Свежее

Критическая ошибка в популярном open‑source Python‑фреймворке Starlette могла открыть доступ к серверам миллионов AI‑агентов. Обновление уже есть, но многие системы всё ещё уязвимы.

Исследователи описали атаку на Marimo, где после эксплуатации уязвимости CVE-2026-39987 злоумышленник использовал LLM-агента для дальнейшего движения по инфраструктуре и поиска данных.

AI-код всё чаще попадает в pull request’ы, но обычный git blame не показывает, как он появился. Actionable provenance предлагает показывать prompt, модель и контекст прямо во время code review.

TAdviser считает, что ИИ становится необходимым инструментом для бизнеса и госуправления. Главный вопрос теперь не в моде на нейросети, а в том, как безопасно встроить их в реальные процессы.

«Яндекс» представил Alice AI LLM Flash — более дешёвую модель для массовых бизнес-задач. Одновременно в Yandex AI Studio появился DeepSeek V4 Flash с контекстным окном 1 млн токенов.

Поисковая выдача стала сложнее: AI Overviews, антибот-защита, rich-блоки и высокие требования к скорости меняют подход к SERP API. Разбираем, почему для AI-приложений это уже не просто скрейпинг, а важный слой инфраструктуры.

NVIDIA представила Nemotron-Labs Diffusion — семейство языковых моделей, которые могут генерировать текст не только слева направо, но и через diffusion-декодирование с параллельным уточнением токенов.

DeepSeek сделала скидку 75% на V4-Pro постоянной. API модели теперь стоит в четыре раза дешевле первоначального тарифа, что усиливает ценовую конкуренцию на рынке LLM.

GitHub собрал раздел с техническими руководствами по разработке ПО: от контроля версий и тестирования до архитектуры, технического долга, SDLC и platform engineering. Это не новости, а спокойная база знаний для разработчиков и команд.

Группа TeamPCP массово заражает open source-пакеты и инструменты разработчиков. Один из громких эпизодов затронул внутренние репозитории GitHub после установки вредоносного расширения для VS Code.

CISO MWS Cloud Виктор Бобыльков заявил на ЦИПР-2026, что ИИ пока создаёт бизнесу больше проблем, чем пользы. Главные риски — утечки данных через публичные нейросети и использование ИИ для разведки перед атаками.

AI ускоряет кибербезопасность, но одновременно создаёт новые риски: Shadow AI, prompt injection и атаки без классического malware. Компании выигрывают только тогда, когда внедряют AI с контролем доступа, логированием и понятными правилами работы с данными.