Сегодня у нас #на_ноль_делить_нельзя — рубрика про необычные математические факты и понятия. Её нам помогают делать эксперты «Криптонита»!

🧮 Поговорим о парадоксах — это интеллектуальные головоломки, которые бросают вызов нашей интуиции. Сегодня мы разберём парадокс Торричелли.

Он был сформулирован в 1643 году учеником Галилея — итальянским математиком Торричелли. В статье «De solido hyperbolico acuto» он описал фигуру, называемую сегодня трубой Торричелли или рогом Гавриила.

Хоть этой фигуры и не существует в физическом мире, труба Торричелли может удивить своим парадоксом! Читайте о нём в карточках⬇️

Как ускорить работу Spark с помощью Comet и не переписывать код?

Наш младший инженер по обработке данных Лев Маковеев поделился своим исследованием. Он протестировал ускоритель запросов Apache DataFusion Comet и в отдельных тестах ускорение было более чем десятикратным!

🔘Подробности, результаты тестирования и инструкция по установке плагина уже ждут вас на Хабре!

Сообщество Apache Software Foundation (ASF) продолжает создавать всё новые инструменты для ускорения отдельных этапов работы Spark. Один из них — ускоритель обработки запросов DataFusion Comet, написанный на языке Rust и анонсированный в 2023 году.

❗️Его главная фишка в том, что он легко интегрируется с экосистемой Spark без необходимости внесения каких-либо изменений в код.

Суть «оптимизации» Comet — замена функций Spark'a, работающих на JVM, своими функциями, работающими в рамках движка DataFusion. В обработке больших данных Spark на JVM уступает низкоуровневому Rust'у и движку DataFusion в производительности, поэтому подмена функций положительно сказывается на времени работы. Читать дальше. #языки_программирования

Приглашаем на новую встречу «Ключ к профессии»!

В это воскресенье в 14:00 эксперты из «Криптонита» и других брендов расскажут про профессию «инженер данных»: чем занимается этот специалист, какими навыками он должен обладать и как им стать.

⚡️Успейте зарегистрироваться — билетов всё меньше и меньше!

🔵Для кого?
Для старшеклассников и студентов

🔵Зачем?
Участники смогут задать вопросы экспертам, послушать доклады о профессиях, пообщаться с рекрутерами и оставить им своё резюме на стажировку

🔵Сколько стоит?
Участие бесплатное, но нужно зарегистрироваться

🔵Где проходит?
В Музее криптографии. Вот тут карта, как проехать

🔵Кто будет выступать?

🔹Михаил Богомазов, руководитель группы направления обработки данных в «Криптоните»;
🔹Полина Толстова, ведущий дата-инженер, платформа «Голосовой антифрод», билайн;
🔹Анна Кудрявцева, руководитель группы по работе с молодыми талантами, Positive Technologies;
🔹Алиса Фадеева, директор по развитию цифровых талантов, ВЭБ.РФ.

Зарегистрироваться

А мы уже ждём гостей встречи «Ключ к профессии» у нашего стенда!

Подходите, задавайте вопросы рекрутерам и криптографам и оставляйте заявки на стажировки🔥

А ещё вы можете выиграть классный мерч! Для этого вам надо:
🟩 подписать на наш канал в Telegram и паблик в VK;
🟩решить задачку ниже!

Задача
Напишите в десятичной системе 4-значное число, используя до трёх цифр.

А у нас сегодня задача со звёздочкой — как обычно ваши идеи, решения и рассуждения ждём в комментариях⬇️

Найти наименьшее чётное число большее 32, которое при вычитании из него некоторого простого числа не даёт в результате такое же или другое простое число. #задачки

Можно ли бросить университет на втором курсе и стать успешным криптографом? Увы, эксперты из «Криптонита» и «Кода безопасности» считают, что нет.

💙Скоро выйдет наш подкаст про профессию «криптограф»!

Мы поговорили с коллегами, в чём разница между криптографом-учёным и криптографом-программистом, какими качествами должен обладать этот специалист и где учат на эту профессию. Не пропустите!

В выпуске приняли участие:
🟦Иван Чижов, заместитель руководителя лаборатории криптографии по научной работе, «Криптонит»;
🟦Алиса Коренева, начальник отдела криптографического анализа, «Код Безопасности»;
🟦Егор Ефремов, научный сотрудник Музея криптографии.

📌А чтобы задать вопросы экспертам лично, приходите в это воскресенье в 13:30 на встречу «Ключ к профессии». Зарегистрироваться можно вот тут.

Да, иногда приходится прикладывать сверхусилия. Наверное, это тяжело в принципе для человека, но для криптографа это необходимое условие.

Правильный код и объяснение вчерашней ошибки #накодь

🔴Ошибка заключается в неверной конструкции при использовании функции process. Она возвращает пустые значения: List((), (), ()). Происходит это потому, что yield собирает результаты каждой итерации. В итоге получается список, состоящий из пустых значений Unit — по одному на каждый элемент в data.

❗️Unit в Scala — это аналог void в Java и Си-подобных языках, означающий пустое значение. В данном примере yield собирает результаты printMsg(...), которые все являются Unit (пустыми).

Программисты, привыкшие к императивным языкам и переходящие на Scala, интуитивно ожидают, что такая конструкция будет возвращать какие-то преобразованные данные, например — как это делает map в JavaScript. То есть, начинающие скалисты могут ожидать здесь на выходе список элементов, а получат пустой вывод.

Исправление

Если требуется вернуть список преобразованных значений, тогда нужно использовать эти значения в yield.
def printMsg(message: String): String = { // Теперь возвращает String
println(message)
message // Возвращает саму строку
}

def process(data: List[Int]): List[String] = { // Теперь функция возвращает List[String]
for {
element <- data
} yield {
printMsg(s"Обрабатываем элемент: $element") // Теперь выводится результат String
}
}

📌Решение этой ошибки нам помогли составить «скалисты» из команды инженеров данных в «Криптоните». И если это сообщение читают студенты и старшеклассники, то у вас есть классный шанс узнать, что это за профессия и как стать дата-инженером.

Приходите 27 апреля в 14:00 в Музей криптографии — эксперты из «Криптонита», билайна и других брендов подробнее расскажут об этой профессии.

