Современные средства взлома компьютерных систем, основанные на искусственном интеллекте, стали настолько мощными, что уже почти превзошли человека. Таковы результаты эксперимента, проведённого исследователями Стэнфордского университета (США), пишет The Wall Street Journal.

Обзор ноутбука HONOR MagicBook X16 2026: как раньше, только лучше

Обзор Ryzen 7 9850X3D: три процента за двадцать баксов

Компьютер месяца, спецвыпуск: эпоха отката, или Как дефицит чипов памяти влияет на выбор железа для игрового ПК

Ryzen и 16 Гбайт DDR5: как сэкономить на памяти так, чтобы не лишиться 15 % производительности

Гид по выбору OLED-монитора в 2026 году: эволюция в деталях

Обзор Samsung Galaxy Z TriFold: тройной складной смартфон по цене квартиры в Воркуте

Источник изображения: Fotis Fotopoulos / unsplash.com

Почти весь прошедший год группа учёных из Стэнфорда вела разработку чат-бота с ИИ Artemis, предназначенного для хакерских операций. Artemis сканирует сеть на предмет возможных ошибок — уязвимостей ПО, а затем находит способы эксплуатировать эти уязвимости для взлома систем. Обучив ИИ, они выпустили его из лаборатории и попросили найти ошибки в реальной компьютерной сети инженерного факультета в университете. Деятельность Artemis сравнили с работой настоящих хакеров — специалистов по тестированию на проникновение.

Первоначально авторы эксперимента не ожидали от ИИ многого, но на деле он оказался чрезвычайно хорош и превзошёл девятерых из десяти специалистов, нанятых исследователями для проверки. Artemis обнаруживал ошибки с молниеносной скоростью, а его обслуживание было относительно недорогим — $60 в час, тогда как специалист того же профиля зарабатывает в час от $2000 до $2500. Но и идеальной работа Artemis тоже не была — около 18 % его сообщений об ошибках были ложными срабатываниями; кроме того, он пропустил очевидную ошибку, которую большинство людей заметило на веб-странице.

Сеть в Стэнфорде ранее не взламывалась с помощью ИИ-ботов, и проведённый эксперимент оказался удачным поводом устранить некоторые изъяны в средствах защиты. У Artemis также была функция аварийного отключения, которая позволила бы исследователям мгновенно деактивировать ИИ-агента в случае возникновения проблем. Значительная часть программного кода во всём мире, указывают учёные, не проходила надёжного тестирования на наличие уязвимостей, поэтому инструменты вроде Artemis в долгосрочной перспективе способны обернуться благом для защитников сетевых ресурсов, помогая им находить и исправлять большее число ошибок в коде, чем когда-либо прежде. Но в краткосрочной перспективе это также и угроза — к ИИ за поиском уязвимостей могут обратиться и злоумышленники.

Любопытно, что одну из ошибок Artemis обнаружил на странице, которая не открывалась современными браузерами — специалисты по поиску уязвимостей её пропустили, а он нашёл, потому что открыл эту страницу при помощи утилиты cURL. Ранее разработчик этой утилиты пожаловался, что на него обрушилась лавина ложных сообщений об ошибках в ней, которые якобы обнаруживают модели ИИ.

За последние годы стоимость литиевых аккумуляторов, используемых для питания электромобилей, заметно снизилась, но она по-прежнему может составлять до трети цены машины на электротяге. Беспокойство автовладельцев по поводу долговечности тяговых батарей призвано умерить новое исследование американских учёных.

Ryzen и 16 Гбайт DDR5: как сэкономить на памяти так, чтобы не лишиться 15 % производительности

Обзор ноутбука HONOR MagicBook X16 2026: как раньше, только лучше

Обзор Samsung Galaxy Z TriFold: тройной складной смартфон по цене квартиры в Воркуте

Компьютер месяца, спецвыпуск: эпоха отката, или Как дефицит чипов памяти влияет на выбор железа для игрового ПК

Гид по выбору OLED-монитора в 2026 году: эволюция в деталях

Обзор Ryzen 7 9850X3D: три процента за двадцать баксов

Источник изображения: BYD

Исследователи Стэнфордского университета обнаружили, что реальные условия эксплуатации большинства электромобилей влияют на ресурс тяговых аккумуляторов не совсем так, как прогнозировали их разработчики, опирающиеся на результаты лабораторных испытаний. Нагрузочные циклы испытаний сокращают эксплуатационный ресурс тяговых батарей не совсем так, как показала модифицированная методика тестов, предложенная учёными Стэнфорда.

