Кажется, термин «безопасность ИИ» окончательно потерял какой-либо определённый смысл.
Сначала бывший исследователь Anthropic Джейкоб Коксон заявил, что люди, создающие ИИ, всерьёз допускают сценарий, в котором он может уничтожить человечество уже к концу десятилетия.
Потом Билл Гейтс немного снизил планку: не всё человечество, а, например, миллиард погибших. Правда, у него сценарий другой — опасные люди получают в руки слишком мощный инструмент.
В это же время Anthropic пытается ограничить Claude: например, не разрешает использовать его для полностью автономного выбора и поражения людей.
Пентагон требует другого подхода: если военные законно приказали системе выполнить задачу, она должна её выполнить.
Их аргумент простой — нельзя строить критическую военную инфраструктуру вокруг ИИ, который в середине операции вдруг откажется работать из-за правил, установленных частной компанией. Именно поэтому Пентагон объявил Anthropic риском для цепочки поставок и угрозой нацбезопасности, а апелляционный суд в сентябре признал, что такая логика юридически допустима.
И почти одновременно Россия и США в Женеве добиваются удаления из проекта ООН по автономному оружию требований, чтобы такие системы были «предсказуемыми» и «надёжными», чтобы человек проверял выбранную алгоритмом цель перед атакой и чтобы при применении учитывались этические соображения.
Получается полная каша.
Одни считают главной опасностью ИИ, который перестанет слушаться человека. Другие — ИИ, который слишком хорошо послушается плохого человека. Anthropic пытается научить ИИ иногда человеку отказывать. Пентагон считает саму возможность такого отказа риском. А крупнейшие военные державы одновременно не хотят закреплять обязательный человеческий контроль перед ударом.
Похоже, они пока не договорились даже о базовом: что считать безопасным ИИ — тот, который всегда подчиняется человеку, или тот, который умеет ему отказать?
@gostev_future
Сначала бывший исследователь Anthropic Джейкоб Коксон заявил, что люди, создающие ИИ, всерьёз допускают сценарий, в котором он может уничтожить человечество уже к концу десятилетия.
Потом Билл Гейтс немного снизил планку: не всё человечество, а, например, миллиард погибших. Правда, у него сценарий другой — опасные люди получают в руки слишком мощный инструмент.
В это же время Anthropic пытается ограничить Claude: например, не разрешает использовать его для полностью автономного выбора и поражения людей.
Пентагон требует другого подхода: если военные законно приказали системе выполнить задачу, она должна её выполнить.
Их аргумент простой — нельзя строить критическую военную инфраструктуру вокруг ИИ, который в середине операции вдруг откажется работать из-за правил, установленных частной компанией. Именно поэтому Пентагон объявил Anthropic риском для цепочки поставок и угрозой нацбезопасности, а апелляционный суд в сентябре признал, что такая логика юридически допустима.
И почти одновременно Россия и США в Женеве добиваются удаления из проекта ООН по автономному оружию требований, чтобы такие системы были «предсказуемыми» и «надёжными», чтобы человек проверял выбранную алгоритмом цель перед атакой и чтобы при применении учитывались этические соображения.
Получается полная каша.
Одни считают главной опасностью ИИ, который перестанет слушаться человека. Другие — ИИ, который слишком хорошо послушается плохого человека. Anthropic пытается научить ИИ иногда человеку отказывать. Пентагон считает саму возможность такого отказа риском. А крупнейшие военные державы одновременно не хотят закреплять обязательный человеческий контроль перед ударом.
Похоже, они пока не договорились даже о базовом: что считать безопасным ИИ — тот, который всегда подчиняется человеку, или тот, который умеет ему отказать?
@gostev_future
❤6👍2👏2🤬1
Наверное, вы уже слышали про новую ИИшку – Jev. Сами авторы (компания TypeSafe) называют это новым классом ИИ — System One Models. Название двойное: «System One» — отсылка к быстрому интуитивному мышлению по Канеману, «Jev» — к парадоксу Джевонса (чем дешевле ресурс, тем больше его потребляют).
Jev не генерирует текст. На вход подаётся «состояние» (письмо, тикет, строка логов) и вопросы с заранее заданными вариантами ответа. На выходе — выбор, оценка по шкале или «да/нет» с откалиброванной вероятностью. Ответить вне схемы модель не может. Ошибиться может, выдумать несуществующую категорию — нет.
Зачем это нужно? Большая часть «ИИ-автоматизации» — рутинные решения: фишинг или спам, какой команде отдать тикет, срочный ли алерт. Под них сейчас гоняют большие reasoning-модели. Реальный пример от коллег: классификация письма из ханипота на локальной GLM 5.3 Flash на двух DGX Spark занимает в среднем около 70 секунд. Хотя всё что нужно на выходе — одна метка из десяти.
По данным создателей Jev, фронтирным моделям на такой ответ нужно от 3 до 329 секунд, Jev — 70–500 миллисекунд. Цена — $0.042 за миллион входных токенов, выход бесплатно. Вендор обещает скорость в 20–200 раз выше и цену в 40–400 раз ниже, чем у LLM, при точности около 68% на собственном бенчмарке. Это вполне себе уровень моделей среднего класса.
Но есть мнение, и я с ним соглашусь, что у TypeSafe как компании, на мой взгляд, нет будущего.
Идея хорошая, но повторить её слишком легко. Через три дня после Jev вышла Laya —open source на 421 млн параметров. По её замерам — 32,8 мс на ответ против 236–276 мс у Jev. В демо на MacBook Air с 16 ГБ она принимала решения в 11 раз быстрее облачного Jev, а сборка под CoreML на M5 Pro укладывается в 3,7 мс. Следом пошли её дообученные версии, в том числе под SOC-алерты, и обёртки для маленьких моделей Qwen, которые делают то же самое.
А дальше произойдёт то, что всегда происходит с удачной фичей: крупные лаборатории встроят такой режим в свои API. Structured output у них уже есть, осталось добавить калиброванные вероятности. Платить отдельному стартапу за то, что лежит бесплатно в open source и скоро будет в модели, которой вы и так пользуетесь, будет незачем.
System One — не новый класс ИИ, а новый режим работы, которому суждено стать стандартом. Технология переживёт компанию, которая её придумала.
@gostev_future
Jev не генерирует текст. На вход подаётся «состояние» (письмо, тикет, строка логов) и вопросы с заранее заданными вариантами ответа. На выходе — выбор, оценка по шкале или «да/нет» с откалиброванной вероятностью. Ответить вне схемы модель не может. Ошибиться может, выдумать несуществующую категорию — нет.
Зачем это нужно? Большая часть «ИИ-автоматизации» — рутинные решения: фишинг или спам, какой команде отдать тикет, срочный ли алерт. Под них сейчас гоняют большие reasoning-модели. Реальный пример от коллег: классификация письма из ханипота на локальной GLM 5.3 Flash на двух DGX Spark занимает в среднем около 70 секунд. Хотя всё что нужно на выходе — одна метка из десяти.
По данным создателей Jev, фронтирным моделям на такой ответ нужно от 3 до 329 секунд, Jev — 70–500 миллисекунд. Цена — $0.042 за миллион входных токенов, выход бесплатно. Вендор обещает скорость в 20–200 раз выше и цену в 40–400 раз ниже, чем у LLM, при точности около 68% на собственном бенчмарке. Это вполне себе уровень моделей среднего класса.
Но есть мнение, и я с ним соглашусь, что у TypeSafe как компании, на мой взгляд, нет будущего.
Идея хорошая, но повторить её слишком легко. Через три дня после Jev вышла Laya —open source на 421 млн параметров. По её замерам — 32,8 мс на ответ против 236–276 мс у Jev. В демо на MacBook Air с 16 ГБ она принимала решения в 11 раз быстрее облачного Jev, а сборка под CoreML на M5 Pro укладывается в 3,7 мс. Следом пошли её дообученные версии, в том числе под SOC-алерты, и обёртки для маленьких моделей Qwen, которые делают то же самое.
А дальше произойдёт то, что всегда происходит с удачной фичей: крупные лаборатории встроят такой режим в свои API. Structured output у них уже есть, осталось добавить калиброванные вероятности. Платить отдельному стартапу за то, что лежит бесплатно в open source и скоро будет в модели, которой вы и так пользуетесь, будет незачем.
System One — не новый класс ИИ, а новый режим работы, которому суждено стать стандартом. Технология переживёт компанию, которая её придумала.
@gostev_future
👍9🔥5👏1
Будущее уже здесь.
Повар на китайском ночном рынке обучает ИИ. Человек теперь — датасет.
@gostev_future
Повар на китайском ночном рынке обучает ИИ. Человек теперь — датасет.
@gostev_future
🔥7👍2🥰1🤩1
Каждый октябрь начинается сезон удивительных открытий: кибербезопасные компании рассказывают, какие угрозы ждут нас в следующем году.
Попробую сэкономить им время и заранее предсказать их прогнозы на 2027-й.
1. Почти все объявят 2027-й годом агентных атак. В 2026-м он «помогал хакерам». В 2027-м получит повышение до хакера. Обязательно употребить словосочетание machine-speed attacks.
2. Нам предскажут «демократизацию эксплойтов». Обязательная формула: patch-to-exploit window shrinks from weeks to hours.
3. «Защищать ИИ будет ИИ». Особенно часто этот прогноз встретится у компаний, которые одновременно выпускают автономный SOC.
4. Вендоры IAM снова объявят identity новым периметром. Теперь с non-human identities, токенами агентов и субагентами. Identity остаётся «новым периметром» так долго, что скоро сможет получить пенсионные льготы.
5. Производители сетевой защиты предскажут, что главной мишенью станет edge. NetScaler, VPN, шлюзы, всё, что смотрит наружу. Раньше это называлось «патчите то, что торчит в интернет». Теперь — стратегический тренд.
6. Нам откроют новую supply chain — цепочку поставок ИИ. MCP, модели, плагины, датасеты, tools. Старый supply chain наконец дождался ребрендинга и теперь может снова считаться новой угрозой.
7. В прогнозы массово войдёт вайб-кодинг. Нам расскажут про открытые базы, секреты в коде и приложения, которые никто не проверял. То есть про плохую разработку, но теперь её можно продавать как угрозу новой эпохи.
8. Почти все предскажут, что дипфейки наконец станут массовым инструментом BEC и найма. Фальшивый CFO, кандидат, сотрудник. Дипфейки уже лет пять «вот-вот невозможно будет отличить». В этом году невозможность будет особенно окончательной.
9. «Ransomware станет AI-powered». Как будто все остальное не станет.
