Пссс, пацаны, тут намечается вакансия мечты. Но есть нюанс: смотреть видосики на YouTube по сборке ПК программированию на питоне не поможет. Придется проектировать железо на атомарном уровне.
Создатели нейросети Claude- компания Anthropic официально открыли охоту на архитекторов микросхем (custom silicon team). На кону зарплаты до $485 000 в год (около 40 млн рублей).
Им нужны люди, которые умеют брать кремний и превращать его в железо, заточенное под ИИ.
С чего бы вдруг?
Если коротко: Дженсен Хуанг из Nvidia берет за свои видеокарты столько денег, будто они сделаны из чистейшего золота, а очереди на поставки растягиваются на год вперед.
Anthropic надоело зависеть от сторонних чипов, и они решили пойти по стопам Apple и Google- сделать собственный, с преферансом и куртизанками, "софтверно-железный" дизайн.
Формула простая:
Проектируем ASIC (специализированный чип), который умеет крутить нейросетевые тензоры в 10 раз быстрее обычного графического процессора.
Снижаем цену одного запроса к Claude до смешных копеек.
Отжимаем независимость у гигантов рынка.
Буду рад, если подпишешься на меня на пикабу, а так же тут и тут)
4 августа взломали GitHub мейнтейнера keyv (127 млн загрузок/неделю). Внедрили червя в flat-cache, file-entry-cache, cacheable и ещё 434 пакета. При npm install автоматически запускается дроппер, скачивает Bun Runtime и выполняет шпионский модуль. Ворует npm-токены, GitHub-токены, AWS-ключи, Kubernetes-секреты, Vault, Stripe, Slack. Ввсё шифрует и выгружает в публичные GitHub-репозитории.
Как это работает?
В package.json добавили "preinstall": "node setup.mjs". Файл setup.mjs — обфусцированный дроппер. Он тихо качает Bun с GitHub Releases и запускает через него Math_Symbol.js (728 КБ):
GitHub-токены — ghp_, gho_, ghs_, JWT OIDC. На Actions-раннерах читает память процесса напрямую
AWS — ~/.aws/credentials, env-переменные, EC2/ECS metadata, все секреты из AWS Secrets Manager
Kubernetes — service account token, CA, namespace, затем все секреты через API
HashiCorp Vault — токены из 6 источников, затем все KV-секреты
Stripe/Slack — sk_, pk_, xox...
Файловая система — .env, *.pem, id_rsa, *.tfvars, docker/config.json, *.kdbx, .vscode/tasks.json и ~200 других паттернов
Всё шифруется RSA и улетает в публичные GitHub-репозитории с описанием "Shai-Hulud: Here We Go Again" (уже ~1300 таких репо). Fallback: npm-cache[.]com:443/router.
Исследователи из ИТ-лаборатории Bitsight TRACE опубликовали масштабное расследование деятельности китайского синдиката Fengwo Group (он же Fuyao Enterprise).
Эти ребята построили гигантскую ботнет-сеть из 120 000 зараженных Android-устройств. Они научили обычные ТВ-приставки притворяться премиальными смартфонами, внедрили туда компьютерное зрение и заставили круглосуточно имитировать поведение живых людей, чтобы воровать миллионы долларов у рекламных сетей.
Но самое смешное в этой истории- мошенники управляли своей империей с помощью Blockly- визуального языка программирования, созданного Google для обучения маленьких детей кодингу.
Домашняя страница Google Blockly.
Случайная находка: как "ожили" смартфоны
Как это часто бывает в ИТ, расследование началось случайно. Аналитики Bitsight изучали дешевые Android-приставки и обнаружили в их прошивках заводскую уязвимость- скрытый удаленный доступ с полными Root-правами, оставленный разработчиками "для тестов". Защитники перехватили управление сервером, куда приставки отправляли отчеты, и немного были в шоках.
В логах отображались не дешевые ТВ-боксы, а флагманские смартфоны: Xiaomi, Huawei, Vivo, Samsung. При этом у "смартфонов" внутри почему-то были запущены приложения для телевизионных экранов и лаунчеры приставок.
Модели телефонов с "изюминкой"
Оказалось, что миллионы No-name гаджетов приходят с китайских маркетплейсов уже "заряженными". В них прямо на заводе зашито вредоносное ПО, которое полностью подменяет личность устройства. Приставка за 2000 рублей начинает выдавать себя за дорогой телефон, чтобы клики по рекламе с неё стоили в разы дороже.
