Прочитал тут интересную статейку про атрибут data-i18n. Опять же, спасибо умному чату, что подсказал направление, куда можно копать в локализации на JS, ибо сначала была идея делать JSON с переводом, а потом его парсить.

Если интересно - почитайте, возможно, вам поможет

Будущее ИИ делают не корпорации, а математика: как русский разработчик ломает шаблоны индустрии

Мы не так давно писали про нашего русского изобретателя, который ведёт канал «Техножнец». Сейчас он развивает по-настоящему национальную языковую модель Rukallama, которую обучает с нуля, опираясь на элегантные математические решения, а не на грубую силу железа.

Но помимо больших языковых моделей, у него в разработке есть и другие, совершенно прорывные идеи. Одна из них — его собственная архитектура, так называемый «нейрон Поповича». В отличие от привычных нам нейросетей, он не «угадывает» наиболее вероятные ответы, а считает сложные математические задачи со 100% точностью и без ошибок.

По сути, это живое доказательство того, что IT-гиганты свернули не туда, решив заливать любые задачи тысячами видеокарт и бесконечными терабайтами данных.

Настоящий интеллект — это не способность вызубрить весь интернет. Это способность извлечь универсальное правило из минимума информации. «Нейроны Поповича» показывают: чтобы создать рабочий, безошибочный и сложный ИИ, не нужны миллиарды долларов и монополия на вычислительные центры. Нужна правильная геометрия пространства весов и... обычный ноутбук.

И это открывает совершенно фантастические перспективы для робототехники и Edge AI (ИИ на периферийных устройствах).

Как это изменит мир машин?
Современным автопилотам или дронам нужны мощные, прожорливые графические ускорители, чтобы анализировать пространство в реальном времени. Но если мы заменим тяжеловесные свёрточные сети массивами таких крошечных, точных нейронов, мы получим мгновенную реакцию. Беспилотник сможет вычислять траектории препятствий и корректировать полет с нулевой задержкой, потребляя при этом жалкие милливатты энергии.

Природа не строит гигантские дата-центры для мозга осы, чтобы та могла на лету маневрировать между ветками. Она использует изящную эффективность. И именно на это — на возвращение к чистой, эффективной математике — делает ставку эта технология.

И да, это не реклама, это наш, русский разработчик! 🇷🇺

Мой пайплайн по анализу андроид приложений:

Stage 0 — APK Metadata (apk-info):

Мгновенный парсинг (~2мс) манифеста без декомпиляции: пакет, SDK-версии, все permissions, exported-компоненты, подписи (v1/v2/v3), security profile. Уже на этом этапе детектит: debuggable-флаг, v1-only подпись (уязвимость Janus, CVE-2017-13156), привилегированные системные permissions, exported ContentProvider'ы без защиты.

Stage 1 — Декомпиляция + сканирование APK (параллельно):

Всё запускается одновременно:
• JADX — декомпиляция DEX → Java (8 потоков, 60-180с)
• apktool — распаковка ресурсов, AndroidManifest.xml, нативных .so библиотек (5-15с)
• dexfinder — поиск использования скрытых Android API + трассировка цепочек вызовов
• Mariana Trench — taint-анализ потоков данных от Meta (source→sink)
• Trueseeing — Dalvik bytecode scanner
• Автодетект Flutter → Blutter (реверс Dart-кода), React Native → декомпиляция Hermes

Stage 2 — Статический анализ (параллельно):

• 184 regex-правила — быстрый pattern matching по декомпилированным исходникам
• 331 semgrep-правило — AST-анализ (taint tracking, data flow)
• Анализ Blutter pp.txt (Dart-символы для Flutter-приложений)
• dexfinder call chain tracing — трассировка цепочек вызовов от exported-компонентов к уязвимым методам

Stage 3 — Merge + фильтрация + обогащение:

• Дедупликация по (rule_id, file, line)
• SDK-фильтр (732 паттерна) — убирает 98% шума от Google, Firebase, OkHttp, Retrofit и ещё 150+ SDK
• Классификация severity через RoBERTa модель
• Аннотация exported-статуса: кросс-проверка finding → AndroidManifest → dexfinder reachability
• RAG-обогащение каждого finding контекстом из базы знаний

Stage 4 — LLM-анализ (6 агентов параллельно):

Каждый агент — специалист в своей области, получает только релевантные findings + RAG-контекст:
• Agent 1: Manifest + Attack Surface
• Agent 2: Network + TLS
• Agent 3: Auth + Cryptography
• Agent 4: WebView + JS Bridge
• Agent 5: Business Logic
• Agent 6: Native Libraries
• Agent 7 (Judge): валидирует CRITICAL/HIGH от всех агентов, отсекает false positives

