Ivan-Yurievich

Telegram позиционирует себя как один из самых безопасных мессенджеров, и не зря. Конфиденциальность здесь на первом месте. Одной из ключевых функций является возможность общаться, не раскрывая свой реальный номер телефона. Это позволяет сохранять анонимность при общении в публичных группах или с новыми знакомыми. В этой статье мы подробно разберем, как скрыть свой номер в Telegram на всех устройствах, и что именно видят другие пользователи. Алгоритм действий практически идентичен для Android и iOS, с минимальными различиями в интерфейсе. Откройте приложение Telegram. В меню настроек найдите и выберите пункт «Конфиденциальность» (обычно он обозначен иконкой щита). В разделе «Конфиденциальность» найдите пункт «Номер телефона». Нажмите на него. Перед вами откроются основные настройки: Когда вы устанавливаете настройку «Кто может видеть мой номер телефона» в положение «Никто», обычные пользователи, которые находят вас по юзернейму (@username) или с которыми вы общаетесь в группах, будут ви

Если вы хоть раз задумывались, насколько легко злоумышленнику войти в ваш аккаунт, не зная пароля — у Google наконец появился нормальный ответ на этот вопрос. В Chrome 146 для всех пользователей Windows стала доступна технология Device Bound Session Credentials, сокращённо DBSC. Звучит технически, но идея за ней на удивление простая и элегантная. Проблема: куки — слабое звено Когда вы входите на сайт, браузер получает от сервера специальный файл — cookie. Он хранится на вашем устройстве и при каждом следующем визите доказывает серверу: «да, это я, меня уже проверяли». Пароль при этом не нужен. Именно поэтому куки так ценятся в среде киберпреступников. Существует целый класс вредоносного ПО, который называется инфостилерами. Их задача — незаметно пробраться на устройство жертвы и утащить всё ценное: сохранённые пароли, данные автозаполнения, токены авторизации и, конечно, куки. После этого злоумышленник буквально открывает чужой браузер, вставляет украденные куки — и он внутри аккаунта

Все эти ChatGPT, Claude, Gemini — удобно, мощно, но есть нюанс: твои данные уходят на чужие серверы. Для личных задач это окей. Но что если работаешь с чувствительными данными? Или просто хочешь чтобы ИИ работал без интернета, без подписки и без лимитов? Вот тут приходит Ollama. Это инструмент который позволяет запускать большие языковые модели прямо на своём железе — будь то домашний компьютер, рабочий ноутбук или VPS. Я поднял Ollama на своём сервере несколько месяцев назад. Расскажу как это работает, что реально можно делать и где границы возможностей. Ollama — это по сути менеджер локальных LLM-моделей. Он берёт на себя всю сложность: скачивает модели, управляет ими, предоставляет API. Ты просто говоришь «хочу llama3» — и через несколько минут у тебя работающая модель с API совместимым с OpenAI. Почему Ollama а не что-то другое? Несколько причин. Установка занимает одну команду. Нет зависимостей которые нужно собирать вручную, нет сложных конфигов. Работает из коробки. Огромный выб

Есть такое правило в сисадминстве — если ты делаешь что-то руками второй раз, стоит задуматься. Если третий раз — точно пора писать скрипт. Bash-скрипты пугают новичков. Синтаксис странный, кавычки важны, пробелы важны, ошибки невнятные. Но когда привыкаешь — это один из самых мощных инструментов в арсенале. Скрипт написал один раз, запускаешь сколько угодно, передаёшь коллеге, вешаешь на cron — и забыл. В этой статье — реальные скрипты которые я использую. Не абстрактные примеры из учебника, а то что реально лежит на моих серверах и работает. Прежде чем скрипты — несколько вещей без которых никуда. Шебанг — первая строка любого скрипта: bash #!/bin/bash Говорит системе чем выполнять файл. Всегда первая строка, всегда. Сделать скрипт исполняемым: bash chmod +x myscript.sh ./myscript.sh Запускать с отладкой: bash bash -x myscript.sh Флаг -x выводит каждую команду перед выполнением. Незаменимо когда скрипт делает не то что ожидаешь. Важные настройки в начале скрипта: bash #!/bin/bash set

Помню своё первое знакомство с Docker. Открыл документацию, увидел слова «слои образов», «оркестрация», «volumes», «сети между контейнерами» — и закрыл вкладку. Показалось что это какая-то космическая технология для больших компаний с DevOps-отделом. Прошло несколько месяцев, я всё-таки заставил себя разобраться — и теперь не представляю жизнь без Docker. Оказалось что 80% того что нужно сисадмину в реальной работе — это очень простые вещи. Никакой космонавтики. В этой статье я расскажу именно про эти 80%. Без теории ради теории, без академических определений. Только то, что реально используется каждый день. Хороший вопрос. Раньше я тоже так думал: «у меня nginx стоит, PHP работает, MySQL крутится — зачем мне какие-то контейнеры?» Вот реальные сценарии где Docker спасает: «На моей машине работает» — классика жанра. Разработчик сделал приложение, на его ноуте всё ок, на сервере падает. Версии Node.js разные, библиотеки разные, переменные окружения разные. С Docker приложение везде запус