10. «Квантовый компьютер всё ещё не сломал RSA, но мигрировать надо немедленно» . Уже традиционный рождественский номер. Обязательно будет harvest now, decrypt later, инвентаризация криптографии и предупреждение, что организации, не начавшие переход на PQC, уже опоздали.
Я бы добавил ещё один метапрогноз с вероятностью 100%: не менее половины отчётов будут начинаться словами вроде “2026 was the year AI transformed cybersecurity. In 2027, that transformation will accelerate.”
Bullshit bingo: «ландшафт угроз», «беспрецедентный», «гонка вооружений ИИ», «machine-speed attacks», «identity is the new perimeter», «zero trust», «злоумышленники всё чаще», «организациям необходимо», «proactive defense», «новая эра кибербезопасности».
Чего в прогнозах почти не будет:
- Разбора того, сколько прошлогодних прогнозов сбылось.
- Слова «искусственный» в документах для американских госзаказчиков: теперь только «суперинтеллект».
@gostev_future
Попробую сэкономить им время и заранее предсказать их прогнозы на 2027-й.
1. Почти все объявят 2027-й годом агентных атак. В 2026-м он «помогал хакерам». В 2027-м получит повышение до хакера. Обязательно употребить словосочетание machine-speed attacks.
2. Нам предскажут «демократизацию эксплойтов». Обязательная формула: patch-to-exploit window shrinks from weeks to hours.
3. «Защищать ИИ будет ИИ». Особенно часто этот прогноз встретится у компаний, которые одновременно выпускают автономный SOC.
4. Вендоры IAM снова объявят identity новым периметром. Теперь с non-human identities, токенами агентов и субагентами. Identity остаётся «новым периметром» так долго, что скоро сможет получить пенсионные льготы.
5. Производители сетевой защиты предскажут, что главной мишенью станет edge. NetScaler, VPN, шлюзы, всё, что смотрит наружу. Раньше это называлось «патчите то, что торчит в интернет». Теперь — стратегический тренд.
6. Нам откроют новую supply chain — цепочку поставок ИИ. MCP, модели, плагины, датасеты, tools. Старый supply chain наконец дождался ребрендинга и теперь может снова считаться новой угрозой.
7. В прогнозы массово войдёт вайб-кодинг. Нам расскажут про открытые базы, секреты в коде и приложения, которые никто не проверял. То есть про плохую разработку, но теперь её можно продавать как угрозу новой эпохи.
8. Почти все предскажут, что дипфейки наконец станут массовым инструментом BEC и найма. Фальшивый CFO, кандидат, сотрудник. Дипфейки уже лет пять «вот-вот невозможно будет отличить». В этом году невозможность будет особенно окончательной.
9. «Ransomware станет AI-powered». Как будто все остальное не станет.
10. «Квантовый компьютер всё ещё не сломал RSA, но мигрировать надо немедленно» . Уже традиционный рождественский номер. Обязательно будет harvest now, decrypt later, инвентаризация криптографии и предупреждение, что организации, не начавшие переход на PQC, уже опоздали.
Я бы добавил ещё один метапрогноз с вероятностью 100%: не менее половины отчётов будут начинаться словами вроде “2026 was the year AI transformed cybersecurity. In 2027, that transformation will accelerate.”
Bullshit bingo: «ландшафт угроз», «беспрецедентный», «гонка вооружений ИИ», «machine-speed attacks», «identity is the new perimeter», «zero trust», «злоумышленники всё чаще», «организациям необходимо», «proactive defense», «новая эра кибербезопасности».
Чего в прогнозах почти не будет:
- Разбора того, сколько прошлогодних прогнозов сбылось.
- Слова «искусственный» в документах для американских госзаказчиков: теперь только «суперинтеллект».
@gostev_future
😁21🔥12💯4👎1
С интересом наблюдаю за игрой в кошки-мышки между ФБР и ShinyHunters.
9 сентября Брайан Кребс поговорил с 24-летним Пепейном ван дер Стапом, когда-то известным как Umbreon. Тот уверял, что с криминалом покончил и теперь честно работает в кибербезопасности. 15 сентября его, с применением светошумовых гранат, задержала голландская полиция по подозрению в участии в ShinyHunters.
Для собеседников Кребса это уже плохая примета: незадолго до этого примерно такой же разговор состоялся с предполагаемым участником TeamPCP в Австралии, которого вскоре тоже арестовали. Так что, товарищи киберпреступники - если к вам постучался Брайан, то видимо бежать уже поздно.
Но ShinyHunters почему-то не заметили потери руководителя. Через несколько дней они взломали FBI Jobs, похитили, по их утверждению, данные сотрудников и соискателей FBI и оставили на сайте дефейс с огромным покемоном Umbreon — старым псевдонимом человека, уже сидевшего под арестом.
22 сентября Rey, которого источники Кребса связывают с новым руководством ShinyHunters, начал публично троллить ФБР. В опубликованном им меме снова торчал гигантский Umbreon. По версии источников Кребса, Rey — 16-летний Саиф ад-Дин Хадер из Иордании — конфликтовал с ван дер Стапом за контроль над брендом ShinyHunters и мог специально расставлять покемона повсюду, чтобы свежие атаки выглядели делом уже арестованного соперника.
24 сентября Кребс написал отцу Rey и попросил поговорить о роли сына как нового главы ShinyHunters. Через несколько часов многолетний аккаунт Rey в X исчез.
29 сентября директор FBI Каш Патель торжественно написал в X, что FBI и голландцы объявляют об аресте «одного из предполагаемых лидеров ShinyHunters». Арест, напомним, произошёл двумя неделями раньше и до взлома FBI.
А затем помощник директора Cyber Division Бретт Лезерман обратился к оставшимся хакерам: «Вы знаете, как найти нас, а мы знаем, как найти вас. Советую связаться первыми, пока выбор ещё за вами».
Фраза сама по себе эффектная. Просто произносить её особенно забавно через несколько дней после того, как эти люди залезли к тебе в систему и, возможно, подсунули тебе в качестве виновного человека, которого ты уже арестовал.
@gostev_future
9 сентября Брайан Кребс поговорил с 24-летним Пепейном ван дер Стапом, когда-то известным как Umbreon. Тот уверял, что с криминалом покончил и теперь честно работает в кибербезопасности. 15 сентября его, с применением светошумовых гранат, задержала голландская полиция по подозрению в участии в ShinyHunters.
Для собеседников Кребса это уже плохая примета: незадолго до этого примерно такой же разговор состоялся с предполагаемым участником TeamPCP в Австралии, которого вскоре тоже арестовали. Так что, товарищи киберпреступники - если к вам постучался Брайан, то видимо бежать уже поздно.
Но ShinyHunters почему-то не заметили потери руководителя. Через несколько дней они взломали FBI Jobs, похитили, по их утверждению, данные сотрудников и соискателей FBI и оставили на сайте дефейс с огромным покемоном Umbreon — старым псевдонимом человека, уже сидевшего под арестом.
22 сентября Rey, которого источники Кребса связывают с новым руководством ShinyHunters, начал публично троллить ФБР. В опубликованном им меме снова торчал гигантский Umbreon. По версии источников Кребса, Rey — 16-летний Саиф ад-Дин Хадер из Иордании — конфликтовал с ван дер Стапом за контроль над брендом ShinyHunters и мог специально расставлять покемона повсюду, чтобы свежие атаки выглядели делом уже арестованного соперника.
24 сентября Кребс написал отцу Rey и попросил поговорить о роли сына как нового главы ShinyHunters. Через несколько часов многолетний аккаунт Rey в X исчез.
29 сентября директор FBI Каш Патель торжественно написал в X, что FBI и голландцы объявляют об аресте «одного из предполагаемых лидеров ShinyHunters». Арест, напомним, произошёл двумя неделями раньше и до взлома FBI.
А затем помощник директора Cyber Division Бретт Лезерман обратился к оставшимся хакерам: «Вы знаете, как найти нас, а мы знаем, как найти вас. Советую связаться первыми, пока выбор ещё за вами».
Фраза сама по себе эффектная. Просто произносить её особенно забавно через несколько дней после того, как эти люди залезли к тебе в систему и, возможно, подсунули тебе в качестве виновного человека, которого ты уже арестовал.
@gostev_future
🔥6❤1
О, вот опять в СМИ заголовки: ИИ взломал древний шифр, который никто не мог разгадать столетиями. Постоянные читатели, наверное, уже догадываются, что я по этому поводу скажу. Но нет — в этот раз история чуть-чуть другая.
Шифр действительно был старый, письмо — 1809 года. Но неправда, что поколения криптографов двести лет безуспешно бились над ним. Скорее, им почти никто всерьёз не занимался.
Проблема была в самой работе. Имелся плохой скан страницы со множеством рукописных значков. Часть ключа была известна, но дальше надо было вручную разобрать около 1300 символов, понять, какие похожие закорючки означают одно и то же, перенести всё это в компьютер, а потом подбирать недостающие значения. Причём шифр хитрый: одну букву могли обозначать разные знаки, а отдельные символы означали целые слова.
То есть никакой неизвестной человечеству математики тут не требовалось. Задача была вполне решаемой и раньше. Просто для неё нужно было посадить человека на несколько дней за довольно муторную работу: разбирать плохой скан, сверять символы, писать небольшой решатель и снова проверять результат по оригиналу. Ради одного не самого важного письма желающих, видимо, не нашлось.
А ИИ как раз очень хорошо подходит для таких задач. Не потому, что открыл новый метод криптоанализа, а потому, что может быстро проделать большой объём мелкой, разнородной работы, на которую человеку просто жалко времени.
@gostev_future
Шифр действительно был старый, письмо — 1809 года. Но неправда, что поколения криптографов двести лет безуспешно бились над ним. Скорее, им почти никто всерьёз не занимался.
Проблема была в самой работе. Имелся плохой скан страницы со множеством рукописных значков. Часть ключа была известна, но дальше надо было вручную разобрать около 1300 символов, понять, какие похожие закорючки означают одно и то же, перенести всё это в компьютер, а потом подбирать недостающие значения. Причём шифр хитрый: одну букву могли обозначать разные знаки, а отдельные символы означали целые слова.
То есть никакой неизвестной человечеству математики тут не требовалось. Задача была вполне решаемой и раньше. Просто для неё нужно было посадить человека на несколько дней за довольно муторную работу: разбирать плохой скан, сверять символы, писать небольшой решатель и снова проверять результат по оригиналу. Ради одного не самого важного письма желающих, видимо, не нашлось.
А ИИ как раз очень хорошо подходит для таких задач. Не потому, что открыл новый метод криптоанализа, а потому, что может быстро проделать большой объём мелкой, разнородной работы, на которую человеку просто жалко времени.