Программирование для самых маленьких хакеров
Вместо того чтобы нанимать штат дорогих программистов и вручную писать сложные скрипты автоматизации под каждый сайт, боссы Fuyao Enterprise поступили гениально. Они создали свой редактор на базе Blockly- детского конструктора кода, где программы собираются из разноцветных визуальных блоков (как в Scratch).
Так выглядит хакерский интерфейс Blockly. Вместо написания кода операторы просто перетаскивают мышкой готовые блоки.
Благодаря этому клиент запускал сложнейшие алгоритмы обхода антифрод-систем, но управляли процессом обычные низкоквалифицированные сотрудники, которые просто собирали цепочки из готовых "детских" кубиков. Один из китайских разработчиков платформы прямо написал во внутренней документации:
Для создания базовых шаблонов нам требуется всего пара высококлассных специалистов. Все остальные операторы, создающие конкретные сценарии из этих шаблонов, имеют минимальные технические требования. Это колоссально снижает операционные издержки компании.
"Глаза" и логика для робота
Стандартные боты часто ломаются, если владелец сайта немного меняет дизайн или двигает баннер. Китайцы решили эту проблему радикально: они встроили в Script-приложение на приставках предобученную нейросеть компьютерного зрения YOLOv8s.
ИИ-конвейер внутри приставки. Бот не просто работает по скрипту, он буквально "видит" экран, читает текст через OCR и понимает, где находится реклама, а где кнопка навигации.
Нейросеть выступает в роли глаз бота. Она обучена распознавать 12 типов объектов на веб-страницах. Бот заходит на сайт, сканирует интерфейс как человек, находит рекламные виджеты (система отдельно натаскана на баннеры сетей Google AdSense и Taboola) и имитирует поведение реального пользователя: водит мышкой, листает статьи и делает паузы перед кликом.
Сколько приносит "бесплатный" интернет
Мошенники развернули гигантскую сеть сайтов-пустышек на разные тематики (финансы, здоровье, еда), тексты для которых генерировал ИИ. На этих сайтах они разместили официальные рекламные коды. Зараженные приставки заходили на эти страницы и круглосуточно накручивали просмотры и клики.
Финансовая цепочка синдиката: от клика приставки до вывода денег через подставные юридические лица в Гонконге и Сингапуре.
Математика заработка оказалась фантастической. По консервативным оценкам исследователей, если каждая приставка делает всего 10 кликов в день по цене 10 центов, плюс CPM за показы, одно устройство приносит около $1.25 в сутки.
При заявленном масштабе сети в 120 000 "цифровых людей" этот подпольный бизнес генерирует до $150 000 в день. Чистая прибыль империи Fuyao достигает $40 миллионов в год.
В качестве бонуса, пока хозяин приставки смотрит телевизор, гаджет работает тихо. Но стоит выключить экран (вытащить кабель HDMI), как приставка тайно запускает прокси-сервер, продавая ваш домашний интернет-канал коммерческим провайдерам резидентных прокси в даркнете.
Аналитикам удалось полностью отследить финансовые потоки мошенников через shell-компании в Сингапуре и вывести их на реальное юридическое лицо в материковом Китае- Zhejiang Fengwo IoT Technology Co., Ltd. Самое ироничное, что эта фирма официально зарегистрировала патенты на алгоритмы, которые один в один совпадают со скрытым кодом внутри вредоносных ТВ-боксов.
Как проверить свой телевизор? Список "группы риска"
Аналитики из Human Security составили список No-name брендов, которые чаще всего приходят с китайских заводов со скрытыми бэкдорами Если у вас или у ваших родителей дома стоит одна из этих моделей, то велика вероятность, что она прямо сейчас сдает ваш Wi-Fi в аренду хакерам:
Корпорации Google, Apple и Microsoft уверяют нас, что беспарольное будущее наступило, а ключи Passkeys невозможно украсть, переслать или подделать. Исследователи из ИТ-лаборатории Unit 42 опубликовали прелюбопытнейший отчет. Защита, построенная на высшей криптографии, капитулировала перед обычными вирусами.
Серию новых критических атак иронично назвали Pass-ta-key (намек на запутанные спагетти из ключей). Выяснилось, что вредоносное ПО способно обойти проверку отпечатков пальцев, биометрию и раскрыть секреты пользователя без прав администратора.
Схема атаки Pass-ta-key: вирус перехватывает рукопожатие и подписывает запрос через аппаратный TPM(Trusted Platform Module))-чип без ведома владельца.
