в те годы? Земский врач получал от силы 240. Школьный учитель — 90. Мужик на поденщине зарабатывал пятиалтынный в день и считал это удачей. На рубль — три поросёнка или четыре фунта мыла. Гостевы, бывшие крепостные, зарабатывали как добротный столичный чиновник.
Дело передавалось по наследству. Завод принял сын Никита, потом подключился и второй сын — Пётр, мой прапрадед. Брат Степана Алексей завёл собственный завод, его сын Иван переключился на «возовых». Целое семейное предприятие.
Но история, как водится, распорядилась по-своему. Степи распахали, пастбищ не стало, скрещивание размыло породу. В мемуарах внука Петра Степановича — ни единого слова о лошадях. Гостевы стали земледельцами.
Генеалогия вообще любит такие сюрпризы. Думаешь — крестьяне. Открываешь «Памятную книжку Воронежской губернии» — а там конезаводчики, Императорская благодарность соседям и пятьсот рублей годового дохода.
@gostev_future
Для новых подписчиков канала – пояснение: иногда по выходным канал становится про «Гостев из прошлого», то есть я пишу какие-то генеалогические истории. Так что не пугайтесь и не спешите отписываться. вроде получается интересно :)
В 1845 году крестьянин Степан Васильевич Гостев получил от помещиков Берхман вольную. И тут же открыл конный завод.
Впрочем, удивляться тут нечему. У господ Берхман в селе Сухие Гаи тоже водились лошади — ездовые жеребцы, завод небольшой, но настоящий. Гостевы при нём выросли. Знали, как чистить денник и как вести торг. И когда пришла свобода, просто занялись тем, что умели.
Породу выбрали с умом: битюги. Лошади с воронежской реки Битюг — флегматичные тяжеловозы с характером монаха и силой грузчика. Восемьсот килограммов на спине, восемьдесят вёрст в день, и ни малейшего желания скандалить. Москва их обожала — пожарные команды специально подбирали битюгов по мастям, чтобы горожане издали знали, какая часть мчится на пожар. Гиляровский описал это в «Москве и москвичах». Ильф с Петровым тоже не прошли мимо: «золотые битюги нарочито громко гремели копытами». А в народе так и говорили про здорового мужика: «Ну и битюг!»
Лошадей Гостев взял у самих Баевых из Шукавки — первых заводчиков породы, удостоенных в 1869 году Императорской благодарности. Конкурировать с ними? Пожалуйста. Цену поставил вдвое ниже — и за пять лет, с 1866 по 1870-й, продал жеребцов и кобыл на 2500 рублей, обойдя Баевых по штукам.
Что такое 500 рублей в год в те годы? Земский врач получал от силы 240. Школьный учитель — 90. Мужик на поденщине зарабатывал пятиалтынный в день и считал это удачей. На рубль — три поросёнка или четыре фунта мыла. Гостевы, бывшие крепостные, зарабатывали как добротный столичный чиновник.
Дело передавалось по наследству. Завод принял сын Никита, потом подключился и второй сын — Пётр, мой прапрадед. Брат Степана Алексей завёл собственный завод, его сын Иван переключился на «возовых». Целое семейное предприятие.
Но история, как водится, распорядилась по-своему. Степи распахали, пастбищ не стало, скрещивание размыло породу. В мемуарах внука Петра Степановича — ни единого слова о лошадях. Гостевы стали земледельцами.
Генеалогия вообще любит такие сюрпризы. Думаешь — крестьяне. Открываешь «Памятную книжку Воронежской губернии» — а там конезаводчики, Императорская благодарность соседям и пятьсот рублей годового дохода.
@gostev_future
🔥16👍6
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
CISA, FBI и NSA не пришли на RSA Conference 2026
Крупнейшая мировая конференция по кибербезопасности открылась сегодня в Сан-Франциско (23-26 марта), однако три главных федеральных ведомства по кибербезопасности демонстративно отсутствуют. Эксперты расценивают это как политический сигнал и угрозу государственно-частному взаимодействию.
Отрасль в шоке.
@gostev_future
Крупнейшая мировая конференция по кибербезопасности открылась сегодня в Сан-Франциско (23-26 марта), однако три главных федеральных ведомства по кибербезопасности демонстративно отсутствуют. Эксперты расценивают это как политический сигнал и угрозу государственно-частному взаимодействию.
Отрасль в шоке.
@gostev_future
😁10👀3