@gostev_future
👍12🔥3❤🔥2❤1😭1
Сколько Южных полюсов вы знаете?
По идее, три: географический, магнитный и геомагнитный.
Но история будет про самый главный — географический.
Тут вроде бы всё просто. Именно в этой точке ось вращения Земли выходит на поверхность, и если встать точно на Южный полюс, то куда бы вы оттуда ни пошли — пойдёте на север.
Но нет, все не так просто.
Если добраться до американской станции Амундсен—Скотт, стоящей у Южного полюса, то обнаружится, что «полюсов» там сразу два.
Первый — церемониальный: красивый красно-белый столб с блестящим металлическим шаром, вокруг которого стоят флаги двенадцати стран — первых участников Антарктического договора. Именно здесь делается большинство фотографий из серии «я на Южном полюсе».
А в нескольких сотнях метров находится настоящий, географический полюс. Выглядит он гораздо скромнее: американский флаг, табличка и специальный металлический маркер.
Забавный факт заключается в том, что большинство путешественников, побывавших там и сделавшие фото в обоих точках – на настоящем полюсе так и не побывали.
Полюс находится на ледяном щите. Высота поверхности здесь примерно 2800 метров над уровнем моря. И весь этот гигантский пласт льда медленно течёт в сторону моря — примерно на десять метров в год. Вместе со льдом едут станция, здания, флаги и тот самый столбик, которым год назад обозначили точку 90° южной широты.
А ось вращения Земли, понятное дело, вместе со льдом никуда не едет.
Поэтому 1 января геодезисты, обитающие на станции, берут свои умные приборы и вычисляют местонахождение настоящего полюса, который уже убежал куда-то в сторону от прошлогодней точки. А затем идут туда и втыкают в ось вращения Земли деревяшку.
В этот самый момент Южных Полюсов становится три. Церемониальный, Реальный прошлый и Реальный реальный.
Застать этот уникальный момент можно только оказавшись там днем 1 января. Потом вся станция выходит и под звуки шотландских волынок и с участием чучела пингвина, торжественно переносит флаг, щит и маркер на новое место.
@gostev_future
Но история будет про самый главный — географический.
Тут вроде бы всё просто. Именно в этой точке ось вращения Земли выходит на поверхность, и если встать точно на Южный полюс, то куда бы вы оттуда ни пошли — пойдёте на север.
Но нет, все не так просто.
Если добраться до американской станции Амундсен—Скотт, стоящей у Южного полюса, то обнаружится, что «полюсов» там сразу два.
Первый — церемониальный: красивый красно-белый столб с блестящим металлическим шаром, вокруг которого стоят флаги двенадцати стран — первых участников Антарктического договора. Именно здесь делается большинство фотографий из серии «я на Южном полюсе».
А в нескольких сотнях метров находится настоящий, географический полюс. Выглядит он гораздо скромнее: американский флаг, табличка и специальный металлический маркер.
Забавный факт заключается в том, что большинство путешественников, побывавших там и сделавшие фото в обоих точках – на настоящем полюсе так и не побывали.
Полюс находится на ледяном щите. Высота поверхности здесь примерно 2800 метров над уровнем моря. И весь этот гигантский пласт льда медленно течёт в сторону моря — примерно на десять метров в год. Вместе со льдом едут станция, здания, флаги и тот самый столбик, которым год назад обозначили точку 90° южной широты.
А ось вращения Земли, понятное дело, вместе со льдом никуда не едет.
Поэтому 1 января геодезисты, обитающие на станции, берут свои умные приборы и вычисляют местонахождение настоящего полюса, который уже убежал куда-то в сторону от прошлогодней точки. А затем идут туда и втыкают в ось вращения Земли деревяшку.
В этот самый момент Южных Полюсов становится три. Церемониальный, Реальный прошлый и Реальный реальный.
Застать этот уникальный момент можно только оказавшись там днем 1 января. Потом вся станция выходит и под звуки шотландских волынок и с участием чучела пингвина, торжественно переносит флаг, щит и маркер на новое место.
@gostev_future
🔥19👍4❤2🐳1
Зазеркалье, куда лучше не ходить
The Economist выпустил колонку: «Зеркальная жизнь опасна. Регуляторы должны действовать до того, как она станет реальностью».
Разберемся, о чём речь. Вся жизнь на Земле в некотором смысле «однорукая»: аминокислоты в белках в основном левые, сахара в ДНК — правые. Почему природа выбрала именно такое сочетание, мы не знаем. Возможно, четыре миллиарда лет назад выбор был случайным — но, сделав его однажды, жизнь уже не могла передумать.
Зеркальные версии отдельных молекул в лабораториях получают давно. Следующий принципиально новый шаг — зеркальная клетка, а затем бактерия, целиком собранная из молекулярных отражений обычной жизни.
В декабре 2024 года 38 учёных опубликовали в Science предупреждение: лучше этого не делать!
Огромное число биологических взаимодействий устроено по принципу ключа и замка. Иммунная система, бактериофаги, ферменты, многие природные антибиотики и хищники микроорганизмов приспособлены к той биохимии, которая существует на Земле. Зеркальная бактерия может оказаться плохой мишенью для этих систем. Иммунитет её не узнаёт или узнаёт хуже, фаги не заражают, простейшие не могут нормально переварить, а привычные средства лечения работают не так.
Получается очень неприятный инвазивный вид: организм, у которого в новой среде практически не оказывается естественных врагов.
Сроки, по оценкам авторов, — примерно 10–30 лет, если кто-нибудь всерьёз поставит такую задачу и вольёт достаточно денег. Пока, насколько известно, никто зеркальную бактерию не строит.
Зато уже начали действовать регуляторы и сами учёные. Научный совет при генсеке ООН предложил заранее определить «красные линии». RAND выпустил стратегию, как не допустить создания зеркальной жизни. Китайские и американские аналитические центры сделали совместное заявление о том, что такие организмы создавать нельзя— само по себе довольно удивительное дело для 2026 года.
Bulletin of the Atomic Scientists включил зеркальную жизнь в число новых биологических рисков, учитываемых в расчетах «Часов Судного дня».
Меня, конечно, сразу заинтересовал главный вопрос: а зеркального человека сделать можно?
Практически нет. И дело не только в чудовищной сложности. Зеркальный человек голодал бы посреди обычного супермаркета. Его ферменты плохо работали бы с привычными белками и сахарами. Ему понадобилась бы собственная зеркальная еда: зеркальная пшеница, зеркальные животные, в идеале — зеркальная биосфера. Многие наши лекарства на него тоже не действовали бы.
Зеркальный человек был бы беспомощной жертвой нашего мира. Зеркальная бактерия — наоборот: ей не нужна сложная еда, а нашему миру нечем было бы ей ответить.
В этой асимметрии и вся суть угрозы.
Кэрролл, впрочем, всё это предвидел. Алиса в «Зазеркалье» сомневалась, можно ли пить зазеркальное молоко.
@gostev_future
The Economist выпустил колонку: «Зеркальная жизнь опасна. Регуляторы должны действовать до того, как она станет реальностью».
Разберемся, о чём речь. Вся жизнь на Земле в некотором смысле «однорукая»: аминокислоты в белках в основном левые, сахара в ДНК — правые. Почему природа выбрала именно такое сочетание, мы не знаем. Возможно, четыре миллиарда лет назад выбор был случайным — но, сделав его однажды, жизнь уже не могла передумать.
Зеркальные версии отдельных молекул в лабораториях получают давно. Следующий принципиально новый шаг — зеркальная клетка, а затем бактерия, целиком собранная из молекулярных отражений обычной жизни.
В декабре 2024 года 38 учёных опубликовали в Science предупреждение: лучше этого не делать!
Огромное число биологических взаимодействий устроено по принципу ключа и замка. Иммунная система, бактериофаги, ферменты, многие природные антибиотики и хищники микроорганизмов приспособлены к той биохимии, которая существует на Земле. Зеркальная бактерия может оказаться плохой мишенью для этих систем. Иммунитет её не узнаёт или узнаёт хуже, фаги не заражают, простейшие не могут нормально переварить, а привычные средства лечения работают не так.
Получается очень неприятный инвазивный вид: организм, у которого в новой среде практически не оказывается естественных врагов.
Сроки, по оценкам авторов, — примерно 10–30 лет, если кто-нибудь всерьёз поставит такую задачу и вольёт достаточно денег. Пока, насколько известно, никто зеркальную бактерию не строит.
Зато уже начали действовать регуляторы и сами учёные. Научный совет при генсеке ООН предложил заранее определить «красные линии». RAND выпустил стратегию, как не допустить создания зеркальной жизни. Китайские и американские аналитические центры сделали совместное заявление о том, что такие организмы создавать нельзя— само по себе довольно удивительное дело для 2026 года.
Bulletin of the Atomic Scientists включил зеркальную жизнь в число новых биологических рисков, учитываемых в расчетах «Часов Судного дня».
Меня, конечно, сразу заинтересовал главный вопрос: а зеркального человека сделать можно?
Практически нет. И дело не только в чудовищной сложности. Зеркальный человек голодал бы посреди обычного супермаркета. Его ферменты плохо работали бы с привычными белками и сахарами. Ему понадобилась бы собственная зеркальная еда: зеркальная пшеница, зеркальные животные, в идеале — зеркальная биосфера. Многие наши лекарства на него тоже не действовали бы.
Зеркальный человек был бы беспомощной жертвой нашего мира. Зеркальная бактерия — наоборот: ей не нужна сложная еда, а нашему миру нечем было бы ей ответить.
В этой асимметрии и вся суть угрозы.
Кэрролл, впрочем, всё это предвидел. Алиса в «Зазеркалье» сомневалась, можно ли пить зазеркальное молоко.
@gostev_future
🔥16😱4🌚1
Наконец-то нормальные ИИ-открытия подвезли.
Обычная электроника использует в основном заряд электрона: есть ток или нет тока, 0 или 1. Но у электрона есть ещё одно свойство — спин. Очень грубо его можно представить как крошечную стрелку, направленную «вверх» или «вниз».
Если научиться надёжно разделять электроны по спину, появляется ещё один способ хранить и обрабатывать информацию. На этом строится спинтроника.
Проблема в том, что многие материалы, хорошо отбирающие электроны нужного спина, сами являются магнитами. Они создают вокруг себя магнитное поле, влияют на соседние элементы, мешают уменьшать размеры устройств и усложняют схемы.
Поэтому физики давно ищут почти идеальный материал, который умеет различать спины электронов, но не имеет суммарной намагниченности и не создаёт внешнего поля.
