dxdt.blog: занимательный интернет-журнал

Секунду координации (leap second) хотят отменить совсем. Одна из основных причин: по мнению Международного бюро мер и весов, есть большой шанс, что к 2035 году придётся вводить “отрицательную” секунду координации. То есть, раньше, для коррекции – секунду координации добавляли. Часы, работающие по “общепринятому” источнику частоты, ждали одну дополнительную секунду в сутках, чтобы их догнали астрономические события, связанные с вращением Земли. Расчётные сутки – удлинялись на секунду. Процесс должен компенсировать “убегание” метрологических источников частоты от представления о вращении Земли, как об историческом источнике понятия о сутках. Ну или наоборот – происходило “опережение”, тут уж как посмотреть: главное, что всегда есть некая накапливаемая разница, а знак её, вроде, не так важен. Ну, пока не возникает та самая “отрицательная” секунда координации.

Вопрос этот и сам по себе весьма спорный – вращение Земли не имеет строго определения, координация зависит от используемых методов подсчёта наблюдаемых событий и т.д., и т.п. Но это всё технические мелочи, по сравненению с тем, что в 2035 году эта же трактовка может привести к тому, что нужно будет реализовать “отрицательную” секунду, то есть, “перевести часы в обратную сторону” и одну секунду удалить из привычной минуты, и из суток. Представьте, что за 23:59:58 следует 00:00:00 следующих суток! Для точных компьютерных систем это выглядит пострашнее “проблемы 2000”. Из календаря исчезает секунда, поэтому, предположим, если где-то встретится TLS-сертификат, начало действия которого обозначено как 23:59:59, но дата приходится на сутки, когда произошла коррекция, то, получается, такого таймстемпа просто не существовало. И это даже посложнее, чем если кто-то написал 23:59:63. В последнем случае, хотя бы, можно заявить о нарушении формата, а вот 23:59:59 – никаких форматов не нарушает. Нарушает ли их 23:59:60, кстати? Отдельный вопрос. Как бы там ни было, но “отрицательную” секунду координации придётся дальше учитывать во всех вычислениях с преобразованием таймстемпов в календарное время. Тут и положительная-то секунда постоянно приводит к неприятностям, что уж там говорить об отрицательной.

Так что, вполне возможно, секунд координации больше не будет, остчёт секундного времени станет “равномерным”, но зато сделают сразу час координации. Ну а что – час? К нему, предположительно, нужно будет вернуться через несколько веков (именно: см. Draft Resolution C). Так-то. Было бы кому возвращаться.

Нередко я называю современные LLM-системы “синонимайзерами”. Термин, возможно, не самый точный. Однако, как ни странно, его применимость теперь полностью подтверждается свежей официальной публикацией Anthropic, про проставление меток (“водяных знаков”) на выдаче системы Claude. Там уже самое начало текста полностью раскрывает связь с “синонимизацией”. Буквально утверждается, что нет разницы между двумя словами (синонимами) в заданном предложении, поэтому конкретное слово выбирается случайным образом. (На задании псевдослучайной последовательности, управляющей работой такого синонимайзера, как раз построен механизм простановки метки, но сейчас не об этом.)

Цитата (и перевод):

Take the sentence “The weather today was cold and…”. The next word is very unlikely to be “sugary.” But it is quite likely to be “overcast” or “grey.” Under most circumstances, it doesn’t matter much to the reader which of these latter two words the model ultimately chooses—the meaning of the sentence is largely the same either way. In cases like this, the choice is settled by a random number.