Зарегистрироваться

А у нас новая ошибка на Scala в нашей рубрике #накодь

В чём проблема в коде ниже? Ждём ответы в комментариях! ⬇️

object UnitError {

def printMsg(message: String): Unit = {
println(message)
}

def process(data: List[Int]): List[Unit] = {
for (element <- data) yield {
printMsg(s"Элемент: $element")
}
}

def main(args: Array[String]): Unit = {
val nums = List(1, 2, 3)
val res = process(nums)
println(s"Результат: $res") // Вывод List[Unit] даёт неожиданный результат
}
}

В это воскресенье в 13:30 приглашаем на «Ключ к профессии»!

Эта встреча будет посвящена профессии «криптограф». Мы с представителями других брендов расскажем про особенности этой специальности, о навыках криптографов и о том, как им стать.

⚡️Успейте зарегистрироваться — осталось совсем немного билетов.

🔵Для кого?
Для старшеклассников и студентов

🔵Зачем?
Участники смогут задать вопросы экспертам, послушать доклады о профессиях, пообщаться с рекрутерами и оставить им своё резюме на стажировку

🔵Сколько стоит?
Участие бесплатное, но на каждое мероприятие нужно зарегистрироваться

🔵Где проходит?
В Музее криптографии. Вот тут карта, как проехать

🔵Кто будет выступать?

🔹Иван Чижов, заместитель руководителя лаборатории криптографии по научной работе в «Криптоните»
🔹Алиса Коренева, начальник отдела криптографического анализа в «Коде Безопасности»
🔹Евгений Алексеев, заместитель руководителя департамента информационной безопасности компании «КриптоПро»
🔹Андрей Жиляев, старший исследователь Центра научных исследований и перспективных разработок в компании «ИнфоТеКС» и другие

Зарегистрироваться

Недавно вышел сериал «Опасные числа» (Prime Target). Он посвящён теме криптографии и включает в себя множество математических и криптографических отсылок.

💙 Мы решили показать несколько кадров сотрудникам лаборатории криптографии компании «Криптонит».

Получилась целая статья, где мы вместе с настоящими криптографами разбираем, какие атрибуты были использованы в сериале, и что из них похоже на правду.

⬅️Читать статью у нас на Хабре➡️

Например, в сериале есть момент, где герой стоит напротив доски, исписанной формулами. Часто в такие моменты происходят киноляпы — но в «Опасных числах» отображена теорема о модулярности, которая использовалась для доказательства Великой теоремы Ферма.

📌Но всё-таки и в этом сериале нестыковки есть — какие именно, узнаете в статье.

Полезные ресурсы для инженеров данных от экспертов «Криптонита»

🔹Telegram-каналы и чаты:
- Я - Дата инженер
- Инженерообязанный
- Data Engineers
- Moscow Spark
- DataYoungers

🔹YouTube-каналы:
- JVM Dev
- SmartData
- Yandex Cloud
- Computer science center
- Лекторий ФПМИ
- Вертикали Яндекса
- Pavel Mavrin
- HighLoad Сhannel
- { между скобок }
- DE or DIE
- DevInsideYou
- Rock the JVM

🔹Подкасты:
- Бреслав и Ложечкин
- Мы обречены
- Радио-Т
- Разбор полётов
- Разрабы
- AWS на русском
- DevZen
- JavaHut
- Naked Science
- Podlodka
- The Art of programming

📌А больше о профессии дата-инженера можно узнать на встрече с экспертами рынка — она пройдёт 27 апреля в 14:00
в Музее криптографии. Регистрируйтесь! #подборки

Бинго начинающего криптографа от Ивана Чижова, заместителя руководителя нашей лаборатории криптографии по научной работе.

В статье он рассказывает, почему криптография — это не шпионская романтика, а тяжёлая работа.

❔Какими ещё качествами должен обладать человек, который хочет связать свою жизнь с криптографией? И как им вообще стать?

Об этом подробнее Иван расскажет на встрече «Ключ к профессии» в Музее криптографии. Там соберутся эксперты и рекрутеры из «Криптонита», «Кода Безопасности», «КриптоПро» и «ИнфоТеКС».

🟢Профессия — криптограф
Когда? 20.04 (вс) в 13:30
Где? Музей криптографии
Зарегистрироваться

Участники из первых уст узнают:
🔹чем занимаются криптографы разных специальностей;
🔹какие специалисты в области криптографии наиболее востребованы сегодня на рынке труда;
🔹где нужно учиться, чтобы стать профессиональным криптографом.

❗️А ещё студенты и школьники смогут поговорить с экспертами и рекрутерами, подать заявку на стажировку и получить классный мерч от брендов.

Скорее регистрируйтесь!

Советы от рекрутеров «Криптонита», как составлять резюме и проходить интервью. Листайте карточки⬆️

📣А больше советов и разбор самых популярных ошибок при поиске работы вы найдёте в трансляции нашего Kryptonite ML Challenge. Коллеги начинают рассказ вот с этого момента прямого эфира.

Посмотрите, особенно если планируете искать работу. #мнения_экспертов

А у нас пятничная задачка! По традиции ждём ваши ответы в комментариях 🔥

Хитрый компьютерный вирус действует незаметно. Первый месяц он бездействует, а со второго месяца начинает ежемесячно заражать только один файл. Уже заражённые им файлы он блокирует, не давая их удалить.

Копии вируса ведут себя точно также, начиная активность только через месяц после своего создания.

Сколько заражённых файлов будет через 9 месяцев, если пользователь не предпримет никаких действий? #задачки

💙 «Криптонит» участвует в двух встречах проекта Музея криптографии «Ключ к профессии». Наши коллеги вместе с представителями других брендов расскажут про профессию «криптограф» и «инженер данных».

🟢Для кого?
Для старшеклассников и студентов

🟢Зачем?
Участники смогут задать вопросы экспертам, послушать доклады о профессиях, пообщаться с рекрутерами и оставить им своё резюме на стажировку

🟢Сколько стоит?
Участие бесплатное, но на каждое мероприятие нужно зарегистрироваться

🟢Профессия — криптограф
Когда? 20.04 (вс) в 13:30
Где? Музей криптографии
Зарегистрироваться

🟢Профессия — инженер данных
Когда? 27.04 (вс) в 14:00
Где? Музей криптографии
Зарегистрироваться

📌Перешлите это сообщение старшеклассникам и студентам — количество мест на мероприятия ограничено, а для них «Ключ к профессии» может стать стартом карьеры!