И вот команда из более чем 90 агентов Claude Opus 5.5 за три дня нашла два кандидата с таким необычным сочетанием свойств.
Первый — YBaMnFeO₅, соединение иттрия, бария, марганца, железа и кислорода. Насколько удалось установить авторам, раньше его не синтезировали и не рассматривали как магнитный полупроводник такого типа. Расчёты показывают, что нужные свойства могут сохраняться при комнатной температуре. Но есть серьёзная проблема: для этого атомы марганца и железа должны располагаться почти идеально упорядоченно. При обычном синтезе они, вероятно, будут перемешиваться, и нужный эффект исчезнет.
Второй — соединение калия, ванадия, хрома, углерода и азота KV[Cr(CN)₆]. Его синтезировали ещё в 1999 году и установили, что магнитный порядок сохраняется до 376 K — примерно 103 °C. Более того, в расчётах 2008 года нужное разделение электронов по спину фактически уже было видно, но работа была посвящена другой задаче и на это свойство не обратили внимания. Новые расчёты показывают, что материал может одновременно быть полупроводником, хорошо разделять электроны по спину и почти не иметь собственного внешнего магнитного поля.
Если эти предсказания подтвердятся экспериментально, наиболее очевидное применение — магнитная память нового поколения. MRAM существует уже сегодня, но в ней приходится работать с крошечными магнитами, которые могут влиять друг на друга. Материал почти без внешнего магнитного поля потенциально позволит делать ячейки памяти меньше, размещать их плотнее и, возможно, переключать быстрее и с меньшими затратами энергии.
А если научатся ещё и электрически управлять полупроводниковыми и спиновыми свойствами таких материалов, это может стать одним из путей к архитектуре после классического CMOS, где хранение и обработка информации гораздо теснее связаны.
Самый амбициозный вариант — появление нового класса устройств, в которых один и тот же элемент одновременно хранит и обрабатывает информацию.
@gostev_future
Обычная электроника использует в основном заряд электрона: есть ток или нет тока, 0 или 1. Но у электрона есть ещё одно свойство — спин. Очень грубо его можно представить как крошечную стрелку, направленную «вверх» или «вниз».
Если научиться надёжно разделять электроны по спину, появляется ещё один способ хранить и обрабатывать информацию. На этом строится спинтроника.
Проблема в том, что многие материалы, хорошо отбирающие электроны нужного спина, сами являются магнитами. Они создают вокруг себя магнитное поле, влияют на соседние элементы, мешают уменьшать размеры устройств и усложняют схемы.
Поэтому физики давно ищут почти идеальный материал, который умеет различать спины электронов, но не имеет суммарной намагниченности и не создаёт внешнего поля.
И вот команда из более чем 90 агентов Claude Opus 5.5 за три дня нашла два кандидата с таким необычным сочетанием свойств.
Первый — YBaMnFeO₅, соединение иттрия, бария, марганца, железа и кислорода. Насколько удалось установить авторам, раньше его не синтезировали и не рассматривали как магнитный полупроводник такого типа. Расчёты показывают, что нужные свойства могут сохраняться при комнатной температуре. Но есть серьёзная проблема: для этого атомы марганца и железа должны располагаться почти идеально упорядоченно. При обычном синтезе они, вероятно, будут перемешиваться, и нужный эффект исчезнет.
Второй — соединение калия, ванадия, хрома, углерода и азота KV[Cr(CN)₆]. Его синтезировали ещё в 1999 году и установили, что магнитный порядок сохраняется до 376 K — примерно 103 °C. Более того, в расчётах 2008 года нужное разделение электронов по спину фактически уже было видно, но работа была посвящена другой задаче и на это свойство не обратили внимания. Новые расчёты показывают, что материал может одновременно быть полупроводником, хорошо разделять электроны по спину и почти не иметь собственного внешнего магнитного поля.
Если эти предсказания подтвердятся экспериментально, наиболее очевидное применение — магнитная память нового поколения. MRAM существует уже сегодня, но в ней приходится работать с крошечными магнитами, которые могут влиять друг на друга. Материал почти без внешнего магнитного поля потенциально позволит делать ячейки памяти меньше, размещать их плотнее и, возможно, переключать быстрее и с меньшими затратами энергии.
А если научатся ещё и электрически управлять полупроводниковыми и спиновыми свойствами таких материалов, это может стать одним из путей к архитектуре после классического CMOS, где хранение и обработка информации гораздо теснее связаны.
Самый амбициозный вариант — появление нового класса устройств, в которых один и тот же элемент одновременно хранит и обрабатывает информацию.
@gostev_future
🔥17
Перенесёмся из мира зеркальной жизни и новых полупроводников к реалиям российского ИИ PR. Вчера вышла новость, от которой я довольно долго хохотал: GigaChat написал второй том «Мёртвых душ».
Когда я показал её моему коллеге Лёхе Андрееву, выяснилось, что он про эту историю уже писал. И там обнаружились детали, после которых всё стало гораздо веселее. Арт-куратором проекта оказался писатель Владислав Отрошенко — человек, который десятилетиями занимается Гоголем. Ещё в 1998 году у него выходил текст «Гоголь и призрак точки», позже появилась целая «Гоголиана».
Само по себе это, разумеется, прекрасно. Если уж кто-то решил заставить машину дописывать Гоголя, хорошо, что рядом оказался человек, который Гоголя хотя бы читал.
Но самое интересное — как именно GigaChat «написал» второй том. В июне Отрошенко дал большое интервью «Году литературы» и довольно подробно описал процесс. Оказывается, прежде чем GigaChat начал что-либо писать, люди придумали общую концепцию, выстроили сюжетную канву и составили для него поэпизодный план. GigaChat выдавал текст; если не нравилось — ему говорили переписывать, расширять, сокращать и менять.
Дальше ещё чуднее. У Гоголя сохранились фрагменты настоящего второго тома, и первоначально команда собиралась работать с ними. Но именно Отрошенко предложил этого не делать. Вместо этого придумали собственное продолжение приключений Чичикова, причём одним из источников сюжета стала проза самого Отрошенко. GigaChat в предисловии честно сообщил, что сюжетный материал был взят в том числе из новеллы Владислава Отрошенко «Гоголь и хорунжий», входящей в его «Гоголиану».
Но тогда возникает простой вопрос: кто здесь, собственно, автор?
Есть писатель со своей художественной версией гоголевского мира. Он становится арт-куратором проекта, предлагает отказаться от сохранившегося текста Гоголя, а команда под его руководством придумывает сюжет — в том числе по его же прозе — и пишет поэпизодный план. Нейросеть разворачивает эпизоды в текст, люди отбраковывают неудачные варианты и следят, чтобы текст «соответствовал замыслу». Два года работы ...
Тут мне стало даже немного жалко GigaChat, потому что он оказался очень удобным литературным юридическим лицом. Представьте ту же книгу, но с другой обложкой: «Владислав Отрошенко. Мёртвые души. Второй том». И сразу возникли бы вопросы. С какой стати вы дописываете Гоголя? Почему проигнорировали настоящий сохранившийся текст? Почему Чичиков идёт именно туда? И если книга плохая — это вы плохо дописали одно из главных произведений русской литературы?
А с нейросетью всё гораздо удобнее. Если получилось хорошо — какой невероятный прорыв российского ИИ. Если плохо — ну что вы хотите, это эксперимент, писала нейросеть. При этом сюжет, структура, эпизоды, направление повествования и сами критерии того, какой текст считать удачным, остаются у людей.
Получается конструкция: авторская власть — человеческая, а авторская ответственность — машинная. Я, конечно, не знаю, было ли это так задумано , и утверждать этого нельзя. Но выглядит для меня именно так: GigaChat здесь одновременно инструмент, рекламный герой и громоотвод. Причём последнее, возможно, окажется одной из самых востребованных функций искусственного интеллекта.
И, возможно, перед нами действительно новый литературный персонаж — писатель с ограниченной ответственностью.
@gostev_future
Когда я показал её моему коллеге Лёхе Андрееву, выяснилось, что он про эту историю уже писал. И там обнаружились детали, после которых всё стало гораздо веселее. Арт-куратором проекта оказался писатель Владислав Отрошенко — человек, который десятилетиями занимается Гоголем. Ещё в 1998 году у него выходил текст «Гоголь и призрак точки», позже появилась целая «Гоголиана».
Само по себе это, разумеется, прекрасно. Если уж кто-то решил заставить машину дописывать Гоголя, хорошо, что рядом оказался человек, который Гоголя хотя бы читал.
Но самое интересное — как именно GigaChat «написал» второй том. В июне Отрошенко дал большое интервью «Году литературы» и довольно подробно описал процесс. Оказывается, прежде чем GigaChat начал что-либо писать, люди придумали общую концепцию, выстроили сюжетную канву и составили для него поэпизодный план. GigaChat выдавал текст; если не нравилось — ему говорили переписывать, расширять, сокращать и менять.
Дальше ещё чуднее. У Гоголя сохранились фрагменты настоящего второго тома, и первоначально команда собиралась работать с ними. Но именно Отрошенко предложил этого не делать. Вместо этого придумали собственное продолжение приключений Чичикова, причём одним из источников сюжета стала проза самого Отрошенко. GigaChat в предисловии честно сообщил, что сюжетный материал был взят в том числе из новеллы Владислава Отрошенко «Гоголь и хорунжий», входящей в его «Гоголиану».
Но тогда возникает простой вопрос: кто здесь, собственно, автор?
Есть писатель со своей художественной версией гоголевского мира. Он становится арт-куратором проекта, предлагает отказаться от сохранившегося текста Гоголя, а команда под его руководством придумывает сюжет — в том числе по его же прозе — и пишет поэпизодный план. Нейросеть разворачивает эпизоды в текст, люди отбраковывают неудачные варианты и следят, чтобы текст «соответствовал замыслу». Два года работы ...
Тут мне стало даже немного жалко GigaChat, потому что он оказался очень удобным литературным юридическим лицом. Представьте ту же книгу, но с другой обложкой: «Владислав Отрошенко. Мёртвые души. Второй том». И сразу возникли бы вопросы. С какой стати вы дописываете Гоголя? Почему проигнорировали настоящий сохранившийся текст? Почему Чичиков идёт именно туда? И если книга плохая — это вы плохо дописали одно из главных произведений русской литературы?
А с нейросетью всё гораздо удобнее. Если получилось хорошо — какой невероятный прорыв российского ИИ. Если плохо — ну что вы хотите, это эксперимент, писала нейросеть. При этом сюжет, структура, эпизоды, направление повествования и сами критерии того, какой текст считать удачным, остаются у людей.
