IT For Prof

Google Finance теперь с AI-глубиной Google обновила Finance — теперь это не просто графики, а умный инструмент с поддержкой AI. Новый «Deep Search» отвечает на сложные вопросы вроде *«Как изменение ставки ФРС влияет на банки?»*, анализируя новости, тренды и котировки. Появились свечные графики, технические индикаторы (SMA, EMA и др.), живая статистика по акциям, сырью и криптовалютам. Можно переключаться между классическим и новым интерфейсом. Главное — AI-функции встроены прямо в поиск Google, делая финансовые ответы более контекстными и визуальными. Это упрощает анализ рынка даже для новичков. 💬Мнение эксперта: «Google превращает Finance в инструмент для быстрой аналитики, убирая барьер между пользователем и данными. Это шаг к тому, чтобы любой человек мог понять логику рынка без сложных платформ и терминалов».

🧠 ИИ против уязвимостей: OpenAI представила Aardvark OpenAI запустила Aardvark — автономного агента на базе GPT-5, способного самостоятельно искать уязвимости в исходном коде. Он анализирует репозитории, отслеживает коммиты, оценивает риски и даже предлагает исправления, создавая pull-request для ревью. В тестах Aardvark обнаружил до 92% известных уязвимостей, что делает его потенциально мощным инструментом для DevSecOps-команд. Агент интегрируется с CI/CD и способен проводить аудит кода почти в реальном времени. Сейчас проект находится в частной бете и доступен ограниченному числу компаний и open-source-инициатив. 💬 Наше мнение: Aardvark может изменить подход к безопасности, но контроль человека остаётся ключевым — ведь даже ИИ может ошибиться.

⚙️ Cloudflare против Perplexity: новая угроза для инфраструктуры Компания Cloudflare выдвинула обвинения в адрес AI-стартапа Perplexity, утверждая, что тот использует замаскированные боты, имитирующие работу обычных браузеров. По данным Cloudflare, эти боты игнорируют установленные запреты и осуществляют массовый сбор контента с веб-ресурсов, что приводит к увеличению нагрузки на серверную инфраструктуру. 🔍 Значимость ситуации Подобный вид скрытого сбора данных может внешне напоминать стандартный пользовательский трафик, однако на деле способен перегружать серверы, нарушать баланс нагрузки и мешать системам мониторинга. Системным администраторам стоит учитывать: даже надёжные защитные механизмы могут оказаться неэффективными, если краулеры умело маскируются под действия реальных пользователей. 💭 Мои размышления Такие случаи наглядно показывают: современная инфраструктура должна быть готова не только к классическим атакам вроде DDoS или эксплуатации уязвимостей, но и к более изощрённым угрозам — к так называемому «интеллектуальному шуму», создаваемому AI-сервисами. Грань между легитимным сбором данных и злоупотреблением становится всё тоньше. Преимущество получают те, кто умеет глубоко анализировать логи и распознавать аномалии среди обычного трафика. 🛡 Рекомендации по защите Чтобы минимизировать риски, связанные с замаскированными краулерами, рекомендуется: • провести детальный анализ логов веб-серверов и выявить всплески трафика от подозрительных User-Agent; • настроить rate-limiting и внедрить дополнительные фильтры в WAF; • организовать постоянный мониторинг аномалий — резкий рост обращений с одного IP или нетипичные шаблоны поведения в логах.