/Возьмём предложение “Погода сегодня была холодной и…”. Вряд ли следующее слово будет “сахарной”. Но вполне вероятно, что следующее слово это “пасмурной” или “серой”. В большинстве случаев, для читателя не имеет значения, какое из двух слов модель в конце концов выберет: значение предложения, в общем-то, одинаковое, так или иначе. В случаях, похожих на этот, выбор осуществляется при помощи случайного числа./

Обратите внимание: “синонимы” вне контекста и “случайное число”. Всё сходится. Это описание синонимайзера. Между тем, с литературной точки зрения, два английских предложения “the weather today was cold and overcast” и “the weather today was cold and grey”, конечно, имеют разную коннотацию. Особенно, если предположить, что вокруг есть некий больший контекст. Английский вариант тут работает почти так же, как и русский: “погода сегодня была холодной и пасмурной” и “погода сегодня была холодной и серой”. Но для синонимайзера – здесь главное не коннотация, а то, что синонимы есть и их возможно переставить, а значит, можно и приспособить образовавшуюся вариабельность в качестве носителя метки текста! Далее там как раз объясняется, что если возможности для синонимизации нет, – как в конкретных декларациях фактов, например, – то и метку не применить. Конкретные декларации здесь, это о том, что добротная система не может “синонимизировать” слово “братья” в сообщении о том, что роман “Братья Карамазовы” написал Достоевский.

К сожалению, такой подход начисто удаляет и “интеллект” (в кавычках) и литературную основу, заменяя процесс на механическую “простановку меток”.

В продолжение записки про метки на выдаче LLM-систем, которые должны позволять атрибутировать текст (или другой тип контента), как сгенерированный ИИ/LLM. Тут есть несколько нехороших моментов.

Момент первый. Если определять такие метки будет тот же провайдер, который обеспечивает LLM, то получается существенное усиление позиции этого провайдера: он сможет по собственному разумению приписывать своей системе произвольные тексты.

То есть, LLM-провайдер захватил и использовал в своих целях практически весь контент, до которого смог дотянуться (в том числе, страницы веб-сайтов), а теперь ещё и сможет маркировать контент как “свой”, придавая, тем самым, дополнительную окраску различным публикациям. Тут важно понимать, что это только кажется, будто тут борбьба идёт за то, что некие пользователи распространяют “сгенерированный контент” как “подлинный”. Нет. Вопрос подлинности контента остаётся в стороне. Выдача LLM тоже может быть подлинной. Банальный пример – это, например, публикация, основная часть которой – разбор особенностей этой самой выдачи. Есть и небанальные примеры: цитирование и синонимизирование текстов LLM-генератором.

Так что речь не про произвольную атрибуцию, а про навязываемую окраску: и контент был, буквально, отобран и захвачен через синонимизацию, и результат захвата теперь использовать не позволяется без обязательного окрашивания тем же провайдером того же самого сервиса, в который этот контент утёк. И это всё в ситуации, когда без крупнейших LLM-систем уже практически не обойтись, поскольку и интернет-поиск сломали, и всё вокруг заливается выдачей этих систем. Ещё раз: это, конечно, работает только в том случае, если обнаружение меток и аутентификацию таки оставят за провайдерами LLM-сервисов, а сам метод детектирования не будет подразумевать непрерывного независимого аудита (хотя, кого такой аудит пугает? и где же его “независимость”?).

Момент второй. Что делать, если вполне себе авторский текст, написанный человеком, а не сгенерированный LLM, тем не менее, детектор меток записывает за LLM? То есть, автору говорят – нет, это всё сгенерировано.

– Вы просто переписываете “Википедию”!
– Нет, это не так, это редакторы “Википедии” берут мои статьи за основу.

Ошибки атрибуции, понятно, не то что возможны, они – обязательно будут. Про эти самые ошибки до сих пор написано в тех же самых интерфейсах лидирующих LLM-сервисов. Более того, если метка не является криптографической, то подготовленному человеку не составит особого труда написать текст, который будет определяться как сгенерированный данной LLM. То есть, тут уже получается такое “навязывание метки”. Можно подумать, что это ерунда. Но нет – кто там знает, что “такое сомнительное” могут “навесить” на сервис? Тоже интересный момент.