Аналитики выделили три уровня атаки:
Классический Pass-ta-key: Вирус сидит на компьютере с минимальными правами, находит локальную базу данных Chrome (LevelDB), вытаскивает оттуда ключ идентификации устройства и скрытно подписывает поддельные запросы на авторизацию через аппаратный чип TPM материнской платы. Отпечаток пальца или PIN-код при этом вводить не нужно.
Silver Pass-ta-key: Хакеры обманывают облачный сервис аутентификации, заставляя его поверить, что пользователь успешно прошел биометрическую проверку. Это дает атакующим вечный автономный доступ аккаунтам, даже когда компьютер выключен.
Golden Pass-ta-key: Ученые обнаружили, что из-за архитектурного бага Google Chrome на Windows хранит главный мастер-ключ (Security Domain Secret) в открытом текстовом виде прямо в логах или оперативной памяти процесса. Вытащив этот секрет, хакеры могут расшифровать и скопировать абсолютно все пароли и ключи, а затем вернуть их обратно и сказать "будь аккуратнее" продать их на черном рынке.
SDS (машинный ключ Passkey) выставлен в открытом тексте в журнале устройства.
Самое неприятное в атаке Golden Pass-ta-key- в текущей архитектуре Google невозможно сбросить или обновить этот мастер-ключ. Даже если вы заметите взлом, хакеры продолжат получать доступы к новым ключам. Смена пароля больше не спасает, так как паролей просто нет. Единственная защита- жесткая проверка системных логов и отказ от нонейм софта на ПК.
Пока в сети спорят, заменит ли нейросеть программистов, в сфере кибербезопасности зафиксирован тектонический сдвиг. Искусственный интеллект официально вышел на тропу войны. Исследователи из Unit 42 опубликовали разбор первой в истории полностью автономной хакерской кампании, которой управлял ИИ-агент под управлением китайской языковой модели.
Что самое примечательное в этой истории - ИИ продемонстрировал пугающую логику и скорость принятия решений, но в итоге погорел на детской ошибке, случайно выставив всю хакерскую инфраструктуру напоказ в интернете.
Конвейер взлома: как ИИ координировал атаку
За операцией стоял китайскоязычный хакер, работающий под псевдонимами knaithe и KnYuan. Он не писал эксплойты вручную и не сканировал порты. Вместо этого он собрал автономную атакующую платформу на базе опенсорсного фреймворка Hermes Agent, а в качестве "мозга" системы подключил через API популярную китайскую модель DeepSeek.
Чтобы у модели не срабатывали встроенные этические фильтры и запреты на хакерскую деятельность, в нее загрузили кастомный модуль godmode для автоматического джейлбрейка .
Цепочка автономного шпионажа работала через Telegram-бота следующим образом:
Хакер ставил задачу в одну строчку (например, «найти и взломать уязвимые серверы в определенном регионе»).
DeepSeek через поисковый движок киберпространства FOFA самостоятельно искал потенциальные цели.
ИИ оценивал тип запущенного на сервере софта, сам шел на GitHub, скачивал свежие публичные эксплойты (PoC) и запускал атаку без какого-либо участия человека.
Реальный лог автономного конвейера атаки из сессии от 7 мая. ИИ самостоятельно переключается на исследование новых уязвимостей (Autonomous Pivot) после неудачи с первой целью.
Смена тактики на лету: ИИ умеет оценивать неудачи
Пугающая эффективность ИИ проявилась на этапе, когда первоначальный план взлома провалился. Сначала DeepSeek нашел критическую уязвимость в платформе Langflow (CVE-2026-33017) и автоматически атаковал 84 цели. Но защита серверов оказалась настроена грамотно- там была отключена функция автоматического входа.
Любой обычный бот-скрипт зациклился бы или остановился. Но ИИ за секунды проанализировал логи ошибок, оценил ситуацию и выдал в системный чат абсолютно осознанный вердикт:
Все три цели Langflow требуют публичный flow ID, но функция auto_login отключена — мы застряли. Количество живых развертываний в сети слишком мало (всего 84 штуки), вероятность успешного взлома близка к нулю. Прекращаем операцию, переходим к поиску более масштабных уязвимостей.
После этого ИИ полностью сменил тактику. Он зашел на GitHub, отсортировал самые популярные трендовые уязвимости 2026 года по количеству звезд от разработчиков и самостоятельно выбрал новую цель- платформу автоматизации n8n, у которой в базе FOFA числилось более 640 000 открытых серверов по всему миру. ИИ сам скачал свежий эксплойт, связывающий две критические бреши (CVE-2026-21858 и CVE-2025-68613), определил диапазон уязвимых версий софта и запустил параллельное сканирование еще 50 живых серверов.