Получается конструкция: авторская власть — человеческая, а авторская ответственность — машинная. Я, конечно, не знаю, было ли это так задумано , и утверждать этого нельзя. Но выглядит для меня именно так: GigaChat здесь одновременно инструмент, рекламный герой и громоотвод. Причём последнее, возможно, окажется одной из самых востребованных функций искусственного интеллекта.
И, возможно, перед нами действительно новый литературный персонаж — писатель с ограниченной ответственностью.
@gostev_future
😁22👍7🌚3
Вчера OpenAI сообщила о результатах эксперимента со своей новой внутренней моделью. Модель прогнали примерно по четырём тысячам математических задач. В результате опубликовано несколько сотен потенциально новых математических результатов.
Радуемся? Не совсем. Теперь научному сообществу их предлагается изучать и проверять.
Очень похожую историю мы сейчас наблюдаем в bug bounty. Intel и Google уже остановили приём сообщений об уязвимостяx: автоматических заявок стало слишком много, подавляющее большинство оказалось невалидным.
Проблема понятна. AI радикально удешевляет производство потенциальных находок, но проверять каждую из них по-прежнему приходится людям.
Если крупная AI-лаборатория объявляет о сотнях решений открытых математических задач, кто-то должен выяснить, правильны ли доказательства, действительно ли результаты новые и имеют ли они вообще значение. OpenAI сама признаёт, что часть опубликованных доказательств ещё не получила формальной проверки.
Только Google может закрыть форму приёма bug reports. Наука так сделать не может.
Получается довольно странное разделение труда.
Frontier labs обладают самыми мощными моделями и сами выбирают задачи, на которых хотят продемонстрировать их возможности, получают результаты и отправляют их наружу. А научное сообщество получает не сам инструмент, а очередь из его результатов, которую теперь надо разгребать. Одновременно OpenAI собирается финансировать конференции и программы, посвящённые пониманию результатов, уже произведённых этой моделью.
Независимая Advisory Group on Mathematics and Artificial Intelligence сформулировала проблему прямым текстом: будущее математических исследований не должно сводиться к пониманию результатов, произведённых AI-лабораториями. Математики должны сами формулировать вопросы, выбирать направления исследований и иметь доступ к мощным инструментам.
Дайте учёным модель — и пусть они применяют её к тем проблемам, которые считают важными.
А не превращайте науку в бесплатный отдел верификации результатов, произведённых frontier lab ради очередной PR-демонстрации возможностей своей ещё не выпущенной модели.
@gostev_future
Радуемся? Не совсем. Теперь научному сообществу их предлагается изучать и проверять.
Очень похожую историю мы сейчас наблюдаем в bug bounty. Intel и Google уже остановили приём сообщений об уязвимостяx: автоматических заявок стало слишком много, подавляющее большинство оказалось невалидным.
Проблема понятна. AI радикально удешевляет производство потенциальных находок, но проверять каждую из них по-прежнему приходится людям.
Если крупная AI-лаборатория объявляет о сотнях решений открытых математических задач, кто-то должен выяснить, правильны ли доказательства, действительно ли результаты новые и имеют ли они вообще значение. OpenAI сама признаёт, что часть опубликованных доказательств ещё не получила формальной проверки.
Только Google может закрыть форму приёма bug reports. Наука так сделать не может.
Получается довольно странное разделение труда.
Frontier labs обладают самыми мощными моделями и сами выбирают задачи, на которых хотят продемонстрировать их возможности, получают результаты и отправляют их наружу. А научное сообщество получает не сам инструмент, а очередь из его результатов, которую теперь надо разгребать. Одновременно OpenAI собирается финансировать конференции и программы, посвящённые пониманию результатов, уже произведённых этой моделью.
Независимая Advisory Group on Mathematics and Artificial Intelligence сформулировала проблему прямым текстом: будущее математических исследований не должно сводиться к пониманию результатов, произведённых AI-лабораториями. Математики должны сами формулировать вопросы, выбирать направления исследований и иметь доступ к мощным инструментам.
Дайте учёным модель — и пусть они применяют её к тем проблемам, которые считают важными.
А не превращайте науку в бесплатный отдел верификации результатов, произведённых frontier lab ради очередной PR-демонстрации возможностей своей ещё не выпущенной модели.
@gostev_future
👍16💯5❤3👏2
Минюст США сообщил об обвинении Зохара Пинхаси (Zohar Pinhasi), владельца флоридской ransomware-remediation компании MonsterCloud и достаточно известного специалиста по кибербезопасности.
Схема, по версии обвинения, выглядела так: MonsterCloud рекламировала себя как принципиальную альтернативу выплате выкупа. Клиентам говорили, что компания обладает собственными «proprietary tools» и «advanced decryption techniques» и может восстановить файлы, не платя вымогателям. На деле, утверждает прокуратура, никакого чудесного дешифрования не было: сотрудники MonsterCloud связывались с ransomware-группами, тайно платили им выкуп, получали ключ, после чего использовали его для восстановления данных клиента.
По данным DOJ, за время предполагаемой схемы MonsterCloud получила от клиентов более $19 млн, при этом хакерам было перечислено более $8 млн выкупов. Особенно красивый пример: в августе 2023 года MonsterCloud якобы заплатила ransomware-оператору примерно $8,200, а клиенту выставила счёт примерно на $150,000.
Публично MonsterCloud сама призывала клиентов не платить выкуп 😁
Пинхаси, которому 50 лет и который также использовал имена Zack Silver и Zack Green, предъявлены два обвинения в wire fraud и одно — в conspiracy to commit wire fraud. Максимальное наказание — до 20 лет по каждому пункту, хотя это именно максимальная санкция, а не прогноз приговора.
Фактически прокуратура описывает довольно старую и неоднократно обсуждавшуюся серую практику рынка ransomware recovery: компания говорит жертве «мы умеем расшифровывать», а сама через посредников платит ransomware-группе и продаёт полученный decryptor клиенту как результат собственной технической работы.
В данном деле принципиальна именно ложь клиенту: по версии DOJ, MonsterCloud не просто брала комиссию за переговоры и оплату выкупа — это вполне легальная услуга, — а утверждала, что выкуп вообще не выплачивается и что восстановление происходит благодаря собственной технологии.
@gostev_future
Схема, по версии обвинения, выглядела так: MonsterCloud рекламировала себя как принципиальную альтернативу выплате выкупа. Клиентам говорили, что компания обладает собственными «proprietary tools» и «advanced decryption techniques» и может восстановить файлы, не платя вымогателям. На деле, утверждает прокуратура, никакого чудесного дешифрования не было: сотрудники MonsterCloud связывались с ransomware-группами, тайно платили им выкуп, получали ключ, после чего использовали его для восстановления данных клиента.
По данным DOJ, за время предполагаемой схемы MonsterCloud получила от клиентов более $19 млн, при этом хакерам было перечислено более $8 млн выкупов. Особенно красивый пример: в августе 2023 года MonsterCloud якобы заплатила ransomware-оператору примерно $8,200, а клиенту выставила счёт примерно на $150,000.
Публично MonsterCloud сама призывала клиентов не платить выкуп 😁
Пинхаси, которому 50 лет и который также использовал имена Zack Silver и Zack Green, предъявлены два обвинения в wire fraud и одно — в conspiracy to commit wire fraud. Максимальное наказание — до 20 лет по каждому пункту, хотя это именно максимальная санкция, а не прогноз приговора.
Фактически прокуратура описывает довольно старую и неоднократно обсуждавшуюся серую практику рынка ransomware recovery: компания говорит жертве «мы умеем расшифровывать», а сама через посредников платит ransomware-группе и продаёт полученный decryptor клиенту как результат собственной технической работы.
В данном деле принципиальна именно ложь клиенту: по версии DOJ, MonsterCloud не просто брала комиссию за переговоры и оплату выкупа — это вполне легальная услуга, — а утверждала, что выкуп вообще не выплачивается и что восстановление происходит благодаря собственной технологии.
@gostev_future
😁12❤1👏1😱1👀1
Enigma за полмиллиона
- Нам нужно немного машинного масла чтобы смазать арифмометр для Папы Римского.
Вот такой запрос однажды прозвучал в стенах Лаборатории. Нет, никто с ума не сошел. Просто десять лет назад Евгений Касперский подарил Папе Римскому арифмометр Однера. Касперский вообще, по сути, коллекционер предметов из истории вычислительной техники. На рабочем столе у него есть классический Olivetti IBM PC из 80х.
Вот я тут решил посмотреть на коллекционирование в области чуть более специфической — в криптографии.
Все ИБшники, наверное, обожают криптографию. В Москве есть Музей криптографии. Кто добирался до США, мог побывать в Национальном криптологическом музее АНБ.
А теперь представьте, что вы тоже вдруг захотели коллекционировать предметы, связанные с криптографией, или даже открыть свой музей. Для этого нужно хотя бы примерно понимать, что коллекционировать и сколько это будет стоить.
Начать проще всего с Enigma.
В 2017 году Christie's продал четырёхроторную морскую Enigma M4 1944 года за $547 500. Тогда это был мировой аукционный рекорд для Enigma. Продержался он недолго. В 2024-м четырёхроторная Enigma 1941 года из коллекции сооснователя Microsoft Пола Аллена ушла на Christie's за $718 200.
В ноябре 2025 года за одну неделю продали сразу три Enigma. В Париже M4 ушла за €482 600, вдвое выше эстимейта. На RR Auction военную Enigma I примерно 1933 года продали за $412 481, ещё одну Enigma I 1943 года — за $343 645.
Но Enigma — это просто самый известный бренд в этом странном мире.
На том же аукционе RR советская Fialka M-125 в польском исполнении ушла за $41 258. Это машина времён холодной войны, к тому же с редким блоком питания, защищённым от перехвата побочных электромагнитных излучений. Обычная Фиалка без такого блока стоит раза в два дешевле.
Швейцарская NEMA Model 45 ушла за $24 079. Американская портативная M-209-B, которой пользовались американские войска во Второй мировой, — всего за $3670.
То есть, уже получается довольно понятная коллекционная иерархия. От нескольких тысяч долларов за массовые машины до сотен тысяч за редкую Enigma с правильной моделью, состоянием и историей.
Но! Самый дорогой лот на криптографическом аукционе RR Auction в 2025 году вообще не был машиной.
Это был архив Kryptos — знаменитой зашифрованной скульптуры Джима Сэнборна во дворе штаб-квартиры ЦРУ. В архив входили оригинальные таблицы кодирования, рабочие материалы, рукописный открытый текст K4, системы, которыми создавались части Kryptos.
Цена: $962 500.