– Можно ли подзарядить мой смартфон от твоего портативного аккумулятора?
– Конечно. Подключай.
– Спасибо! Ого, а что это там замигало?
– Это данные передаются.
– Да? Ну, ладно, мне нечего скрывать из того, что есть в смартфоне.
– А кто сказал, что данные считываются из смартфона? Напротив, они сейчас туда загружаются. И, кстати, теперь тебе есть, что скрывать.

Момент третий. Что считать достаточной “степенью генерирования”? Подходит ли дорисованная на ночную фотографию пейзажа Луна? Это достаточное вмешательство, чтобы стать “генерированием”? А если Луну дорисовало ПО фотокамеры в смартфоне? А если это сработал “фильтр” в программе для обработки цифровых фотографий, и Луна не дорисована полностью, но “улучшена”? Считается ли исправление орфографических ошибок в тексте достаточным признаком? Сколько ошибок можно исправить автоматом, чтобы деятельность автомата посчиталась как генерирование LLM? Есть ли разница между “орфографией” на буквах и “рисованием” на пикселах? Сколько можно исправить пикселов? Заметьте, что практически всякое установление границ и лимитов на этом направлении тут же приводит к размытию и лимитов, и границ.

Но, конечно, хуже всего выглядит то, что LLM-првайдеры получают возможность помечать как “свой” контент, полученный на основе творчества человеческих авторов, а позже лишь синонимизированный. И на основании такого окрашивания будет выстраиваться отношение к исходным идеям и публикациям. Максима “Компьютер не может ошибаться” приведёт к тому, что LLM-сервис, на основании значения метки, станут считать первоисточником. Причём, вот тут уже и не требуется, чтобы метки обрабатывал тот же провайдер, который предоставляет LLM-сервис.

Сейчас модная тема – влияние AI/ИИ на математику. Из-за того, что эта тема очень хорошо “прогрета” хайпом, раздуваемым вокруг ИИ/AI в прессе широкого назначения, она уже стала довольно сильна и внутри математического сообщества. Недавний пример раздувания – публикация OpenAI решений очередных “важных задач” силами LLM-систем. Чуть более ранний пример “внутренней реакции” – The Leiden Declaration.

Тут, естественно, основной момент в том, что коммерческие компании начали активно использовать реально специальные математические задачи в качестве марекетингового хода. Такой грубый перелом социальной страты нравится далеко не всем. Мнения, в стиле “что же теперь нам всем делать”, есть разные. Иногда интересные. Вот, например, в свежей статье The Crisis of AI-generated Mathematics (Max Weinreich, препринт), в качестве ответа на публикации, генерируемые LLM, фактически, предлагается внедрение на стороне журналов нового процесса, который приведёт к построению “обратной капчи”. Такая “обратная капча” нужна для доказательства того, что кто-то, – то есть, “человеческий математик”, – претендующий на “владение темой статьи”, действительно хорошо разобрался в этой теме. Цитата (перевод с английского):

Традиционное авторство можно было бы заменить на принцип “совладения” для математических идей. В этой парадигме всякий математик, который продемонстрировал “императивное” (“авторитетное”, authoritative) понимание работы, – на уровне, ожидаемом от автора сейчас, – сможет претендовать на то, чтобы стать “совладельцем” идеи, даже после публикации основного результата. У каких-то статей будет несколько “совладельцев”, а у других – десятки или даже сотни. Журналы получат захватывающую, – но трудную, – роль по установлению норм подтверждения понимания и сопровождения инфраструктуры “совладения”. На это потребуется время, очень много времени. Детальное объяснение целой статьи скептически настроенной аудитории часто составляет предмет целого спецкурса. Но если математики более не заняты написанием статей, то у нас будет дополнительное время. Это время нужно вернуть математике, в её наиболее социальных и человеческих формах.

Ключевые слова тут – “социальной” и “человеческой”.

Кстати, я не так давно писал про тавтологические капчи. Это концептуально похожая идея.