Если у вас до сих пор нет весеннего настроения, устанавливайте наши апрельские обои на смартфон!🍃🌼🍃

Изображение в хорошем качестве оставили в комментариях. И ставьте 🖤, если хотите обои на май! #обои

А вы знали, что существуют странные числа (weird numbers)?

Казалось бы, что странного может быть в числах... Но математика полна сюрпризов и неожиданных терминов!

👁‍🗨 Как и в случае с избыточными или совершенными числами всё дело в делителях и их сумме — подробности читайте в карточках. #на_ноль_делить_нельзя

Странные числа встречаются редко, а наименьшее из них — 70. Сможете написать ряд из первых десяти странных чисел? Ждём ответы в комментариях!

📚 5 книг, которые советуют прочитать наши дата-инженеры.

Сохраняйте — все их можно купить в книжных магазинах. #подборки

А вот и объяснение вчерашней задачи по Scala! #накодь

Есть у нас тут «скалисты»? Мы принесли вам задачку — что напечатает программа?

Ждём ваши ответы в комментариях! #нашкодь #накодь

Свежая подборка вакансий в команду разработки в «Криптоните»! Откликайтесь сами и отправляйте знакомым! 💙 #вакансии_Криптонит

Senior Data Engineer

Наши ожидания:

🟦опыт работы с большими данными: Hadoop, Spark, Kafka, S3;
🟦хорошее понимание баз данных SQL и NoSQL (PostgreSQL, ClickHouse, Scylla, ElasticSearch, моделирования данных, хранения данных, планирования, проектирования, эксплуатации и устранения неисправностей);
🟦опыт работы с облачными платформами;
🟦знание Python, Java/Scala;
🟦готовность к командировкам.

Data Engineer (SRE)

Технологический стек:

🟦языки программирования: Scala (2.13+);
🟦хранение и обработка данных: PostgreSQL, ClickHouse, Scylla, ElasticSearch, S3, Kafka, Spark;
🟦мониторинг: Grafana, Prometheus;
🟦прочие технологии и фреймворки: Docker, OpenShift (Kubernetes), Typelevel (Cats Effect, Circe, Doobie, Weaver), ScalaTest.

Scala Developer / Senior Scala Developer

Технологический стек:

🟦языки программирования: Scala (2.13+);
🟦хранение и обработка данных: PostgreSQL, ClickHouse, Scylla, ElasticSearch, S3, Kafka, Spark;
🟦мониторинг: Grafana, Prometheus;
🟦прочие технологии и фреймворки: Docker, OpenShift (Kubernetes), Typelevel (Cats Effect, Circe, Doobie, Weaver), ScalaTest.

Системный инженер (внедрение и эксплуатация)

Наши ожидания:

🟦уверенное знание ОС Linux (CentOS, Debian, Ubuntu);
🟦знание контейнеризации Docker, Kubernetes;
🟦уверенное знание сетевых технологий;
🟦уверенное знание систем распределённого хранения данных;
🟦знание современных принципов построения и архитектуры аппаратно-программного обеспечения, технического английского языка;
🟦готовность к выездам в ЦОД («в поля»).

📌Другие вакансии вы можете посмотреть на нашем карьерном сайте!

Что такое метод дистилляции знаний? Рассказывают наши коллеги из лаборатории искусственного интеллекта. #нейрословарь

🧠В сфере искусственного интеллекта используются разные методы оптимизации нейросетей. Среди них метод KD (knowledge distillation) часто применяется для переноса «знаний» от более сложной модели (учителя) к более простой (ученику).

Идея дистилляции знаний в том, чтобы научить упрощённую модель не только предсказывать верные классы, но и подражать поведению «учителя». Особенно это востребовано для смартфонов, интернета вещей (IoT) и граничных вычислений (edge-computing), словом — везде, где нужно «добавить нейронку» на слабое железо.

При обучении «ученика» используются как мягкие, так и жёсткие цели (one-hot метки как в обычном обучении). «Мягкие цели» содержат больше информации, чем простые метки классов. Они показывают не только какой класс правильный, но и как учитель воспринимает другие классы, какие из них считает более вероятными.

🟢Для этого на стороне «учителя» увеличивается гиперпараметр «температура». Он смягчает распределение вероятностей классов, выдаваемое функцией softmax, в результате чего вероятности неправильных классов заметнее отличаются друг от друга.

Оба типа целей учитывает комбинированная функция потерь. Она вычисляет потерю дистилляции (разницу между предсказаниями ученика и мягкими целями учителя), а также стандартную кросс-энтропию (степень несоответствия предсказаний ученика жёсткими метками классов).

Есть три разновидности KD:
🟦оффлайн — учитель обучается без взаимодействия с учеником, а затем генерирует ему мягкие цели;
🟦онлайн — учитель и ученик обучаются параллельно, чтобы адаптироваться друг к другу;
🟦cамодистилляция — модель учит сама себя. Одни слои сети играют роль «учителя» для других слоёв.

❗️Модели, обученные с помощью дистилляции, обычно достигают лучшей точности и обобщающей способности, чем такие же модели, обученные только на жёстких метках классов с нуля.

Также дистилляция знаний используется для сжатия. Она позволяет создавать более компактные модели, которые занимают меньше места в памяти и работают быстрее. В частности, так создавались облегчённые версии больших языковых моделей (LLMs), включая BERT и DeepSeek.

Знаем, что среди наших подписчиков есть те, кто работает в сфере ML. У нас есть для вас подарок — классные стикеры!

Изначально мы их делали для участников соревнования Kryptonite ML Challenge, но решили не жадничать и поделиться cо всеми!❤️

Забирайте по ссылке и делитесь с друзьями!

⚡️Российские эксперты-криптографы предложили способы защиты от утечек по побочным каналам для постквантовых схем!

Иван Чижов, заместитель руководителя нашей лаборатории криптографии, и магистр МГУ Дмитрий Смирнов представили группу схем постквантовой электронной подписи, построенных на основе протокола идентификации Штерна.

Они выделили уязвимые вычислительные элементы протокола, проанализировали основные методы атак на них и предложили способы защиты от утечек по побочным каналам.

В частности, авторы предлагают модификацию протокола Штерна, позволяющую проводить вычисления с секретным ключом в маскированном виде.