Почти миллион долларов за пачку бумаги.
Причём за пару месяцев до торгов двое журналистов нашли открытый текст K4 в архивах Смитсоновского института, и Сэнборн это подтвердил. То есть почти миллион заплатили за секрет, который к тому моменту уже перестал быть секретом.
И тут мне стало интересно: а что вообще считать коллекционным предметом в криптографии?
Машину, которая шифрует?
Ключ, которым в ней пользовались?
Записку с шифротекстом?
Рукопись человека, который этот шифр взломал?
Если Enigma XX века стоит полмиллиона долларов, то сколько должен стоить настоящий зашифрованный документ XVI века? Или XV? Или XIV?
Я полез смотреть.
И вот тут рынок окончательно перестал быть логичным.
(продолжение следует)
@gostev_future
- Нам нужно немного машинного масла чтобы смазать арифмометр для Папы Римского.
Вот такой запрос однажды прозвучал в стенах Лаборатории. Нет, никто с ума не сошел. Просто десять лет назад Евгений Касперский подарил Папе Римскому арифмометр Однера. Касперский вообще, по сути, коллекционер предметов из истории вычислительной техники. На рабочем столе у него есть классический Olivetti IBM PC из 80х.
Вот я тут решил посмотреть на коллекционирование в области чуть более специфической — в криптографии.
Все ИБшники, наверное, обожают криптографию. В Москве есть Музей криптографии. Кто добирался до США, мог побывать в Национальном криптологическом музее АНБ.
А теперь представьте, что вы тоже вдруг захотели коллекционировать предметы, связанные с криптографией, или даже открыть свой музей. Для этого нужно хотя бы примерно понимать, что коллекционировать и сколько это будет стоить.
Начать проще всего с Enigma.
В 2017 году Christie's продал четырёхроторную морскую Enigma M4 1944 года за $547 500. Тогда это был мировой аукционный рекорд для Enigma. Продержался он недолго. В 2024-м четырёхроторная Enigma 1941 года из коллекции сооснователя Microsoft Пола Аллена ушла на Christie's за $718 200.
В ноябре 2025 года за одну неделю продали сразу три Enigma. В Париже M4 ушла за €482 600, вдвое выше эстимейта. На RR Auction военную Enigma I примерно 1933 года продали за $412 481, ещё одну Enigma I 1943 года — за $343 645.
Но Enigma — это просто самый известный бренд в этом странном мире.
На том же аукционе RR советская Fialka M-125 в польском исполнении ушла за $41 258. Это машина времён холодной войны, к тому же с редким блоком питания, защищённым от перехвата побочных электромагнитных излучений. Обычная Фиалка без такого блока стоит раза в два дешевле.
Швейцарская NEMA Model 45 ушла за $24 079. Американская портативная M-209-B, которой пользовались американские войска во Второй мировой, — всего за $3670.
То есть, уже получается довольно понятная коллекционная иерархия. От нескольких тысяч долларов за массовые машины до сотен тысяч за редкую Enigma с правильной моделью, состоянием и историей.
Но! Самый дорогой лот на криптографическом аукционе RR Auction в 2025 году вообще не был машиной.
Это был архив Kryptos — знаменитой зашифрованной скульптуры Джима Сэнборна во дворе штаб-квартиры ЦРУ. В архив входили оригинальные таблицы кодирования, рабочие материалы, рукописный открытый текст K4, системы, которыми создавались части Kryptos.
Цена: $962 500.
Почти миллион долларов за пачку бумаги.
Причём за пару месяцев до торгов двое журналистов нашли открытый текст K4 в архивах Смитсоновского института, и Сэнборн это подтвердил. То есть почти миллион заплатили за секрет, который к тому моменту уже перестал быть секретом.
И тут мне стало интересно: а что вообще считать коллекционным предметом в криптографии?
Машину, которая шифрует?
Ключ, которым в ней пользовались?
Записку с шифротекстом?
Рукопись человека, который этот шифр взломал?
Если Enigma XX века стоит полмиллиона долларов, то сколько должен стоить настоящий зашифрованный документ XVI века? Или XV? Или XIV?
Я полез смотреть.
И вот тут рынок окончательно перестал быть логичным.
(продолжение следует)
@gostev_future
🔥9👍5👀3❤2
Вчера я писал о том, что OpenAI опубликовала сотни потенциально новых математических результатов своей внутренней модели, а их проверка ложится на научное сообщество. И вывод мой был, что OpenAI ведет себя неправильно.
У истории появилось продолжение.
Association for Human Mathematics выпустила официальное заявление по поводу публикации. Это объединение математиков, созданное в сентябре на фоне скандала вокруг уравнения Навье–Стокса. Заявление разместил в своём блоге Терренс Тао.
Тао — профессор UCLA, лауреат Филдсовской премии 2006 года, один из самых известных математиков современности. При этом долгое время он был одним из главных оптимистов насчёт ИИ в математике: публично работал с ChatGPT и Lean и даже снимался в промо-ролике OpenAI.
В сентябре вместе с ещё 24 филдсовскими лауреатами он подписал декларацию против того, чтобы AI-лаборатории превращали знаменитые открытые задачи в бенчмарки.
AHM напоминает, что OpenAI, которая выложила репозиторий манускриптов, якобы содержащих решения ряда резонансных математических задач, сейчас защищается в судах от обвинений в плагиате и нарушении авторских прав.
Главный тезис: математики эту работу не заказывали. Та самая Advisory Group on Mathematics and AI, на которую OpenAI ссылается как на источник своей легитимности, начала своё первое заявление с того, что frontier labs не должны тестировать сложные математические задачи на внутренних моделях. Проигнорировав это, OpenAI, по оценке AHM, показала полное пренебрежение нормами научного исследования. Именно эти нормы обеспечивают математике достоверность, этичность исследований и служение общественным интересам.
Дальше AHM пишет, что у математиков есть собственное представление о прогрессе, основанное на истории дисциплины и её специфике. Ассоциация отвергает утверждение OpenAI, будто публикация продвигает математику, и призывает математиков и общественность скептически оценивать ценность такой модели публикации.
Финал самый жёсткий. Выложить больше 700 файлов разом, по словам AHM, значит продемонстрировать не учёность, а силу. Ассоциация призывает математиков прекратить работу с OpenAI и вернуться к науке, в центре которой стоит человеческое понимание.
Деталь: в пометке к посту Тао указал, что текст заявления изначально был в другом формате и сконвертирован в блог-пост с помощью ИИ.
@gostev_future
У истории появилось продолжение.
Association for Human Mathematics выпустила официальное заявление по поводу публикации. Это объединение математиков, созданное в сентябре на фоне скандала вокруг уравнения Навье–Стокса. Заявление разместил в своём блоге Терренс Тао.
Тао — профессор UCLA, лауреат Филдсовской премии 2006 года, один из самых известных математиков современности. При этом долгое время он был одним из главных оптимистов насчёт ИИ в математике: публично работал с ChatGPT и Lean и даже снимался в промо-ролике OpenAI.
В сентябре вместе с ещё 24 филдсовскими лауреатами он подписал декларацию против того, чтобы AI-лаборатории превращали знаменитые открытые задачи в бенчмарки.
AHM напоминает, что OpenAI, которая выложила репозиторий манускриптов, якобы содержащих решения ряда резонансных математических задач, сейчас защищается в судах от обвинений в плагиате и нарушении авторских прав.
Главный тезис: математики эту работу не заказывали. Та самая Advisory Group on Mathematics and AI, на которую OpenAI ссылается как на источник своей легитимности, начала своё первое заявление с того, что frontier labs не должны тестировать сложные математические задачи на внутренних моделях. Проигнорировав это, OpenAI, по оценке AHM, показала полное пренебрежение нормами научного исследования. Именно эти нормы обеспечивают математике достоверность, этичность исследований и служение общественным интересам.
Дальше AHM пишет, что у математиков есть собственное представление о прогрессе, основанное на истории дисциплины и её специфике. Ассоциация отвергает утверждение OpenAI, будто публикация продвигает математику, и призывает математиков и общественность скептически оценивать ценность такой модели публикации.
Финал самый жёсткий. Выложить больше 700 файлов разом, по словам AHM, значит продемонстрировать не учёность, а силу. Ассоциация призывает математиков прекратить работу с OpenAI и вернуться к науке, в центре которой стоит человеческое понимание.
Деталь: в пометке к посту Тао указал, что текст заявления изначально был в другом формате и сконвертирован в блог-пост с помощью ИИ.
@gostev_future
👍7😁5
Взлом кучи южнокорейских финансовых компаний при помощи ИИ, о котором не написал только ленивый (например,я) , похоже, оказался делом рук одного китайского хакерка. Спалился он по классике: дырявый OPSEC и желание, чтобы робот написал ему резюме.
CrowdStrike опубликовал детали расследования.
Атакующий работал с ARTEX, китайским open-source агентным пентест-инструментом, в связке с LLM. На одном из его серверов нашёлся открытый directory listing. В нём лежал
Дальше лучше. В одной из сессий он попросил Claude составить резюме исследователя безопасности и вписать туда успехи с ARTEX как достижения. Сам же продиктовал имя, телефон, Telegram YY520CN, возраст, университет и город в провинции Гуандун. С возрастом, правда, вышла заминка: сначала дата рождения 2007 года, потом «26 лет».
Тот же ник всплыл в сессиях, где Claude искал уязвимости в маркетплейсе NFT-подарков в Telegram.
Итого: ИИ для взлома → открытый сервер → по нему второй → там история Claude → в ней резюме с контактами. Резюме, кстати, сработало — его прочитали. Правда, не HR.
@gostev_future
CrowdStrike опубликовал детали расследования.
Атакующий работал с ARTEX, китайским open-source агентным пентест-инструментом, в связке с LLM. На одном из его серверов нашёлся открытый directory listing. В нём лежал
CLAUDE.md с инструкциями для пентеста и IP второго сервера. Второй тоже оказался открыт, и там было всё: конфиги ARTEX, memory-файлы Claude и истории сессий Claude Code. Что ломал, что поручал ИИ — как на ладони.Дальше лучше. В одной из сессий он попросил Claude составить резюме исследователя безопасности и вписать туда успехи с ARTEX как достижения. Сам же продиктовал имя, телефон, Telegram YY520CN, возраст, университет и город в провинции Гуандун. С возрастом, правда, вышла заминка: сначала дата рождения 2007 года, потом «26 лет».
Тот же ник всплыл в сессиях, где Claude искал уязвимости в маркетплейсе NFT-подарков в Telegram.