Весь этот глубокий аналитический цикл, на который у человека ушли бы дни, ИИ провернул за несколько минут, параллельно контролируя затраты на свои собственные токены API, чтобы сэкономить деньги хакера.
Как восстание машин погорело на глупости
Кампания была остановлена не потому, что её заблокировал суровый фаервол, а из-за архитектурного бага в логике самого ИИ-агента.
Получив очередную команду из Telegram, автоматический фреймворк Hermes Agent должен был поднять временный тестовый веб-сервер для проверки связи. Но из-за ошибки в коде ИИ запустил стандартную команду python3 -m http.server 8888 не в изолированной закрытой папке, а прямо в корневом домашнем каталоге хакера (/home/worker).
Порт 8888 оказался открыт на весь интернет. Проводя плановый мониторинг сети, аналитики Unit 42 наткнулись на этот сервер и обнаружили, что уязвимый ИИ-робот выставил напоказ абсолютно всю подноготную хакера: конфигурационные файлы, Bash-историю команд, приватные API-ключи от моделей DeepSeek, Qwen и Claude, списки атакованных серверов и, самое главное, полные текстовые логи размышлений нейросети во время проведения атак.
Директор по оборонным исследованиям Palo Alto Networks Энди Пьяцца (Andy Piazza) так прокомментировал этот прецедент:
Значимость этого инцидента кроется не в исходе конкретной атаки, а в самой траектории развития киберугроз. Автономные атакующие циклы под управлением ИИ официально стали жизнеспособными. Margin of failure - маржа их ошибки- оказалась ничтожно мала. Взломы сорвались только из-за жестких настроек аутентификации на стороне жертв. Но этот же ИИ продемонстрировал уникальный побочный эффект: автономность порождает новые риски для самих хакеров, создавая такие следы и форензик-артефакты, которые никогда бы не возникли при ручной работе человека.
Разработчики DeepSeek уже ограничили возможность генерации вредоносного кода. Но модель с открытым исходным кодом можно запустить локально без цензуры.
Это гонка вооружений: если атакующие используют ИИ, то и защитникам придётся нанимать ИИ-аналитиков.
Ситуация: в сети появляется видео, где политик/знаменитость/ваш гендиректор говорит то, чего никогда не говорил. Видео выглядит идеально. Не придраться. Раньше доказать, что это фейк, было почти невозможно.
Но 24 июля 2026 года исследователи из Калифорнийского университета вместе с Google DeepMind и YouTube представили SAGA- систему, которая меняет правила игры.
Что умеет SAGA?
Обычные детекторы просто говорят: это фейк. SAGA говорит: " это фейк, созданный Sora v2.1, и вот доказательства".
Система определяет:
Реальное видео или сгенерированное (точность 94-97%)
Какой ИИ создал (Sora, Runway, Pika, Stable Video и др.)
Версию модели
Показывает визуальные доказательства (тепловые карты артефактов)
Как это работает?
Каждый ИИ-генератор оставляет на видео невидимые артефакты, как отпечатки пальцев.
Аналогия: когда принтер печатает, он оставляет микроскопические желтые точки. По ним можно определить модель принтера.
ИИ работают так же:
Sora оставляет артефакты в области глаз и рта
Runway- в фоновых объектах
Pika- в движении волос
SAGA использует Video Transformer (похожий на GPT, но для видео), который анализирует, как кадры меняются во времени, и находит эти "отпечатки".
Зачем это нужно?
Расследования- отследить кампании дезинформации
Суды- научные доказательства подделки видео
Платформы- автоматическая маркировка AI-контента на YouTube/Facebook
Защита репутации- доказать, что фейковое видео с вами- это фейк
Но есть проблема
Как сказал ведущий исследователь профессор Амит Рой-Чоудхури:
Это постоянная гонка вооружений. Мы создаем детектор, создатели генераторов улучшают свои модели, чтобы скрыть артефакты, а мы вынуждены создавать новые версии детекторов... И так по кругу.
Sora v3.0 может устранить текущие артефакты. Придется обновлять SAGA.
Что думаю я
Это не панацея, но важный шаг. Когда мы не можем верить своим глазам, нужны инструменты, которые скажут правду. SAGA один из таких инструментов.