📣 Подробнее — у «Нецифровой экономики» и у нас на сайте. #новости_Криптонит

🤖 Мало разработать алгоритм шифрования — ещё нужно убедиться, что его не смогут «прослушать» и обойти физически

Пока учёные экспериментируют с первыми прототипами квантовых компьютеров, исследователи уже посвящают себя развитию постквантовой криптографии. По версии Gartner, именно она будет одним из главных трендов 2025 года — к 2029 году достижения в квантовых вычислениях сделают использование большей части традиционных асимметричных систем шифрования небезопасным.

Но даже самые передовые постквантовые алгоритмы могут быть уязвимы к атакам по побочным каналам — когда злоумышленник анализирует особенности исполнения шифрования на конкретном устройстве. Как стало известно @antidigital, с этим пробелом решили разобраться в российской компании «Криптонит».

❓ Side-channel attacks становятся возможными из-за физических процессов. Например, если следить за перепадами энергопотребления в памяти, можно понять, когда меняются данные на шине. То же касается электромагнитного излучения: по направлению вектора магнитной индукции можно определить характер изменения состояния схемы: с 0 на 1 или с 1 на 0.

При правильно подобранном предположении об алгоритме можно вычислить корреляцию с тем, какие данные он скрывает. А дополнить анализ можно, физически вмешиваясь в процесс шифрования — например, меняя напряжение и используя лазер.

В теории такую уязвимость можно закрыть банальным экранированием. Также применяется балансирование веса Хэмминга на регистрах, перемешивание независящих друг от друга операций и другие. Но по факту все они в итоге оказываются уязвимы к обходным схемам.

✔️ Сегодня на конференции «РусКрипто’2025» эксперты предложили новые способы защиты от side-channel attacks. В исследовании они рассмотрели группу схем постквантовой электронной подписи, построенных на основе протокола идентификации Штерна. К этой группе относится и схема подписи «Шиповник», разработанная в «Криптоните».

Авторы в частности предложили модификацию протокола Штерна, позволяющую проводить вычисления с секретным ключом в маскированном виде. Для этого данные на регистрах нужно хранить в преобразованном виде, задавая его как маску с секретом. При таком подходе стойкость схемы не уступает оригинальной.

Для схемы «Шиповник» при генерации маски можно применять отечественную хэш-функцию «Стрибог» в качестве псевдослучайной. Это упростит алгоритм и архитектуру криптографических чипов, так как «Стрибог» уже используется в схеме «Шиповник».

ℹ️ Авторами исследования выступили замруководителя лаборатории криптографии по научной работе компании «Криптонит» Иван Чижов и магистр МГУ Дмитрий Смирнов. Опубликовать документ с описанием работы должны летом в журнале «Вопросы кибербезопасности».

На прошлой неделе мы рассказали, что наши коллеги разработали новый метод измерения пульса по видеозаписи. Теперь раскрываем подробности эксперимента.

Так как же работает новая технология?

Вся суть — в обработке. Алгоритм отслеживания лица был реализован с помощью нейронной сети MediaPipe. Он не только фиксирует положение лица субъекта, но и размечает на нём свыше 400 локальных зон.

Из них выбираются наименее искажаемые участки лица, которые с наибольшей вероятностью обращены к камере и ничем не закрыты. С них и считывается сигнал. Поэтому наличие очков или бороды практически не влияло на точность измерений пульса.

При этом определение пикселей, принадлежащих выбранным зонам, является самым трудоёмким шагом всего алгоритма, занимающим примерно половину времени его работы.

💬 Подробнее про принцип работы, перспективы и сам эксперимент читайте на Хабре или на нашем сайте. #научные_статьи

🧮 Предлагаем размять мозги нашей задачкой от экспертов «Криптонита»!

Специально не выделяем одного правильного ответа — хотим почитать ваши мысли в комментариях. А своими рассуждениями поделимся чуть позже там же. #задачки

В центре обработки данных (ЦОД) накопилось около миллиарда файлов суммарным объёмом порядка 10 петабайт. Для дедупликации (поиска одинаковых по содержимому файлов) нужно вычислить хеш-значения каждого файла, а затем сохранить их в таблицу и сравнить.

Какую хеш-функцию и с какой длиной хеш-значения лучше выбрать для этой задачи? Ответ поясните.

Kryptonite ML Challenge закончился!

Вчера мы подвели итоги нашего соревнования по борьбе с дипфейком и выбрали победителя — им стала команда MMG из Финансового Университета.

💬 Мы спросили у ребят, что им помогло победить:
Мы смогли выиграть благодаря тщательной подготовке и исследованию области. А ещё мы в моменте принимали нестандартные решения — думаем, это тоже сказалось на результате.
Главный совет участникам таких соревнований — не бояться проиграть и идти до конца! Не сдавайтесь, пробуйте новые подходы и выкладывайтесь на все 100%.

❗️Второе место заняла команда LAB260, а третье место — команда Deepskol. Посмотреть запись питчинга и объявления результатов можно по вот этой ссылке.

Kryptonite ML Challenge в цифрах
🟦На соревнование зарегистрировались 502 человека из 79 городов России.
🟦65 команд приняли участие в соревновании, а 15 из них победили дипфейк.
🟦Мы получили 7 точных, 4 быстрых и 2 очень точных решения.

Благодарим всех за участие!

Kryptonite ML Challenge подходит к концу!

Члены жюри, наши эксперты из лаборатории ИИ, отсмотрели все присланные решения и определились с финалистами!

📣 В это воскресенье, 16 марта, в 12:00 пройдёт онлайн-питчинг проектов, а затем официальное закрытие Kryptonite ML Challenge.

Всех приглашаем присоединиться к трансляции — она будет в нашем паблике VK. Оставляем ссылку.

⚡️В отделе перспективных исследований компании «Криптонит» разработали новый метод измерения пульса по видеозаписи! Он имеет большой потенциал не только в медицине и спорте, но и для повышения общественной безопасности.

Речь идёт о новом методе дистанционной фотоплетизмографии (ДФПГ, rPPG) — бесконтактном измерении пульса. Во время этого процесса регистрируют едва заметные изменения цвета кожи: он меняется, когда увеличивается объём кровеносных сосудов после каждого сокращения левого желудочка сердца (систолы).

🔴Существующие системы ДФПГ достаточно надёжны только в идеальных условиях, поэтому пока они не получили широкого распространения.

