Начался новый год — самое время строить планы. Что нас ждёт в этом году? К каким новинкам и переменам нужно готовиться? Мы составили свой прогноз основных тенденций и вероятных изменений в сфере ИТ. А в конце года интересно будет вспомнить и сравнить сегодняшние ожидания и свершившиеся факты.
Читать полностью »
Всем привет! Уверен, что вы наслышаны о недочетах технологии Windows UAC, однако относительно недавно появились подробности любопытной уязвимости, эксплуатация которой дает возможность непривилегированному пользователю максимально повысить привилегии. В Jet CSIRT мы не оставили этот случай без внимания, ведь для любой команды мониторинга и реагирования на инциденты ИБ уязвимости класса Privilege Escalation представляют особый интерес. Под катом — описание уязвимости, способы детекта и защиты.
Читать полностью »
Уже третий год мы проводим форум по искусственному интеллекту RAIF (Russian Artificial Intelligence Forum), на котором спикеры из мира бизнеса и науки рассказывают о своей работе. Самыми интересными докладами мы решили поделиться. В этом посте Андрей Фильченков, руководитель лаборатории машинного обучения ИТМО, рассказывает всю правду об AutoML.
В рамках прошедшего в Сколково форума RAIF 2019, организованного «Инфосистемы Джет», я выступил с докладом, в котором рассказал об AutoML и перспективах его использования. Поскольку я ученый, мне не так уж часто приходится выступать на подобных мероприятиях: обычно я участвую в научных конференциях.
Одной из основных областей, которой мы занимаемся, является AutoML. Кроме того, я являюсь техническим директором двух небольших стартапов. Один из них – Statanly technologies – создает сервисы AutoML и занимается анализом данных. Фактически я являюсь тем человеком, который придумывает алгоритмы, внедряет их и пользуется ими. Наверное, я единственный человек, который может рассказать про AutoML со всех трех возможных позиций.
Читать полностью »
Почему 17, спросите вы? Потому что мой путь в ИТ начался именно 17 лет назад. При этом последнее десятилетие я работаю в компании «Инфосистемы Джет», где произошло мое профессиональное становление. Но сегодня я расскажу не о перипетиях корпоративной жизни, а о самовоспитании и литературе, которая мне помогала все эти годы.
Первая необходимость в осознанной самоорганизации у меня возникла, когда я еще работал бизнес-аналитиком в начале десятых. В какой-то момент у меня появилось очень большое количество задач, и я обратился за советом к одному коллеге, который всегда ходил с ежедневником. В ответ он предложил мне книгу о тайм-менеджменте. Так я и познакомился в 2012 году с книжкой Глеба Архангельского «Тайм драйв». Глеб достаточно подробно расписывает, как управлять временем, и предлагает свою собственную систему ведения и планирования времени. Я у него первого прочитал про «лягушек», которых надо «есть» по утрам. «Лягушкой» он (или, возможно, кто-то до него) называл задачи, которые тебе неприятны, но сделав с утра одну такую задачу и потом поняв, что у тебя больше нет таких задач, ты испытаешь невероятное удовольствие. Он же рассказал мне о том, что «слона надо есть по кускам»: то есть если у тебя есть громадная задача, ее надо порезать на части и «есть ее бифштексами». Так у меня на столе появились бумажные ежедневники (не путать с блокнотами, они были всегда и есть сейчас), а в них – записи.
Читать полностью »
На форуме RAIF 2019, который состоялся в Сколково в рамках «Открытых Инноваций», я рассказывал о том, как происходит внедрение моделей машинного обучения. В связи с особенностями профессии я каждую неделю несколько дней провожу на производствах, занимаясь внедрением моделей машинного обучения, а остальное время – разработкой этих моделей. Этот пост — запись доклада, в котором я постарался обобщить свой опыт.
Читать полностью »
Представляем исчерпывающую шпаргалку, где мы простыми словами рассказываем, из чего «делают» искусственный интеллект и как это все работает.
Разграничение понятий в области искусственного интеллекта и анализа данных.
Читать полностью »
На дворе наступила осень, во всю бушует техноутопия. Технологии стремительно рвутся вперед. Мы носим в кармане компьютер, вычислительная мощность которого в сотни миллионов раз больше мощности компьютеров, управляющих полетами на Луну. С помощью Youtube VR мы можем плавать в океане с медузами и китами, а роботы давно исследуют безжизненные горизонты холодных планет.
В это же время инженеры и специалисты ИТ-служб, разработчики и их бесчисленные коллеги разделились на два лагеря: тех, кто создает новые решения (ПО, стратегии, информационные системы), и тех, кто в них разбирается.
Ворвался в экосистему разработок приложений и метод использования микросервисов. Еще недавно это был непонятный, закрытый от посторонних глаз, принципиально новый прием. Но сегодня, спустя всего несколько лет, крупные и средние компании уже уверенно используют этот подход в собственной среде разработки. Что он собой представляет? Мы не будем использовать «классические» определения, а расскажем своими словами.
Всем привет! Меня зовут Людмила, я занимаюсь нагрузочным тестированием, хочу поделиться тем, как мы выполнили автоматизацию сравнительного анализа регрессионного профиля нагрузочного тестирования системы с БД под СУБД Oracle вместе с одним из наших заказчиков.
Целью статьи является не открытие «нового» подхода к сравнению производительности БД, а описание нашего опыта и попытка автоматизировать сравнение полученных результатов и
снизить количество обращений к DBA Oracle.
Правильный отбор признаков для анализа данных позволяет:
Оценка важности признаков необходима для интерпретации результатов модели.
Мы рассмотрим существующие методы отбора признаков для задач обучения с учителем и без. Каждый метод проиллюстрирован open source-реализацией на Python, чтобы вы могли быстро протестировать предложенные алгоритмы. Однако это не полная подборка: за последние 20 лет было создано множество алгоритмов, и здесь вы найдёте самые основные из них. Для более глубокого исследования ознакомьтесь с этим обзором.
Читать полностью »
К концу 2018 года количество подключенных IoT-устройств превысило 22 миллиарда. Из 7,6 миллиардов человек на Земле у 4 миллиардов есть доступ к интернету. Получается, что на каждого человека приходится по 5,5 устройств интернета вещей.
В среднем между временем подключения устройства IoT к сети и временем первой атаки проходит около 5 минут. Причем большая часть атак на «умные» устройства происходит автоматизированно.
Разумеется, такая печальная статистика не могла оставить равнодушными специалистов в области кибербезопасности. Международная некоммерческая организация OWASP (Open Web Application Security Project) озаботилась безопасностью интернета вещей еще в 2014 году, выпустив первую версию «OWASP Top 10 IoT». Обновленная версия «ТОП-10 уязвимостей устройств интернета вещей» с актуализированными угрозами вышла в 2018 году. Этот проект призван помочь производителям, разработчикам и потребителям понять проблемы безопасности IoT и принимать более взвешенные решения в области ИБ при создании экосистем интернета вещей.
Читать полностью »