В Cloudflare на днях обновили свой сервис мониторинга логов Certificate Transparency (CT). Мониторинг отслеживает публикацию в логах (пре)сертификатов для заданного доменного имени. Напомню, что в прошлом году ни наличие сервиса мониторинга, ни наличие собственных логов CT, не помогли Cloudflare в течение нескольких месяцев выявить неавторизованный выпуск TLS-сертификатов для собственного же сервиса 1.1.1.1 (один из самых известных сервисов Cloudflare). Возможно, какие-то выводы были сделаны. Однако в этом контексте текущее обновление сервиса мониторинга CT выглядит ещё более странным. Дело в том, что это обновление отключает вывод оповещений о сертификтах, выпущенных системами Cloudflare. И делает это при помощи фильтра по открытым ключам.

То есть, если кратко, то клиентам, использующим веб-фронтенд Cloudflare и мониторинг CT, в этот самый мониторинг больше не будут приходить уведомления о том, что для их домена сертификат выпущен Cloudflare в рамках работы веб-фронтенда. Озвучиваемая причина: сертификаты выпускаются часто (у них короткий срок действия), оповещения дублируются, множатся, а их большой поток запутывает пользователя, который, в результате, перестаёт реагировать на подобные оповещения вообще. (Кстати, в истории с 1.1.1.1, “большое количество оповещений” прямо названо среди причин, по которым неавторизованные сертификаты не обнаружили своевременно – тут у Cloudflare все последовательно.)

Различать предлагается не сертификаты, а ключи. Так что сервис мониторинга CT больше не будет присылать уведомления об обнаружении в CT-логах серверных сертификатов, если эти сертификаты содержат тот же открытый ключ, который был сгенерирован Cloudflare для использования на TLS-прокси в сервисе веб-фронтэнда. И это весьма важный момент. Который, тем не менее, в сообщении Cloudflare освещается как-то однобоко. Да, по открытым ключам различать сертификаты удобнее, чем по отпечаткам полного сертификата. Я и сам так рекомендую делать, это здравый подход. Когда применяется правильно. Но нельзя забывать, что для выпуска сертификата Удостоверяющему Центру (УЦ) не нужен секретный ключ, соответствующий открытому ключу клиента.

То есть, то, что Cloudflare отслеживает и фильтрует сертификаты по ключу, не означает, что отслеживаются только сертификаты, выпущенные по запросу систем Cloudflare. Это совсем разные вещи, но про это Cloudflare не сообщает. Поскольку выпуск сертификата не требует секретного ключа, то, технически, какой угодно УЦ может выпустить сертификат для того же серверного открытого ключа, что использует и Cloudflare. Однако мониторинг CT, если верить описанию, этот сертификат не покажет. Проверка подписи в CSR и пр. – это, да, это всё привычные шаги, но, ещё раз, технически они никак на выпуск сертификата не влияют.

Конечно, такой выпуск сертификата для произвольного ключа – возможность весьма теоретическая, не поспорить: да, для выпуска секретный ключ не нужен, но, как минимум, чтобы использовать подобный “подменный” сертификат – тут секретный ключ уже потребуется. Это, однако, не отменяет странной подмены понятий: совпадающий открытый ключ – вообще никак не означает, что сертификат был выпущен по запросу систем Cloudflare, утверждать такое – ошибка.

Естественно, мониторинг CT с подобным фильтром “по ключам” в принципе не сможет проинформировать о некоторых критических событиях. Например, если скомпрометирован аккаунт в Cloudflare и кто-то выпускает “левые сертификаты”. Да, тут можно возразить, что если скомпрометирован аккаунт, то тогда и мониторинг можно отключить. Да, можно. Но не всегда аккаунт скомпрометирован полностью. Дело в том, что авария или взлом на стороне систем Cloudflare – тоже выпадают из новой версии мониторинга, а между тем, тут уже полезно было бы оповещение: потому что “сломаться” может и лишь та система, которая генерирует сертификаты, например.