❗️Но специалисты «Криптонита» разработали новый метод, более устойчивый к искажениям. Он не требует дорогого оборудования и может использоваться в реальных условиях, не ограничивая свободу действий человека.

Новый метод можно будет применять для скрининга в аэропортах, вокзалах, школах и других общественных местах. Например, она позволит выявлять людей с учащённым сердцебиением и направлять их для прохождения дополнительного досмотра.

Подробности и техническое описание ищите на нашем Хабре. #новости_Криптонит

Как мы посадили на диету наши компоненты и сделали их использование удобнее

Недавно наш руководитель группы разработки интерфейсов Василий Беляев выступал на конференции Dump SPb. Он рассказал о методах оптимизации работы с компонентами и интеграции сторонних библиотек, а также обсудил с участниками рефакторинг через package.json, оптимизацию импортов, сокращение размера бандлов и ускорение сборки.

📣 Делимся записью доклада — для удобства оставили таймкоды.

00:05 — Пара слов о себе и о компании. «Я один из тех людей, кто умеет верстать на таблицах»
01:26 — наш стек для фронтенда. «Мы те ребята, кто не пишет на React'e»
01:55 — проблемы с библиотеками. «Было много тяжёлых компонентов и зависимостей, которые тянулись исторически, вызывали конфликты версий, увеличивали размер проекта и снижали скорость его деплоя»
02:55 — что представляют собой наши продукты и применяемые технологии
04:10 — как выглядит хаос в библиотеках
05:00 — конкретный пример: от тулзов (dev tools) до проекта
05:32 — как всё исправить: убираем импорты, перебираем зависимости, вместо прямых импортов создаём плагины
10:05 — работа с зависимостями
14:25 — рост команды и новые проблемы
15:13 — чиним компонент для одного проекта, но ломаем для другого
15:20 — оптимизируем: меняем workflow и всё делаем через UI-KIT
19:55 — что ещё исправлять?
21:02 — устраняем зоопарк и обеспечиваем совместимость версий
21:45 — собрали все совместимые версии библиотек в Dev-core, чтобы не было таких звонков: «Вася, мы установили компоненты, но у нас сломался datepicker!»
24:47 — «Мы, разработчики, с одной стороны ленивые, а с другой... тоже ленивые! Но мы не могли остановиться и сделали Dev-config!»
27:10 — PROFIT! Время сборки библиотек сократилось на 70%. Размеры бандлов сократились на 95,8%!
28:10 — планы по дальнейшей оптимизации

Также вы можете посмотреть это видео
📺 на Rutube
📺 в VK видео

Компьютер, который весил всего лишь 38 килограмм! Рассказываем про PDP-8 — первый массовый мини-компьютер💻 #история_математики

В пятидесятых годах прошлого века со словом ЭВМ ассоциировался не настольный прибор, а целый зал с гудящими шкафами. Уместить компьютер в небольшом ящике? Эта идея казалась фантастикой!

❗️Но уже в 60-х на смену диодно-транзисторной логике пришла чисто транзисторная (TTL), а сами транзисторы уменьшились и стали надёжнее. Тогда и начались первые попытки перейти от огромных штучных ЭВМ к малым и массовым компьютерам.

Наибольших успехов достигла в этом компания DEC. В 1965 году она представила компактную переходную модель «Straight-8» ещё с диодными компонентами и массой 113 кг.

❗️Спустя год её переделали в транзисторный мини-компьютер PDP-8/S массой 38 кг, и это было началом триумфа.

С разными модификациями PDP-8 выпускался в последующие 14 лет. За это время было продано свыше 50 тысяч экземпляров, хотя даже прогноз в 1000 штук считался крайне оптимистичным.

🟢Рецептом успеха стала сбалансированность архитектуры PDP-8. Он сочетал в себе изящную простоту, низкую стоимость, функциональность и расширяемость.

🔴Расплатой за доступность стала сложность написания программ — у PDP-8 было всего 8 базовых инструкций.

Для представления отрицательных чисел у PDP-8 использовался дополнительный код. Чтобы выполнить вычитание одного числа из другого, нужно было записать вычитаемое как отрицательное число с дополнением до 2, а затем выполнить сложение.

Для отображения состояния памяти и хода выполнения программы у PDP-8 использовались индикаторы на передней панели. В её нижнем ряду располагался набор тумблеров для управления регистром переключения. С его помощью данные вводились в определённые ячейки памяти.

В ранних моделях PDP-8 использовался считыватель бумажной ленты и телетайп-принтер. Со временем был добавлен считыватель магнитной ленты, порт RS-232 и другие интерфейсы ввода/вывода.

❔Где использовали PDP-8? Например, в управлении оборудованием (включая АЭС), обработке научных и телеметрических данных (в том числе и принимаемых со спутников), разработке новых операционных систем и языков программирования. Также на нём запускали программы для бизнеса и простейшие игры.

📌В СССР была известна копия PDP-8 — ЭВМ «Электроника-100И», а на базе следующей архитектуры PDP-11 был создан другой популярный советский мини-компьютер — «БК-0010»

Какой язык программирования сейчас самый популярный? А это смотря как считать! #языки_программирования

В карточках собрали топ-5 языков по версии самых популярных индексов и опросов.

А почитать, на что опирается конкретный индекс и какие проглядываются тренды, можно в нашей статье на Хабре — «Рейтинги языков программирования: что за ними скрывается?»

Дорогие подписчицы! Поздравляем с 8 Марта! Пусть настроение всегда будет таким же радостным, как и в эту субботу🌷

В честь праздника наши коллеги — Анастасия Чичаева, специалист-исследователь лаборатории криптографии, и Светлана Корешкова, руководитель направления обработки и синтеза речи лаборатории ИИ — поделились мыслями про «неженские профессии».