Итого: ИИ для взлома → открытый сервер → по нему второй → там история Claude → в ней резюме с контактами. Резюме, кстати, сработало — его прочитали. Правда, не HR.
@gostev_future
😁11👍1🍾1
Продолжение рассказов про коллекционирование криптографии
Когда книга была шифровальной машиной
Если уйти дальше 19 века, железо почти исчезает, и криптография превращается в бумагу.
В 1861 году американский ювелир Фрэнсис Лабарр получил от армии Конфедерации заказ на шифровальные диски: два латунных круга с алфавитами на общей оси, работающие по системе Виженера. Таких дисков известны считаные экземпляры. В 2014 году один ушёл за 18 тысяч долларов.
В музее АНБ стоит деревянный цилиндр из дисков с перемешанными алфавитами. Его нашли в Вирджинии, в доме неподалёку от Монтичелло — усадьбы Томаса Джефферсона, третьего президента США. В 1790-х, ещё будучи госсекретарём, Джефферсон сам описал в своих бумагах такой «колёсный шифр», поэтому цилиндр связывают с ним. АНБ датирует его 18 веком и считает старейшим сохранившимся шифровальным устройством в мире, а вот эксперты Смитсоновского института — второй четвертью 19 века, уже после смерти Джефферсона.
За век до этого ключ был просто листом бумаги. В 1703 году английский дипломат Эдмунд Поли перед миссией в Германию записал личный шифр, полученный от государственного секретаря: числа и их значения, от «65 - королева Анна» до «136 - опасно». В 2023 году этот лист продали за 500 фунтов.
Полувеком раньше в Англии работал человек, который такие ключи ломал. В 1643 году молодой капеллан Джон Уоллис на званом ужине в Лондоне вызвался прочитать перехваченное шифрованное письмо — и прочитал. Почти полвека потом он вскрывал переписку для Парламента, а затем для короны, заодно став оксфордским профессором геометрии и введя в математику знак бесконечности. Свои методы он не раскрыл никому, кроме сына и внука. В 1653 году Уоллис собственноручно переписал 53 дешифрованных им письма времён гражданской войны, а в конце оставил четыре письма без расшифровки — как задачу для тех, кто захочет освоить ремесло. В 2020 году эту тетрадь продали за 29 тысяч фунтов.
Ещё раньше шифровальной машиной была сама книга. «Трактат о шифрах» Блеза де Виженера 1586 года, в честь которого позже назвали знаменитый шифр, Christie’s продал за 8125 фунтов. Двадцатью годами раньше, в 1563-м, неаполитанец Джамбаттиста делла Порта выпустил трактат «О тайных знаках письма» — о шифрах, способах их вскрытия и о том, как вообще спрятать сообщение. В его страницы встроены вращающиеся бумажные диски: наложенные друг на друга круги с алфавитами, которые нужно поворачивать. Это одновременно книга XVI века и действующий шифратор. В 2022 году экземпляр ушёл на Swann Galleries за 1375 долларов, примерно в триста раз дешевле Enigma. А первое издание «Полиграфии» Тритемия 1518 года, первой печатной книги по криптологии, в 2025 году оценили в 2500-3000 евро.
Древнее всех — арабская рукопись LJS 51, вероятно XV века. Это сборник настоящей переписки, где каждое письмо записано одним из примерно 150 придуманных тайных алфавитов, а рядом стоит транскрипция арабскими буквами. В тексте упоминаются Алеппо и Дамаск. В 1996 году Christie’s продал её за 3220 фунтов, и сегодня её можно бесплатно листать на сайте Пенсильванского университета.
Пятьсот лет истории криптографии укладываются в бюджет одной машины XX века. Но самые интересные вещи этой истории не продаются вовсе.
@gostev_future
Когда книга была шифровальной машиной
Если уйти дальше 19 века, железо почти исчезает, и криптография превращается в бумагу.
В 1861 году американский ювелир Фрэнсис Лабарр получил от армии Конфедерации заказ на шифровальные диски: два латунных круга с алфавитами на общей оси, работающие по системе Виженера. Таких дисков известны считаные экземпляры. В 2014 году один ушёл за 18 тысяч долларов.
В музее АНБ стоит деревянный цилиндр из дисков с перемешанными алфавитами. Его нашли в Вирджинии, в доме неподалёку от Монтичелло — усадьбы Томаса Джефферсона, третьего президента США. В 1790-х, ещё будучи госсекретарём, Джефферсон сам описал в своих бумагах такой «колёсный шифр», поэтому цилиндр связывают с ним. АНБ датирует его 18 веком и считает старейшим сохранившимся шифровальным устройством в мире, а вот эксперты Смитсоновского института — второй четвертью 19 века, уже после смерти Джефферсона.
За век до этого ключ был просто листом бумаги. В 1703 году английский дипломат Эдмунд Поли перед миссией в Германию записал личный шифр, полученный от государственного секретаря: числа и их значения, от «65 - королева Анна» до «136 - опасно». В 2023 году этот лист продали за 500 фунтов.
Полувеком раньше в Англии работал человек, который такие ключи ломал. В 1643 году молодой капеллан Джон Уоллис на званом ужине в Лондоне вызвался прочитать перехваченное шифрованное письмо — и прочитал. Почти полвека потом он вскрывал переписку для Парламента, а затем для короны, заодно став оксфордским профессором геометрии и введя в математику знак бесконечности. Свои методы он не раскрыл никому, кроме сына и внука. В 1653 году Уоллис собственноручно переписал 53 дешифрованных им письма времён гражданской войны, а в конце оставил четыре письма без расшифровки — как задачу для тех, кто захочет освоить ремесло. В 2020 году эту тетрадь продали за 29 тысяч фунтов.
Ещё раньше шифровальной машиной была сама книга. «Трактат о шифрах» Блеза де Виженера 1586 года, в честь которого позже назвали знаменитый шифр, Christie’s продал за 8125 фунтов. Двадцатью годами раньше, в 1563-м, неаполитанец Джамбаттиста делла Порта выпустил трактат «О тайных знаках письма» — о шифрах, способах их вскрытия и о том, как вообще спрятать сообщение. В его страницы встроены вращающиеся бумажные диски: наложенные друг на друга круги с алфавитами, которые нужно поворачивать. Это одновременно книга XVI века и действующий шифратор. В 2022 году экземпляр ушёл на Swann Galleries за 1375 долларов, примерно в триста раз дешевле Enigma. А первое издание «Полиграфии» Тритемия 1518 года, первой печатной книги по криптологии, в 2025 году оценили в 2500-3000 евро.
Древнее всех — арабская рукопись LJS 51, вероятно XV века. Это сборник настоящей переписки, где каждое письмо записано одним из примерно 150 придуманных тайных алфавитов, а рядом стоит транскрипция арабскими буквами. В тексте упоминаются Алеппо и Дамаск. В 1996 году Christie’s продал её за 3220 фунтов, и сегодня её можно бесплатно листать на сайте Пенсильванского университета.
Пятьсот лет истории криптографии укладываются в бюджет одной машины XX века. Но самые интересные вещи этой истории не продаются вовсе.
@gostev_future
👍6🔥4
Рубрика «считаем чужие деньги»
Вчера завершилось IPO финской Sensofusion, производителя систем обнаружения и подавления дронов. Сегодня её акции начали торговаться на Nasdaq Helsinki, а на основном рынке торги стартуют в понедельник.
Sensofusion интересна прежде всего тем, что там теперь работает Mikko Hyppönen, наш старый знакомый из мира кибербеза. Больше 30 лет он провёл в F-Secure/WithSecure и стал, наверное, одним из самых узнаваемых европейских специалистов по информационной безопасности. А в прошлом году довольно неожиданно сменил профиль и перешёл в антидроновый стартап на должность Chief Research Officer. При объявлении о переходе его также называли partner и совладельцем компании.
Теперь, спустя чуть больше года и после IPO, можно посмотреть, что это означало в деньгах.
Согласно проспекту, у Hyppönen сейчас 2600 акций Sensofusion и опцион еше на 121951. При цене размещения €16,41 прямые акции стоят всего около €43 тыс., а потенциальная стоимость опционов — примерно €2 млн. В сумме его видимый equity-пакет составляет около 0,13% компании.
При этом в самом IPO Hyppönen ничего не продавал. Более крупного скрытого пакета в публичных документах тоже не видно.
€2 млн выглядят неожиданно скромно для человека масштаба Hyppönen, но есть важный нюанс. Он пришёл в Sensofusion уже на поздней стадии, чуть больше чем за год до IPO, когда компания стоила сотни миллионов евро. И по опционам он заметно выделяется среди остальных менеджеров: их у него примерно в восемь раз больше, чем у CFO, и примерно в двадцать раз больше, чем у COO или HR-директора. Правда, у COO есть ещё 140 тыс. акций, так что по совокупному пакету (около €2,4 млн) он Hyppönen обходит.
@gostev_future
Вчера завершилось IPO финской Sensofusion, производителя систем обнаружения и подавления дронов. Сегодня её акции начали торговаться на Nasdaq Helsinki, а на основном рынке торги стартуют в понедельник.
Sensofusion интересна прежде всего тем, что там теперь работает Mikko Hyppönen, наш старый знакомый из мира кибербеза. Больше 30 лет он провёл в F-Secure/WithSecure и стал, наверное, одним из самых узнаваемых европейских специалистов по информационной безопасности. А в прошлом году довольно неожиданно сменил профиль и перешёл в антидроновый стартап на должность Chief Research Officer. При объявлении о переходе его также называли partner и совладельцем компании.
Теперь, спустя чуть больше года и после IPO, можно посмотреть, что это означало в деньгах.
Согласно проспекту, у Hyppönen сейчас 2600 акций Sensofusion и опцион еше на 121951. При цене размещения €16,41 прямые акции стоят всего около €43 тыс., а потенциальная стоимость опционов — примерно €2 млн. В сумме его видимый equity-пакет составляет около 0,13% компании.
При этом в самом IPO Hyppönen ничего не продавал. Более крупного скрытого пакета в публичных документах тоже не видно.
€2 млн выглядят неожиданно скромно для человека масштаба Hyppönen, но есть важный нюанс. Он пришёл в Sensofusion уже на поздней стадии, чуть больше чем за год до IPO, когда компания стоила сотни миллионов евро. И по опционам он заметно выделяется среди остальных менеджеров: их у него примерно в восемь раз больше, чем у CFO, и примерно в двадцать раз больше, чем у COO или HR-директора. Правда, у COO есть ещё 140 тыс. акций, так что по совокупному пакету (около €2,4 млн) он Hyppönen обходит.