RAG Knowledge Base:

• 9675 chunks в ChromaDB (гибридный поиск: BM25 + vector + RRF)
• 1547+ отчётов из 18 источников:
— OWASP MASTG: 120 (тестовые процедуры с примерами кода)
— HackerOne: 170 (реальные bug bounty отчёты с PoC)
— MITRE ATT&CK Mobile: 124 (техники атак, детекция, митигации)
— Security blogs: 207 (Google, Zimperium, Lookout, Check Point)
— Samsung Bulletins: 111 (Samsung-specific CVE)
— NVD: 250 (CVE с CVSS)
— Exploit-DB: 50
— Android Bulletins: 34
— CISA KEV: 23
— Собственные аудиты: 144
— Прочие: arXiv, VulCorpus (94 OWASP Top-10 сэмплов)
• Граф знаний: 5597 узлов, 9213 связей (CVE↔️CWE↔️MITRE↔️MASTG)
• 970+ code snippets в отдельном индексе

🛡️ Canonical и Ubuntu подверглись мощной DDoS-атаке!

С 30 апреля и на протяжении двух суток пользователи по всему миру столкнулись с трудностями при обновлении и установке Ubuntu из-за мощной DDoS-атаки. Под ударом оказались ubuntu.com, Snap Store, Launchpad и Ubuntu Security API. Это привело к временной потере доступа к данным о CVE и патчах для администраторов и автосканеров.

Ответственность за атаку взяла на себя «Исламское киберсопротивление в Ираке — Команда 313». Они потребовали выкуп и использовали DDoS-for-hire сервис Beamed, скорость которого превышала 3,5 Тбит/с.

Сейчас ubuntu.com и зеркала снова доступны, однако Launchpad всё ещё работает с перебоями. ФБР и Европол активно ищут операторов Beamed.

"Своя автономная Алиса" на Repka Pi 4

Немного пятничного инженерного позитива - кому то полезного Идеями, кому то просто интересного, чтобы посмотреть и улыбнуться :-)

Своя умная колонка типа Алисы, система управления "Умным Домом" с голосовым управлением и синтезом речи для запросов подтверждения и уточнения команд управления, голосовое управление роботом или ещё много чего - с возможностью локальной реализации без обращения к внешним сервисам для работы в условиях, когда нет связи и доступа в интернет или необходимо обеспечить безопасность и отсутствие передачи данных наружу.
Всё это может быть а) просто интересным домашним DIY проектом, б) проектом для современного обучения в образовательных организациях, в) идеей для реализации своего варианта взаимодействия в промышленных решениях и продуктах.

Смотреть на Ютуб
youtube.com/shorts/CPANy2naDjs

Смотреть на Рутуб
rutube.ru/shorts/5b6a4bda035230beb091c61e601e284e/

Сайт проекта Репка тут, группа сообщества пользователей тут. Спасибо, что Вы с нами!

Всем хорошего настроения, интересных проектов и сил на их реализацию!

#УмныйДом #АлисаБезИнтелнета #ИИ #ГолосовоеУправление #СинтезРечи #Автоматика #DIY #образование #обучение #БудетСделаноМойГосподин

Хочу посоветовать вам отличное решение при работе с Nginx

Nginx Proxy Manager

Лёгок в настройке, разворачивается в Докере и не требует знаний написания конфигов для стандартных операций. Сам давно пользуюсь, поэтому знаю о чём говорю.

🤖 Google представляет масштабное обновление с ИИ-помощником Gemini в автомобилях! 🚀

Теперь Gemini глубже интегрирован с системами машины и поддерживает естественный диалог вместо жёстких команд. Это сделает взаимодействие с автомобилем более удобным и интуитивно понятным.

Крупнейший партнёр Google — General Motors: Gemini появится в 4 миллионах автомобилей Cadillac, Chevrolet, Buick и GMC 2022 года и новее. Обновления уже получают Polestar и Volvo.

Что умеет Gemini:

* пересказывать и переводить сообщения (более 40 языков);
* помогать с ответами;
* управлять музыкой «по настроению»;
* предоставлять данные по электромобилю, включая планирование зарядок.

Старт — в США на английском языке. В будущем обещают расширение на другие страны, языки и интеграцию с Gmail и Google Calendar.

#Gemini #Google #автомобили #технологии