Яркие цитаты читайте в Ведомостях, а интервью — в статье Музея криптографии🔥

В нашем канале обновились рубрики — собрали их актуальный список в одном посте: нажимайте на тэги и читайте только то, что интересно вам❤️

🔹#нейрословарь — разбираем термины из мира нейронных сетей;
🔹#на_ноль_делить_нельзя — рассказываем о неочевидных математических фактах;
🔹#накодь — постим код с ошибкой, а потом рассказываем, как её решить;
🔹#история_математики — рассказываем про необычные математические приборы и ЭВМ прошлого;
🔹#языки_программирования — сделали обзоры Java, JavaScript, Python, C++, Golang, Scala, Rust, Spark и продолжаем рассказывать о трендах;
🔹#научные_статьи — ломаем мозг над сложными статьями сотрудников «Криптонита»;
🔹#задачки — решаем задачки на логику и математику;
🔹#вакансии_Криптонит — приглашаем присоединиться к нашей команде;
🔹#новости_Криптонит — рассказываем, чем живёт компания;
🔹#мнения_экспертов — делимся мыслями наших экспертов на актуальные темы;
🔹#подборки — собираем в одном месте ресурсы для специалистов разных областей ИТ;
🔹#цитаты_вдохновляют — делимся мыслями известных людей;
🔹#интервью — наши сотрудники рассказывают о профессиональном пути и трендах отрасли;
🔹#Криптонит_объясняет — рассказываем просто насколько это возможно о сложных терминах и понятиях.
🔹#ИЯП — изучаем языки программирования прошлого;
🔹#криптословарь — объясняем основные криптографические термины.

💙 У нас три открытые вакансии в лабораторию искусственного интеллекта! Откликайтесь и отправляйте знакомым!

🧠Computer Vision Researcher

Что нужно делать?
🔹имплементировать и поддерживать производство высоконагруженных CV моделей;
🔹создавать, обсуждать и проверять гипотезы по улучшению качества моделей;
🔹проводить мониторинг новейших достижений в областях ML/DL/CV/NLP/Audio.

Стек технологий: Python, Pytorch, Sklearn, Docker, Trinton Inference Server, DeepStream SDK.

🧠Audio Recognition Researcher

Что нужно делать?
🔹поддерживать и расширять набор речевых технологий, связанных с распознаванием речи, выделением и анализом характеристик звука, определением характеристик диктора;
🔹исследовать современные подходы для интересующих задач: проводить эксперименты, реализовывать прототипы и доводить их до запуска;
🔹отслеживать свежие статьи и SOTA по речевым технологиям.

Стек технологий: Python, PyTorch, Git, Docker, ONNX, TensorRT, Triton Inference Server.

🧠Computer Vision Engineer

Что нужно делать?
🔹встраивать решения в области компьютерного зрения в продукты компании;
🔹реализовывать пользовательскую логику в видеоаналитических продуктах компании;
🔹взаимодействовать с командами инфраструктуры, внедрения и разработки;
🔹участвовать в разработке архитектуры продуктов;
🔹формировать предложения по повышению надёжности и производительности продуктов и внутренних инструментов.

Стек технологий: Python, Triton Inference Server, DeepStream #вакансии_Криптонит

Слышали про совершенные и избыточные числа?

Да, может, в повседневной жизни непринципиально, какое перед нами число. Но эта классификация лежит в основе теории чисел — а она имеет большое значение в сфере ИТ и, в частности, для криптографии. Подробнее о ней рассказали в карточках🔥

📌Кстати, а сможете перечислить все делители наименьшего нечётного избыточного числа? (оно есть в карточках) Пишите в комментариях! #на_ноль_делить_нельзя

Что такое Moët MoE? Рассказывают наши эксперты из лаборатории искусственного интеллекта. #нейрословарь

🧠MoE (Mixture of Experts, набор экспертов) — архитектура нейросети, в которой используется набор из нескольких специализированных подсетей меньшего размера. Каждая из них играет роль эксперта и специализируется на определённом типе задач.

Распределяет задачи между экспертами отдельный механизм, который в разных источниках называется шлюзом (gate) или маршрутизатором (router). Анализируя пользовательский запрос и формат входных данных, он решает, кому из экспертов поручить выполнение задания.

❗️Есть два подхода к маршрутизации: жёсткий и мягкий. В первом случае маршрутизатор активирует только наиболее подходящего эксперта, что экономит вычислительные ресурсы.

Второй вариант подразумевает передачу задания всем подходящим экспертам. Каждому из них назначаются веса, с учётом которых составляется обобщённый ответ. Поэтому мягкая маршрутизация требует больше ресурсов, но даёт более точные ответы.

📌На базе MoE построены известные модели с миллиардами параметров, такие как OpenAI GPT-4, Mixtral 8x7B, GLaM, NLLB-200 и другие.

В последние годы популярность MoE растёт, а её применение выходит за рамки больших языковых моделей. За счёт такого подхода модели могут лучше работать при малом обучающем наборе данных. Также расширяется спектр решаемых моделью задач и снижается риск генерации фактически неверного ответа.

🔵 Помимо работы с текстом, ИИ-сервисы на базе MoE находят применение в генерации изображений, видеороликов и музыки, а также в рекомендательных системах. Лаборатория искусственного интеллекта компании «Криптонит» тоже применяет MoE в решении задач обработки текста и аудио.

⚡️Kryptonite ML Challenge стартовал! В субботу мы провели официальное открытие — в нашем соревновании принимают участие 500 человек! Запись открытия можно посмотреть по ссылке.

Мы желаем всем удачи в создании DeepFake-устойчивой FaceID-модели и напоминаем, что ждём решения до 9 марта включительно🔥

Напомним, что участникам Kryptonite ML Challenge нужно создать модель, которая умеет:
🔵 распознавать фальшивые изображения, созданные с помощью DeepFake-технологий без использования модулей защиты от спуфинга;
🔵 сравнивать реальные фотографии одного и того же человека;
🔵 различать снимки разных людей. #KryptoniteML_Challenge

Пока, зима!

Встречаем завтра март с нашими заряженными на тепло обоями на смартфон🔥#обои

🖤 — наконец-то будет тепло!
🗿— вот бы снега побольше…

А вот и вариант решения вчерашней ошибки — читайте карточки🖤

Их нам помог составить Александр Авраменко, руководитель направления системного программирования в «Криптоните» .

Типичные ошибки какого языка программирования смотрим дальше? #накодь

Вам понравилась наша новая рубрика #накодь, а значит, мы продолжаем!

Теперь посмотрим на #rust — найдёте в этом коде ошибку? Пишите в комментариях!

Рейтинг языков программирования на февраль 2025 года

Мы проанализировали сразу несколько индексов популярности — и от рейтинга к рейтингу лидеры отличаются.