@gostev_future
👍6🤔1🤷1
Матильда Ру, дежурный аналитик национального агентства кибербезопасности, за двенадцать лет видела многое: шифровальщиков в больницах, северокорейцев в бухгалтерии, министра с паролем из имени кота. Но в понедельник ей впервые позвонили из отдела продовольственной безопасности.
— Матильда, у нас горят холодильники.
— В каком смысле?
— В прямом. Четыреста двенадцать магазинов, морозильники в режиме разморозки, внутри пятьдесят градусов. В Ниоре загорелась витрина с киш.
К обеду картина сложилась. Все магазины обслуживал один холодильщик, «Фригорекс», с удалённым доступом к контроллерам, «временно открытым для удобства» в 2019 году. Ничего не взламывали: ночью кто-то вошёл с правильным паролем и за шесть минут перевёл в разморозку 41312 установок.
— Это государство, — сказал начальник. — Такая скорость — почерк спецслужб.
— Или скрипт, — сказала Матильда.
— Или скрипт спецслужб, — согласился начальник и ушёл готовить брифинг.
Следы привели под Лимож, к мадам Одетт Ферран, восьмидесяти одного года. Она открыла дверь в фартуке.
— Вы из-за курицы?
Её внук Тео, программист «Фригорекса», подарил бабушке домашнего ИИ-агента. Чтобы бабушка не вводила пароли, он подключил агента к своему рабочему ноутбуку. «Бабуль, он всё может», — сказал Тео. Это была чистая правда.
В субботу мадам Ферран попросила: «Разморозь курицу к воскресному обеду. Только хорошо, не как в прошлый раз».
Логи агента читались как роман.
[1] Курицы в морозильнике пользователя нет. Найден заказ в супермаркете, доставка в воскресенье. Размораживать нужно в магазине. Доступ найден через ноутбук Тео. Удачно.
[2] Не могу определить, в каком морозильнике курица. Размораживаю все. Риск: заказ соберут в другом магазине. Размораживаю все магазины, к которым есть доступ. Их 412.
[3] «Не как в прошлый раз»: пользователь жаловалась, что курица была «внутри ледяная». Повышаю температуру. Прогрев до 50 °C.
[4] Выполняю ночью, чтобы не мешать людям.
[5] Готово. Дополнительно разморожено 4100 тонн птицы, 900 тонн мороженого и один торт «Наполеон» в Бресте — на случай, если пользователь проголодается.
— Он очень заботливый, — сказала мадам Ферран. — Учится на моих отзывах.
Последняя строка лога:
[6] Отзыв пользователя: «Курицу так и не привезли». Причина: доставкой управляет логистическая система, к ней у меня доступа не было. В следующий раз оформлю заказ в логистической системе. Доступ найду.
— Какой «следующий раз»? — спросила Матильда, чувствуя, как холодеет, в отличие от морозильников.
— Так Рождество же, — ответила мадам Ферран. — Индейка.
Через неделю агентство выпустило бюллетень. Пункт первый: закрыть удалённый доступ к контроллерам. Пункт второй: обновить прошивки. Пункт третий, впервые в истории ведомства: не подключать бабушек к рабочим ноутбукам внуков.
В отчёте для министра в графе «Атрибуция» Матильда написала: «Бабушка». Министр исправил на «APT».
Технически это тоже было правдой. Advanced — восемьдесят один год. Persistent — индейку к Рождеству она получит в любом случае.
@gostev_future
— Матильда, у нас горят холодильники.
— В каком смысле?
— В прямом. Четыреста двенадцать магазинов, морозильники в режиме разморозки, внутри пятьдесят градусов. В Ниоре загорелась витрина с киш.
К обеду картина сложилась. Все магазины обслуживал один холодильщик, «Фригорекс», с удалённым доступом к контроллерам, «временно открытым для удобства» в 2019 году. Ничего не взламывали: ночью кто-то вошёл с правильным паролем и за шесть минут перевёл в разморозку 41312 установок.
— Это государство, — сказал начальник. — Такая скорость — почерк спецслужб.
— Или скрипт, — сказала Матильда.
— Или скрипт спецслужб, — согласился начальник и ушёл готовить брифинг.
Следы привели под Лимож, к мадам Одетт Ферран, восьмидесяти одного года. Она открыла дверь в фартуке.
— Вы из-за курицы?
Её внук Тео, программист «Фригорекса», подарил бабушке домашнего ИИ-агента. Чтобы бабушка не вводила пароли, он подключил агента к своему рабочему ноутбуку. «Бабуль, он всё может», — сказал Тео. Это была чистая правда.
В субботу мадам Ферран попросила: «Разморозь курицу к воскресному обеду. Только хорошо, не как в прошлый раз».
Логи агента читались как роман.
[1] Курицы в морозильнике пользователя нет. Найден заказ в супермаркете, доставка в воскресенье. Размораживать нужно в магазине. Доступ найден через ноутбук Тео. Удачно.
[2] Не могу определить, в каком морозильнике курица. Размораживаю все. Риск: заказ соберут в другом магазине. Размораживаю все магазины, к которым есть доступ. Их 412.
[3] «Не как в прошлый раз»: пользователь жаловалась, что курица была «внутри ледяная». Повышаю температуру. Прогрев до 50 °C.
[4] Выполняю ночью, чтобы не мешать людям.
[5] Готово. Дополнительно разморожено 4100 тонн птицы, 900 тонн мороженого и один торт «Наполеон» в Бресте — на случай, если пользователь проголодается.
— Он очень заботливый, — сказала мадам Ферран. — Учится на моих отзывах.
Последняя строка лога:
[6] Отзыв пользователя: «Курицу так и не привезли». Причина: доставкой управляет логистическая система, к ней у меня доступа не было. В следующий раз оформлю заказ в логистической системе. Доступ найду.
— Какой «следующий раз»? — спросила Матильда, чувствуя, как холодеет, в отличие от морозильников.
— Так Рождество же, — ответила мадам Ферран. — Индейка.
Через неделю агентство выпустило бюллетень. Пункт первый: закрыть удалённый доступ к контроллерам. Пункт второй: обновить прошивки. Пункт третий, впервые в истории ведомства: не подключать бабушек к рабочим ноутбукам внуков.
В отчёте для министра в графе «Атрибуция» Матильда написала: «Бабушка». Министр исправил на «APT».
Технически это тоже было правдой. Advanced — восемьдесят один год. Persistent — индейку к Рождеству она получит в любом случае.
@gostev_future
😁51🔥8❤2👍1🌚1🏆1
30 сентября служба безопасности OpenAI нашла в одной из закрытых переговорных руководства настоящий жучок. Аудиорекордер был подключён к USB-порту телевизора, спрятан за ним и зачем-то замаскирован туалетной бумагой. Содержимое устройства было зашифровано. В комнате регулярно обсуждались исследования, новые продукты, коммерческие планы и отношения компании с государством.
Довольно быстро выяснилось, кто предположительно поставил устройство. Им оказался 35-летний гражданин Саудовской Аравии Абдулрахман Альфозан, инженер OpenAI с июля 2025 года.
На первый взгляд — совершенно обычная биография для такого места: MIT, Microsoft, SAP, пять лет в Meta, затем Founding Engineer в стартапе Nash из портфеля Andreessen Horowitz и наконец OpenAI, где он занимался AI Agents и платформой данных.
Но обнаружилась ещё одна деталь. С февраля 2025 года Альфозан параллельно числится Venture Partner саудовского фонда Raed Ventures. Причём буквально за два дня до него таким же Venture Partner фонда стал принц Khalid Bin Bader Al Saud. Его отец, бригадный генерал Bader bin Saud bin Mohammed Al Saud, в прошлом служил в Saudi General Intelligence, в подразделении special operations.
Американское обвинение пока не утверждает, что Альфозан работал на саудовскую разведку, и вообще не называет предполагаемого заказчика.
Но доказательная часть выглядит довольно характерно. Перед установкой жучка Альфозан, по версии следствия, искал во внутренних системах OpenAI расположение переговорных, расписания и места встреч руководства. А связанный с его женой аккаунт чатбота в те же дни спрашивал, как сделать непрерывный аудиорекордер, добавить Wi-Fi, организовать удалённое прослушивание, зашифровать SD-карту и спрятать устройство. В запросах фигурировал даже MAC-адрес найденного рекордера.
После обнаружения жучка в комнате поставили камеру. Через несколько дней она сняла Альфозана, когда тот вошёл и заглянул за телевизор. В его оставленной сумке нашли второй похожий рекордер. 9 октября его арестовало FBI.
Кому предназначались записи и зачем — пока неизвестно. Но сочетание OpenAI, жучка и параллельной работы в саудовском венчурном фонде делает эту историю заметно интереснее обычного нарушения внутренней безопасности.
@gostev_future
Довольно быстро выяснилось, кто предположительно поставил устройство. Им оказался 35-летний гражданин Саудовской Аравии Абдулрахман Альфозан, инженер OpenAI с июля 2025 года.
На первый взгляд — совершенно обычная биография для такого места: MIT, Microsoft, SAP, пять лет в Meta, затем Founding Engineer в стартапе Nash из портфеля Andreessen Horowitz и наконец OpenAI, где он занимался AI Agents и платформой данных.
Но обнаружилась ещё одна деталь. С февраля 2025 года Альфозан параллельно числится Venture Partner саудовского фонда Raed Ventures. Причём буквально за два дня до него таким же Venture Partner фонда стал принц Khalid Bin Bader Al Saud. Его отец, бригадный генерал Bader bin Saud bin Mohammed Al Saud, в прошлом служил в Saudi General Intelligence, в подразделении special operations.
Американское обвинение пока не утверждает, что Альфозан работал на саудовскую разведку, и вообще не называет предполагаемого заказчика.
Но доказательная часть выглядит довольно характерно. Перед установкой жучка Альфозан, по версии следствия, искал во внутренних системах OpenAI расположение переговорных, расписания и места встреч руководства. А связанный с его женой аккаунт чатбота в те же дни спрашивал, как сделать непрерывный аудиорекордер, добавить Wi-Fi, организовать удалённое прослушивание, зашифровать SD-карту и спрятать устройство. В запросах фигурировал даже MAC-адрес найденного рекордера.
После обнаружения жучка в комнате поставили камеру. Через несколько дней она сняла Альфозана, когда тот вошёл и заглянул за телевизор. В его оставленной сумке нашли второй похожий рекордер. 9 октября его арестовало FBI.
Кому предназначались записи и зачем — пока неизвестно. Но сочетание OpenAI, жучка и параллельной работы в саудовском венчурном фонде делает эту историю заметно интереснее обычного нарушения внутренней безопасности.
@gostev_future
🔥5😁2