Как именно отпечатки ключей используются? Возможно ли их “просачивание” между аккаунтами? Непонятно. Если такое возможно, то Cloudflare может использовать тот же открытй ключ, но для разных имён и, соответственно, разных сертификатов, хотя бы и по ошибке. Сертификаты будут опубликованы в CT-логах, но фильтрация по значению ключа такое не покажет.

Не менее интересно и то, что, если скомпрометирован сам фильтр, то можно добавить туда “нужные ключи” и – мониторинг перестанет выводить новые сертификаты. Ну или вообще там в результате атаки будет создан поток для добавления “правильных ключей” – такое нынче тоже нельзя исключать.

В общем, получилась подмена базовой концепции. Формулировка базового вопроса, стоящего за подобным мониторингом CT, такая: разрешил ли администратор имени выпуск этого конкретного сертификта? Но, получается, что её “незаметно” подменили на другую: узнаёт ли сервис Cloudflare данный открытый ключ из сертификата? Почувствуйте, как говорится, разницу.

Всё это, понятно, не делает мониторинг бесполезным, но всё же. Остаётся надеяться, что сделают флаг в настройках – “Показывать все сертификаты”.

Между тем, под видом борьбы с AI-ботами уже предлагают полностью сломать веб. Вот до чего уже дошло. Проект ShieldFont при помощи шрифтовой подстановки заменяет одни слова на другие.

То есть, буквально, в тексте страницы написано одно слово, но процессор шрифтов визуализирует совершенно другое. Естественно, это делается через подменный, заведомо кривой, шрифт! Предполагается, что AI-боты споткнутся на исходном тексте, так как в нём “не те слова”. Я недавно объяснял на конкретных примерах с подменой букв, что это вообще не так – разбор подобного не представляет никакой проблемы для современных LLM-систем: достаточно взять подменяющий шрифт и построить таблицу замены, можно сразу “в токенах”. Более того, продвинутая LLM-система ещё и сама сможет код сгенерировать (написать), реализующий такую обработку.

Зато для обычного пользователя – веб будет полностью сломан, на самом низком уровне этого веба: различные языки и системы письма, поиск по странице, речевой браузер, собственный набор шрифтов, просмотр в консольном браузере – всё это сломается, но не только это. Что уж там говорить о следовании веб-стандартам. И только для “AI-скрейперов” – никакой заметной проблемы. Возможно, впрочем, в этом и смысл?

Забавно, что в описании такая “замена слов” называется заменой на “лигатуру”, но, естественно, это не лигатура никакая: конечно, лигатура может соответствовать короткому слову, но не наоборот – произвольное слово не может стать лигатурой, чтобы “помешать боту”, потому что лигатура – это про буквы. И ещё более забавно, что, если верить репозиторию с кодом проекта на Github, в разработке использовалась LLM-система Claude.

В декабре 2024 года я писал на dxdt, что эффективным направлением применения ИИ-LLM к математическим задачам был бы поиск контрпримеров к более или менее известным утверждениям, в формате компьютерного доказательства. В качестве примера сборников подходящих задач я приводил “Коуровскую тетрадь” (это широко известный в узких кругах канонический список задач теории групп). Цитата из той записки:

Для заметной части из этих проблем и связанных задач можно было бы отыскать контрпримеры (и даже просто – примеры), используя современные возможности по оптимизированному перебору текстов компьютерных доказательств.
[…]
То есть, это самое реальное применение для знаменитых “LLM с нейросетками” на ближайшее время, при котором они могли бы оказаться очень эффективными для математических исследований.

Ну, идея довольно очевидная, поэтому, кто бы сомневался, что именно так и вышло: на днях OpenAI опубликовали список из десяти достаточно известных математических проблем, к которым предложены решения или контрпримеры, найденные “методами ИИ”, с использованием Lean.