Например, вот так выглядит топ индекса TIOBE на февраль 2025 года.
1. Python
2. С++
3. Java
4. С
5. C#
6. JavaScript
7. SQL
8. Go
9. Delphi/Object Pascal
10. Visual Basic

А вот так выглядит последний топ индекса RedMonk.
1. JavaScript
2. Python
3. Java
4. PHP
5. C#
6. TypeScript
7. CSS
7. C++
9. Ruby
10. C

(нет, это не ошибка, 8 места действительно нет)

Почему разные индексы оценивают по-своему популярность языка? Какой рейтинг более объективный? И какие сейчас общие тренды в программировании?

🔘Читайте об этом в нашем новом материале на Хабре: там обзор шести рейтингов и аналитика популярности языков программирования.

Если коротко, то популярность языков программирования отражает текущие тренды:
🔹расширение сферы машинного обучения усиливает позиции Python;
🔹развитие облачных технологий и микросервисов способствует росту Go и Rust;
🔹усложнение веб-разработки приводит к увеличению популярности TypeScript;
🔹потребность в высокой производительности поддерживает востребованность C++.

📌Индекс TIOBE учитывает частоту поисковых запросов, связанных с языками. Дополнительно в рейтинге учитывается число образовательных материалов: количество видеоуроков на YouTube, книг на Amazon и упоминаний на Wikipedia языка программирования. RedMonk Programming Language Rankings — более сложный индекс, который использует данные GitHub (количество репозиториев) и Stack Overflow (количество тегов). #языки_программирования #тренды

⚡️Осталось 5 дней до конца регистрации на Kryptonite ML Challenge!

На нашем соревновании нужно создать модель, которая умеет:
🟦распознавать фальшивые изображения;
🟦сравнивать реальные фотографии одного и того же человека;
🟦различать снимки разных людей.

Успей победить DeepFake!

💙Регистрация открыта до 28 февраля — https://clc.to/kryptonite-ml

А у нас сегодня задача-тест!

Узнать правильный ответ вы можете, нажав на один из вариантов теста ниже. А если не хотите спойлеров, то пишите ваши мысли в комментариях — решение выложим чуть позже🔥#задачки

📌В одной криптографической системе для шифрования файлов на локальном HDD используется ключ AES длиной 256 бит. Назовём его ключ [S]. Он хранится на съёмном носителе с полнодисковым шифрованием [FDE], которое выполняется прозрачно для пользователя.

Для FDE используется алгоритм 3DES с длиной ключа [K] 168 бит. Ключ [K] хранится в защищённой области памяти, доступ к которой ограничивает контроллер съёмного носителя.

При подключении съёмного носителя для доступа к его содержимому требуется ввести четырёхзначный пин-код. На стальном корпусе носителя указано «Military grade encryption MIL-STD-810F». Как вы оцените время, требуемое на взлом всей системы?

Нашли карту инструментов Open Source для разработки искусственного интеллекта от портала ICT.Moscow! В комментариях оставили карту файлом — она может быть полезна тем, кто работает в сфере ML.

На ней собраны 128 инструментов, выложенных в открытый доступ с начала 2020 года по январь 2025 года.

В карту, в раздел «Библиотеки и фреймворки», попали и три решения «Криптонита».
🟦XNumPy. Её написал наш специалист отдела перспективных исследований Игорь Нетай. Она помогает разработчикам контролировать точность расчётов на каждом этапе вычислений.
🟦Tritonserver-rs. Это инструмент на Rust от Михаила Михайлова, системного разработчика «Криптонита». Tritonserver-rs облегчает запуск моделей машинного обучения и их внедрение в приложения.
🟦Loss Landscape Analysis. Эту библиотеку сделал наш коллега из лаборатории перспективных исследований Никита Габдуллин. Она нужна для анализа точности обучения и оценки обобщающей способности нейросетей.

Вот несколько интересных выводов по карте инструментов:
🔹самыми обширными по представленности инструментов стали библиотеки и фреймворки (33% рассмотренных решений). Далее следуют модели искусственного интеллекта (25%), на третьем и четвертом местах — бенчмарки (16%) и датасеты (12%);
🔹только за январь 2025 года уже опубликовано столько же инструментов, сколько за весь 2020 год;
🔹Москва является абсолютным лидером по месту расположения издателей решений Open Source для ИИ — на неё приходится 94% всех проектов;
🔹кооперация — тренд в работе команд: 33% инструментов было создано в сотрудничестве.

Сегодня рассказываем про «Гнома» — первую в мире ЭВМ III поколения. Этот пост написан по не так давно рассекреченным разработкам: фотографий «Гнома» до сих пор нет в открытых источниках.

📌Больше про компьютеры прошлого века читайте в рубрике #история_математики

Наверняка вы слышали о поколениях ЭВМ. Упрощённо к первому поколению относятся «тёплые ламповые» вычислительные машины, а ко второму — на отдельных полупроводниковых элементах.

❗️Третье поколение ЭВМ строилось из полупроводниковых интегральных схем (ИС), что делает их конструктивно ближе к современным компьютерам.

Сейчас все ИС делают из кремния, но в конце пятидесятых годов XX века более перспективным полупроводником считался германий. В 1959 году советский физик Лев Иосифович Реймеров подал заявку на изобретение «Твёрдые логические переключающие схемы «НЕ-ИЛИ» на монокристаллах полупроводника».

🟢Всего через год на их основе серийно выпускались «элементы Реймерова», а ещё через пару лет из них изготавливали 8 различных интегральных модулей «Квант». Этих модулей было достаточно, чтобы реализовать любую вычислительную схему без применения других радиоэлементов.

В 1962 году советский инженер Евгений Михайлович Ляхович предложил использовать ИС на элементах Реймерова для создания авиационного компьютера.

❗️Он стал главным конструктором первой в мире бортовой ЭВМ III поколения с кодовым названием «Гном».

Отличия «летающей» ЭВМ от стационарной колоссальные.

Это жёсткие требования по массе, габаритам, питанию, а главное — надёжности вычислений и стойкости к внешним воздействиям. Бортовому компьютеру приходится работать при больших перепадах давления и в широком диапазоне температур — от +40 до -60 градусов за бортом.