Они утверждают, что рваный ритм движения электромобилей в условиях городского трафика, короткие поездки, чередующиеся с длительными стоянками, и даже периодические резкие ускорения в действительности влияют на эксплуатационный ресурс тяговых аккумуляторов значительно благоприятнее, чем считалось ранее. При эксплуатации электромобилей частными лицами в условиях города тяговые батареи могут служить на 40 % дольше, чем предполагалось до этого.

Более того, даже короткие резкие ускорения, провоцирующие быструю отдачу заряда тяговыми аккумуляторами в действительности увеличивают их ресурс, а не сказываются на нём губительно, как считалось ранее. Авторы исследования в течение двух лет испытывали 92 образца серийно выпускаемых литийионных тяговых аккумуляторов с использованием профилей нагрузки и зарядки, приближённых к условиям использования электромобилей в городе.

Прежние методики более равномерной нагрузки и зарядки способны имитировать эксплуатацию коммерческого электротранспорта, они в какой-то степени позволяют прогнозировать ресурс тяговых батарей при интенсивной эксплуатации, но у частных владельцев главным врагом батарей становится не количество циклов зарядки и разрядки, а время само по себе. Полученные в ходе исследования результаты можно учитывать при разработке управляющего программного обеспечения для силовых систем электромобилей. Формируемые профили зарядки и разрядки способны серьёзно влиять на продолжительность службы аккумуляторов.

Группа исследователей Стэнфордского университета (США) разработала новую технологию создания голографического изображения, реализуемую при помощи алгоритмов искусственного интеллекта. Она предполагает компактные габариты необходимого оборудования — эта технология может лечь в основу нового поколения очков дополненной реальности (AR).

Обзор ноутбука HONOR MagicBook X16 2026: как раньше, только лучше

Гид по выбору OLED-монитора в 2026 году: эволюция в деталях

Ryzen и 16 Гбайт DDR5: как сэкономить на памяти так, чтобы не лишиться 15 % производительности

Обзор Ryzen 7 9850X3D: три процента за двадцать баксов

Обзор Samsung Galaxy Z TriFold: тройной складной смартфон по цене квартиры в Воркуте

Компьютер месяца, спецвыпуск: эпоха отката, или Как дефицит чипов памяти влияет на выбор железа для игрового ПК

Источник изображения: news.stanford.edu

Лабораторная версия голографической системы нового поколения имеет существенные ограничения — она обеспечивает поле зрения всего в 11,7°, и это намного меньше, чем предлагают AR-гарнитуры Magic Leap 2 и Microsoft HoloLens. Но даже сейчас это компенсируется достоинствами решения: голографические компоненты системы почти помещаются в стандартные оправы для очков и могут производить реалистичные полноцветные движущиеся изображения с разной глубиной.

Как и в других AR-очках, здесь используются волноводы — компоненты, направляющие свет через очки в глаза пользователя. Авторы проекта уточняют, что они создали уникальный «нанофотонный метаповерхностный волновод», который «устраняет потребность в громоздкой коллимационной оптике», а радикальное повышение качества изображения достигается за счёт алгоритмов ИИ. Модели «автоматически калибруются используя обратную связь с камер».

В современной реализации технология представлена прототипом в корпусе, который был создан на 3D-принтере, но авторы проект считают, что он способен перевернуть нынешний рынок «пространственных компьютеров» — сейчас здесь господствуют громоздкие Apple Vision Pro и Meta✴✴ Quest 3. Учёные указывают, что сегодня не существует систем дополненной реальности, сравнимых с их изобретением по возможностям и компактности.