Интересно, что одна из решённых в OpenAI задач – прямо указана и в “Коуровской тетради”, но лишь в самой свежей, 21-й редакции (я проверил только для англоязычной версии, понятно). В публикации OpenAI – это третья глава с утверждением non-sofic groups exist и контрпримером – с построением такой группы. В англоязычной “Коуровской тетради” это задача 21.86. Да, там обратная формулировка: “всякая ли группа является софической (sofic)?”. Но это как раз то, что нужно для поиска контрпримера: покажите одну группу, которая non-sofic, и это даст ответ – нет, не всякая. (“Софической”, конечно, не лучший перевод – должно быть “терминальной” или “терминируемой”, но данный вариант уже занят.)

Но что особенно занятно, так это то, что решённая ИИ OpenAI задача 21.86 в тетрадь добавлена в этом же, 2026 году! Удивительное совпадение. Например, препринт на Arxiv с 21-м изданием, в котором появляется данная задача, датирован январём 2026 года (версия 39, кому интересно). Естественно, сама исходная гипотеза про “софичность” всех групп – сильно старше, она, примерно, 2000 года. Однако в более старых версиях “Коуровской тетради” она не указана, а, похоже, появляется только в 2026 году.

В Anthropic пишут, что в августе начнут (или уже начали) добавлять специальные “метки происхождения” в тексты и другие материалы, которые генерирует ИИ-LLM Claude. Метки должны обозначить то, что текст сгенерирован данной LLM (ну или сгенерирована картинка, или ещё что-то).

Понятно, что подобные невидимые метки там могли добавлять и раньше. Как минимум, метки полезны для того, чтобы повторно не загружать в LLM выдачу этой же LLM. Метки можно сделать полностью скрытыми, чтобы для обнаружения нужно было знать секретный ключ, а если сгенерированного материала достаточно много (в битах), то метка может переживать и редактирование (если это, конечно, не просто поле в “метаданных” файла). Очередной заход, насколько можно понять, подразумевает “видимые” метки, то есть, метки, как минимум, пригодные для обнаружения заинтересованными сторонами кроме провайдера LLM-сервиса – в этом весь смысл. Объясняют всё требованиями европейского законодательства, конечно.

Вообще, с подобными, – но невидимыми, – метками интересен совсем другой аспект: грамотно сконструированные метки позволят определять не просто LLM-источник, но конкретное происхождение текста (не только текста, понятно: то же применимо и к картинкам, и к видеофайлам). Это даёт мощный механизм влияния. Я писал об этом в 2024 году:

Скрытые метки (“водяные знаки”), добавляемые в тексты, которые генерируют ИИ LLM, могут содержать много дополнительной информации. Вообще, в метку можно поместить и уникальный идентификатор пользовательской сессии, внутри которой этот текст был выдан системой. То есть, получается, что какой-то пользователь привычно использовал очередной сервис GPT для генерирования текста, который потом подредактировали и опубликовали в Сети. Бот провайдера сервиса GPT этот текст позже находит и связывает с пользовательской сессией. Теперь провайдер сервиса знает, какие пользователи для чего тексты генерируют. Соответственно, может вносить нужные изменения, оказывая прямое влияние на результат.

Появилась новая публикация (Daniel R. Simon), предлагающая квантовый алгоритм, взламывающий – теоретически! – криптосистемы типа ML-KEM/ML-DSA за полиномиальное время (то есть, атака предложена на задачу, лежащую в основе предположения о стойкости, в том числе, ML-KEM/ML-DSA, но подходит не только для них). Для работы алгоритма потребуется подходящий квантовый компьютер – уже этим многое сказано. Однако пока что и сама работа опубликована в статусе черновика, о чём там прямо сказано. То есть, скорее всего, – найдутся ошибки.

(У меня самого в этом направлении квантовых изысканий всё время вызывает сомнение ловкое “превращение вероятностей”, которые то идут потоком амплитуд, – это чисто квантово-механическая штука, обычно, описываемая при помощи комплексных чисел, – то вдруг становятся привычными вероятностями. Но я пока сформулировать это сомнение на более или менее понятном языке не могу, так что оставлю в скобках. Тем более, что это всё применимо и к алгоритму Шора.)

