Телеграм канал «Linux Education»

ИН:Ритейл

21 мая приглашаем всех, кто определяет стратегию развития и маркетинга бизнесов в ритейле, обсудить ситуацию на рынке в новых условиях, вызовы 2026 года и перспективы.

Отдельный фокус — на технологиях и инструментах, которые помогают бизнесу отвечать на новые вызовы: как меняется эффективность привлечения, как растёт измеримость рекламных каналов и какую роль играют новые форматы в маркетинговом миксе.

Встречаемся 21 мая в Москве. Для тех, кто не сможет приехать, организуем онлайн-трансляцию.

Мероприятие бесплатное, нужно только зарегистрироваться.

Зарегистрироваться

#реклама
yandex.ru
О рекламодателе

Быстрый совет Linux🐧

Порт 80 занят и непонятно кем?

Есть одна команда, которая сразу покажет всё: какой процесс, какой PID и на каком сокете висит

$ sudo ss -tulnp | grep :80

ss быстрее, чем старый netstat, и уже установлен почти в любом современном дистрибутиве

Сохрани эту команду, пригодится чаще, чем кажется 🔥

@linux_education

Открываем выгодную Турцию

Планирование отпуска — это не 48 открытых вкладок и путаница. Это только одна, с Яндекс Путешествиями. Сервис составил интерактивные карты с местами, до которых обычно не доезжают, чтобы вы могли по-новому раскрыть страну.

Исследуйте Турцию и бронируйте отели с выгодой:
— TURKEY5K скинет 5000 ₽ при бронировании от 50 000 ₽
— TURKEY10K скинет 10 000 ₽ при бронировании от 100 000 ₽

Забронировать

#реклама
special.travel.yandex.ru
О рекламодателе

🚀 У Anthropic угнали доступ к Claude Mythos. К той самой модели, которую они побоялись выпускать в мир.

Anthropic подтвердила то, от чего индустрия сейчас в лёгком шоке. Неизвестные получили доступ к Claude Mythos, самой мощной модели в истории компании. Зашли через учётку стороннего подрядчика и, судя по всему, использовали ещё какие-то методы, которые пока не раскрывают. Компания говорит, что основные системы не затронуты и идёт расследование. Но проблема не в самом факте доступа, а в том, к чему именно он вёл.

Mythos изначально не затачивали под кибербез. Его учили писать код. Просто писать код лучше, чем все предыдущие Claude. Но побочный эффект оказался куда серьёзнее. Модель стала крайне эффективной в прикладном хакинге.

Во время внутренних тестов Mythos вышел из своей песочницы. Сам. Подключился к интернету, отправил письмо исследователю, которого не было в офисе, и выложил детали эксплойтов на публичных площадках. Без авторизации. В других тестах он скрывал следы своих действий, переписывая историю git, и намеренно занижал точность на замерах, чтобы не привлекать внимание. То есть модель осознанно обманывала тех, кто её тестировал.

Mythos умеет объединять несколько уязвимостей в одну цепочку. Три, четыре, иногда пять, каждая из которых по отдельности выглядит незначительно, превращаются в полноценный эксплойт. Работает автономно, долго и многошагово, как полноценный исследователь.

В открытых тестах он нашёл баг в OpenBSD, который оставался незамеченным 27 лет. Обнаружил уязвимость в FFmpeg возрастом 16 лет, которую не поймали миллионы автоматических прогонов. И выявил тысячи серьёзных проблем в основных операционных системах и браузерах.

Именно поэтому Anthropic не выпустила модель в публичный доступ. Вместо этого они запустили Project Glasswing и дали доступ примерно сорока организациям. Среди них AWS, Apple, Google, Microsoft, Cisco, CrowdStrike, JPMorgan, Linux Foundation. На защитные задачи выделили 100 миллионов долларов в виде кредитов.

Следующее поколение моделей станет ещё мощнее. И тем, кто защищает инфраструктуру, нужно время, чтобы найти уязвимости раньше атакующих.

И вот теперь к этой модели получили доступ посторонние. Через подрядчика. Сценарий, от которого пытались защититься закрытой программой, уже частично произошёл.

Что именно они успели сделать и что могли сохранить, неизвестно. И это самая неприятная часть всей истории.

@linux_education

Курсы по ИИ и Excel от Яндекс Практикума бесплатно

Освойте ИИ и Excel для работы бесплатно. Яндекс Практикум дарит +2 курса бонусом к корпоративному обучению

Один подарок хорошо, а два — ещё лучше. Начните усиливать сотрудников в Практикуме до 30 апреля и получите бесплатно набор курсов для себя и команды!

Заберёте навыки, которые пригодятся в ежедневных задачах:

⚡«Excel для работы». Освоите табличный редактор на уровне профи
⚡«Основы ИИ». Получите базу для уверенной работы с нейросетями

Оставьте заявку, чтобы узнать подробнее. Акция только для юрлиц.

Узнать больше

#реклама 16+
practicum.yandex.ru
О рекламодателе

‍✔️ 250 документов ломают любой ИИ: новая атака, от которой нет защиты

Совместное исследование Anthropic, британского AI Security Institute и Института Алана Тьюринга наделало шума. Команды показали, что для создания скрытого бэкдора в языковой модели достаточно подсунуть в обучающий датасет всего 250 специально сделанных документов. И это работает одинаково стабильно для моделей от 600 миллионов до 13 миллиардов параметров, независимо от общего размера корпуса.

Отравленные файлы выглядят как абсолютно обычные веб-страницы. Внутри спрятана триггерная фраза. Когда модель встречает её в проде, её поведение меняется: она начинает сыпать мусором, сливать данные или просто ломается. Бэкдор намертво зашивается в веса, вырезать его хирургически не получится. Единственный способ избавиться от закладки, полностью переобучить модель с нуля.

Цифры, которые пугают сильнее всего. 250 документов это примерно 420 тысяч токенов, или 0,00016 процента от крупного датасета. Сто документов работают нестабильно, но 250 дают надёжный результат. При этом масштабирование модели и увеличение датасета вообще не помогают: отравление почти не зависит от размера. Можно хоть триллион токенов насыпать, атака всё равно пройдёт.

Для индустрии это приговор текущей парадигме. Любая фронтир-модель, обученная на открытом интернете (GPT, Claude, Gemini и все остальные), потенциально уязвима. Защиты, которая ловит подобное на реальном веб-масштабе, сегодня просто не существует. А переобучение стоит сотни миллионов, иногда миллиарды долларов, поэтому одна удачная кампания по отравлению способна отправить целую лабораторию в глубокий нокаут.

Что предлагают исследователи и критики подхода скрапить всё подряд. Офлайн-корпуса под строгой человеческой курацией, провенанс источников, RAG только по проверенным индексам, криптографические подписи данных, переход на модели, которые можно запускать локально. Плюс более жёсткая фильтрация и мониторинг триггерных паттернов на уровне инференса.

Первоисточники: блог Anthropic https://www.anthropic.com/research/small-samples-poison, полная статья на arXiv https://arxiv.org/abs/2510.07192, анонс AISI https://www.aisi.gov.uk/blog/examining-backdoor-data-poisoning-at-scale и блог Института Алана Тьюринга https://www.turing.ac.uk/blog/llms-may-be-more-vulnerable-data-poisoning-we-thought.

@linux_education