У первой модели «Гном» операционный блок охлаждался погружением во фреон. Такая открытая схема с «фреоновой ванной» хорошо показала себя в лабораторных условиях, но для авиации не годилась. Тогда фреон пустили по замкнутому контуру, отводя тепло на металлические радиаторы. Сейчас этот принцип используется во всех холодильниках и сплит-системах.

Надёжность ЭВМ «Гном» обеспечивалась аппаратной избыточностью. ОЗУ и ПЗУ были разделены на блоки, которые дублировались.

❗️Перед выполнением основной полётной программы выполнялась серия быстрых автоматических тестов. Если хотя бы один из тестов завершался с ошибкой, включался резервный блок.

В декабре 1965 года была представлена следующая ЭВМ «Гном 1-66». У неё впервые применялась двусторонняя печатная плата для лучшего охлаждения элементов.

🔵С 1968 по 1973 годы «Гном 1-66» серийно выпускался на Жигулёвском радиозаводе. Затем его заменили новой версией «Гном-А» с улучшенными характеристиками. Разные версии ЭВМ «Гном» применялись в авиации более 30 лет (до середины 90-х) и характеризовались исключительной надёжностью.

Важная информация для участников Kryptonite ML Challenge! Завтра, 19 февраля в 18:00, мы проведём онлайн-митап — на нём наши эксперты ответят на вопросы по заданию соревнования.

🔘Вот ссылка, чтобы подключиться. Также мы будем вести трансляцию в нашем паблике ВК.

А если вы ещё не зарегистрировались на Kryptonite ML Challenge, то скорее делайте это — до старта соревнования осталось 10 дней!

💙 Зарегистрироваться на Kryptonite ML Challenge!

📣 А в кружке выше один из членов жюри, специалист-исследователь лаборатории искусственного интеллекта Артём Рыженков, делится лайфхаком, как упростить себе участие в соревновании. Надо всего лишь взять выходные на время челленджа😄

Со школьных времён многие знают правило, что «на ноль делить нельзя». Но вообще-то можно!

🧮Рассказываем о неочевидных математических фактах в новой рубрике #на_ноль_делить_нельзя

Сегодня «Криптонит» участвует в конференции Dump Spb! Если вы там, приходите в гости — мы дарим мерч за решение задачки🖤

Как получить наш мерч?
🔹Прийти к нам на стенд
🔹Подписаться на канал «Криптонита» в телеграме.
🔹Решить задачу ниже!

🧮 Задача
Есть некоторое положительное число, которое заканчивается на цифру 2. Если последнюю цифру переместить в начало, то получится число в 2 раза больше исходного. Найдите исходное число.

А у нас сегодня подборка вакансий в команду нашей лаборатории искусственного интеллекта. Откликайтесь и отправляйте знакомым!

🧠Computer Vision Researcher

Основные задачи:
🔹имплементация и поддержка в производстве высоконагруженных CV моделей;
🔹создание, обсуждение и проверка гипотез по улучшению качества моделей;
🔹мониторинг новейших достижений в областях ML/DL/CV/NLP/Audio.

Стек технологий: Python, Pytorch, Sklearn, Docker, Trinton Inference Server, DeepStream SDK.

🧠Audio Recognition Researcher

Основные задачи:
🔹поддержка и расширение набора речевых технологий, связанных с распознаванием речи, выделением и анализом характеристик звука, определением характеристик диктора;
🔹исследование современных подходов для интересующих задач: проведение экспериментов, реализация прототипов и доведения их до запуска;
🔹отслеживание свежих статей и SOTA по речевым технологиям.

Стек технологий: Python, PyTorch, Git, Docker, ONNX, TensorRT, Triton Inference Server.

🧠Computer Vision Engineer

Основные задачи:
🔹встраивание решений в области компьютерного зрения в продукты компании;
🔹реализация пользовательской логики в видеоаналитических продуктах компании;
🔹взаимодействие с командами инфраструктуры, внедрения и разработки;
🔹участие в разработке архитектуры продуктов;
🔹формирование предложений по повышению надёжности и производительности продуктов и внутренних инструментов.

Стек технологий: Python, Triton Inference Server, DeepStream #вакансии_Криптонит

8 золотых правил командной работы на хакатонах

Попросили наших экспертов из лаборатории ИИ поделиться советами по работе в команде на хакатоне.

Получился универсальный список, который поможет выстроить процесс не только на соревновании, но и в рабочих проектах.

🟩Заранее определите пул ролей в команде исходя из задачи и распределите их между собой.
🟩Перед стартом хакатона поближе познакомьтесь с задачей. Посмотрите статьи по теме, готовые модели и данные.
🟩Систематизируйте ведение документации: отчёты по экспериментам и базу знаний команды.
🟩Определите удобную форму коммуникации. Например, на нашем опыте, обсуждения в оффлайне сказываются на результатах более благоприятно, чем общение по переписке.
🟩Отдых — это важно. Оставляйте время на восстановление.
🟩Грамотное представление результатов имеет такое же большое значение, как и сам результат. Если вы добились лучшей метрики, но не можете грамотно преподнести результат жюри, то не стоит рассчитывать на призовые места. Продумайте заранее важные аспекты вашей работы и структурируйте презентацию так, чтобы она была максимально понятной.
🟩Не пытайтесь сразу решить задачу с нуля. Как правило, улучшить готовую модель гораздо быстрее, чем придумывать что-то полностью своё.
🟩Уделите внимание анализу тестовых данных, сформируйте список требований, которым должна удовлетворять ваша модель.

📣 Подробнее о лайфхаках участия в хакатонах читайте в нашей новой статье на Хабре.

На Kryptonite ML Challenge зарегистрировалось уже больше 100 человек! 💙 И наши эксперты-жюри призывают присоединяться к соревнованию!

❗️Регистрация открыта до 1 марта! Скорее переходите по ссылке и участвуйте!

Азамат Канаметов, специалист-исследователь лаборатории искусственного интеллекта компании «Криптонит», сам не раз участвовал в хакатонах. И уверен, что важно не забывать про командную работу!

📌В Kryptonite ML Challenge вы можете участвовать самостоятельно или найти команду в чате соревнования.

Напомним, что главная задача участников — создать DeepFake-устойчивую Face ID-модель. Она должна уметь:
🔹распознавать фальшивые изображения, созданные с помощью DeepFake-технологий, без использования модулей защиты от спуфинга;
🔹точно сравнивать реальные фотографии одного и того же человека;
🔹различать снимки разных людей.