Если же ошибки в упомянутой выше работе не найдутся быстро, то это будет означать, что для атак на постквантовые алгоритмы предложен квантовый алгоритм. Это занятно. Но в этом нет никаких противоречий: почти вся практическая современная постквантовая криптография строится из предположения стойкости к алгоритму Шора, а вовсе не к мифическому “перебору на квантовом компьютере”, который придумали в газетах и о котором едва ли не повсеместно в тех же газетах сейчас пишут. Это всё, без всяких оговорок, прямо применимо к ML-KEM/ML-DSA: никто не доказал, что нельзя разработать квантовый алгоритм для эффективного взлома этих криптосистем – есть только рассужения о том, что алгоритм Шора к ним не подходит (если вдруг вы хотите в нескольких словах узнать почему не подходит, то вот: потому что там, в атаке на ML-KEM/ML-DSA, нельзя прямо применить алгоритм нахождения периода некоторой функции). Но специальный квантовый алгоритм, отличный от алгоритма Шора, вполне может существовать. Даже так – скорее всего, такой эффективный алгоритм есть, его только нужно найти и описать, а это очень сложно.

Что будет означать появление описания квантового алгоритма, эффективно взламывающего ML-KEM/ML-DSA и другие криптосистемы под собирательным обозначением “на решётках”? Это точно не приблизит к реальности сами универсальные квантовые компьютеры, но зато создаст вполне себе хорошее обоснование для того, чтобы либо улучшать стойкость ML-KEM/ML-DSA и прочих “решёточных” криптосистем, либо переходить на другие криптосистемы. И это будет весьма забавно: для атаки на постквантовые криптосистемы предложены новые теоретические квантовые алгоритмы, поэтому нужны суперпостквантовые криптосистемы, устойчивые и к алгоритму Шора, и к новому алгоритму “Имярек”.

Посмотрим, в общем, что там предложат. Так или иначе, но считать ML-KEM/ML-DSA неприступными – точно ещё рано.

(Update, 17/08/2026: в свежей работе (Aparna Gupte, Seyoon Ragavan, Mark Zhandry) утверждается, что квантовые алгоритмы данного типа, – как предложенный в исходной публикации, – вообще не позволяют извлечь информацию в количестве, необходимом для взлома криптосистемы.)

Тем временем, для игры Quake продолжают выходить дополнения и новые уровни, в том числе, вполне официальные (ну, с учётом административных пертурбаций, приключившихся за тридцать прошедших лет): юбилейное дополнение называется Dawn of the Machine. За Quake, конечно, необходмо записать заметное историческое влияние на мир компьютерных игр, но, всё же, по данному показателю – это далеко не Doom.

Пишут (англ.), что в Google придумали не вводить идентификацию разработчиков Android-приложений в странах, подпадающих под санкции. Сама история с обязательной идентификацией – это про требование Google для разработчиков приложений под Android на Google-сертифицированных устройствах: такие разработчики должны будут зарегистрировать специальный аккаунт в Google, вместе с ключами подписи, иначе их приложения не будут допускаться в ОС на устройствах. То есть, не очень-то “свободная платформа” получается. Всё для безопасности, понятно.

Однако с подсакнционными странами – выходит ещё интреснее, прямо в соответствии с литературными традициями киберпанка: так как такие санкции запрещают Google проводить бизнес-транзакции, то, если в стране Google-сервисы полностью доступны, но страна находится в “санкционных списках” Штатов, Google собирается просто ничего не менять, но локально. Как заявляют на странице пояснений, это означает, что разработчики из подсанкционных стран остаются без требования регистрации, но и приложения таких разработчиков могут устанавливаться только на устройства, находящиеся в подсанкционных странах, а не в остальном мире. Анклав для программ.

Как пишут в Ars Technica: Google таким образом строит отдельный “пузырь” для “второсортных” разработчиков и пользователей “под санкциями”, тем самым привязав возможность международного распространения приложений для Android к “прихотям министерства финансов (Казначейства) США”, управляющего санкционными списками.