Этот вопрос я слышу постоянно. В чатах разработчиков, в комментариях, от знакомых которые только начинают учиться программировать. Все хотят знать: стоит ли вообще входить в профессию, или ИИ уже всё захватил? Отвечу честно — без успокоительных сказок и без паники. Потому что реальность сложнее чем «всё хорошо» или «всё пропало». Начнём с фактов, а не с ощущений. Рынок найма джунов за последние два года сжался заметно. Это не байки — это то, что видят все кто следит за вакансиями. Компании публикуют меньше позиций для начинающих разработчиков. Конкурс на оставшиеся вакансии вырос кратно. Но вот что интересно: это началось не с появлением ChatGPT. В 2022-2023 году по всему tech-сектору прокатилась волна массовых увольнений — сначала крупные компании, потом средние. Meta, Google, Amazon, Microsoft — все резали штат. И джуны попали под удар первыми: они дороже в сопровождении, медленнее выдают результат, требуют менторства. ИИ появился на этом фоне и усилил тренд. Но он не был единственно

Если ты до сих пор подключаешься к серверу вводя пароль каждый раз — эта статья изменит твою жизнь. Немного, но приятно. SSH-ключи — это одна из тех вещей, которые кажутся сложными пока не разберёшься. А потом думаешь: «почему я не сделал это раньше?». Настраивается один раз за десять минут, работает годами, и заодно делает твой сервер значительно безопаснее. Давай разберём всё по-человечески — без академических определений и лишней воды. Обычная схема подключения по SSH с паролем выглядит так: ssh user@192.168.1.100 # вводишь пароль # подключился Казалось бы — что не так? Работает же. Проблем несколько. Пароли брутфорсят. Любой сервер с открытым 22-м портом получает тысячи попыток подбора пароля в сутки. Это не преувеличение — это реальность. Зайди в /var/log/auth.log на своём сервере и посмотри сколько там строчек Failed password for root. Гарантирую — удивишься. Пароли можно забыть, подсмотреть, утечь. Ключ — это файл на твоей машине. Его не подберут перебором. Пароли неудобны при а

Полтора года назад я поймал себя на том, что пишу очередной CRUD на Express.js и думаю: «я уже делал это раз двадцать». Роуты, контроллеры, валидация, подключение к базе — всё это я мог делать с закрытыми глазами. И именно тогда я решил попробовать отдать эту работу ИИ. Сначала — с недоверием. Потом — с осторожным интересом. Теперь — я не представляю, как работал без этого. Но сразу скажу честно: это не история про «ИИ делает всё, а я сижу пью кофе». Это история про то, как изменился сам процесс работы. И не всё в этих изменениях — хорошее. Первый раз я попросил ИИ написать за меня код примерно в начале 2023 года. Тогда это был ещё ChatGPT-3.5. Задача была простая — написать скрипт на Python, который парсит JSON-файл и раскладывает данные по нужной структуре. Я написал задачу, получил код, запустил — заработало с первого раза. Я потратил минуту. Руками это заняло бы минут пятнадцать, из которых десять — вспоминать синтаксис работы со словарями в Python. Я подумал: «окей, интересно». И

Знаете, есть такие инструменты, которые используешь настолько часто, что они становятся частью мышечной памяти. Открываешь терминал — и пальцы сами набирают нужное, даже не думая. Вот про такие команды я и хочу рассказать. Это не список «топ-100 команд Linux для начинающих» из учебника. Это именно то, что я реально использую каждый день. Некоторые из них простые, некоторые — с нюансами, про которые не пишут в базовых туториалах. Поехали. Я администрирую серверы уже больше десяти лет. За это время через мои руки прошли десятки машин — от маленьких VPS за копейки до серьёзных продакшн-серверов. Ubuntu, Debian, CentOS, Arch — работал с разным. И вот что интересно: несмотря на всё разнообразие задач, базовый набор команд остаётся примерно одинаковым. Я не буду рассказывать про ls и cd — это вы и без меня знаете. Расскажу про то, что реально экономит время и нервы. Казалось бы, что тут рассказывать? grep знают все. Но большинство используют его на 10% от возможностей. Базовое использование

Я не буду делать вид, что провёл «научное исследование» и замерял миллисекунды ответов в лаборатории. Нет. Я просто каждый день работаю с этими тремя инструментами — по работе, для своих проектов, иногда просто из любопытства. И вот что я реально думаю. Сразу предупреждаю: это не реклама ни одного из них. У всех троих есть моменты, когда хочется закрыть вкладку и пойти выпить чаю. Но есть и моменты, когда реально думаешь: «ничего себе, это же работает». Я занимаюсь веб-разработкой, администрирую серверы и периодически пишу статьи. То есть у меня достаточно разнообразные задачи: написать кусок кода, разобраться в ошибке, сгенерировать текст, объяснить что-то сложное простыми словами, помочь с конфигом nginx или придумать структуру проекта. Именно поэтому один инструмент у меня так и не прижился. Каждый из троих закрывает что-то своё. Но обо всём по порядку. ChatGPT от OpenAI — это тот, с кого всё началось. Помню, как первый раз попробовал его ещё в конце 2022-го и просто сидел с открыты