sejournal.io

Вот перефразированная новость на русском языке:

16 июля VentureBeat опубликовал результаты опроса о безопасности корпоративных ИИ-агентов. Среди 107 опрошенных 18% сообщили о подтвержденном инциденте, а еще 36% — о ситуации, которую удалось предотвратить до того, как был нанесен ущерб.

Еще 42% участников не сталкивались с подобными происшествиями. В 5% компаний ИИ-агенты не использовались в рабочей среде, а 2% организаций вообще не отслеживали такие инциденты.

Опрос проводился в июне 2026 года среди представителей компаний с численностью персонала более 100 человек. Выборка была сформирована методом самовыбора, поэтому в ней преобладают представители среднего бизнеса.

Агенты продолжают использовать общие учетные данные

Лишь 32% респондентов заявили, что каждый ИИ-агент в их компании имеет собственную управляемую учетную запись с ограниченными правами. Это позволяет контролировать доступ и точно знать, какая программа выполнила то или иное действие.

Еще 48% отметили, что отдельные идентификаторы есть только у некоторых агентов, а остальные по-прежнему используют общие учетные данные. В 32% компаний агенты в основном работают через общие API-ключи, аккаунты сотрудников или служебные учетные записи. В этом вопросе можно было выбрать несколько вариантов, поэтому, по оценке VentureBeat, хотя бы частично общие учетные данные используют 69% опрошенных организаций.

Среди компаний, где практикуется такой подход, 63,5% сообщили об инцидентах или предотвращенных угрозах. В организациях, где у каждого агента был свой идентификатор, этот показатель составил 40,9%. Авторы подчеркивают, что это говорит о связи между факторами, но не доказывает причинно-следственную связь, тем более что группа с отдельными идентификаторами включала всего 22 участника.

Для защиты ИИ-агентов 49% организаций ограничивают их права непосредственно во время работы. Еще 47% используют мониторинг и логирование, но не всегда могут автоматически остановить опасное действие. Только 30% изолируют агентов с наиболее широкими правами в песочницах.

Компании полагаются на защиту от поставщиков ИИ

82% респондентов назвали основным уровнем безопасности встроенные инструменты поставщиков ИИ-моделей или крупных облачных платформ. Решения специализированных компаний по защите агентов использует гораздо меньшая доля участников.

Встроенные ограничения OpenAI применяют 51% организаций, Google — 36%, Microsoft — 35%, Anthropic — 29%. Участники могли выбирать несколько продуктов, поэтому сумма показателей превышает 100%.

Средняя удовлетворенность текущими средствами защиты составила 4,2 балла из 5. Этот показатель рассчитан на основе ответов 82 участников.

Самой распространенной статьей расходов стало 6–10% общего бюджета кибербезопасности — такой диапазон указали 46% респондентов. Еще 26% тратят на защиту ИИ-агентов 1–5% бюджета, а 8% — менее 1%. Таким образом, не более 5% бюджета выделяют в сумме 34% опрошенных. Доля компаний с расходами свыше 10% составила 24%.

Несмотря на высокую удовлетворенность текущими решениями, 59% организаций планируют в течение года внедрить новый инструмент, дополнить имеющийся набор или заменить один из продуктов. В ближайшие три месяца это намерены сделать 29%.

Среди участников, уже столкнувшихся с инцидентом или предотвращенной угрозой, изменить набор средств в течение трех месяцев планируют 42,1%. В организациях без таких событий эта доля составила 14%.

Ограничения опроса

45% участников принимали окончательные решения о закупке ИИ-продуктов, еще 30% рекомендовали решения или влияли на их выбор. Среди респондентов были менеджеры, специалисты, директора, вице-президенты и руководители высшего звена.

Около 67% выборки представляли компании с численностью сотрудников от 101 до 1000 человек. Самыми крупными отраслевыми группами стали технологические компании, производители, ритейлеры и организации сферы здравоохранения.

VentureBeat назвал результаты ориентировочным срезом одной волны исследования. По мнению авторов, распространение ИИ-агентов опережает внедрение отдельных идентификаторов, изоляции и контроля прав. Однако опрос не позволяет установить реальную частоту таких инцидентов в корпоративном секторе.

Напомним, в июне Anthropic предложила защищать корпоративных ИИ-агентов по принципу Zero Trust. Этот подход предполагает отдельную идентичность для каждой программы, минимальные права и проверку каждого действия.

Вот перефразированная версия новости на русском языке:

15 июля компания Project Eleven, занимающаяся постквантовой криптографией, представила ранний прототип доказательства с нулевым разглашением (zero-knowledge proof). В будущем эта технология может позволить владельцам биткоин-кошельков подтверждать свои права на средства даже после появления квантовых компьютеров.

Доказательство с нулевым разглашением даёт возможность подтвердить, что вы владеете информацией, не раскрывая её. В данной схеме пользователь доказывает, что контролирует не только ключ текущего адреса, но и более старый ключ в иерархии кошелька.

Пока этот механизм не работает в сети биткоина. Чтобы его применить, протокол должен будет официально признать такие доказательства и разрешить их использование для перевода средств на постквантовые адреса.

Как это работает?

«Днём Q» называют момент, когда квантовый компьютер сможет восстановить приватный ключ по публичному. Тогда и злоумышленник, и настоящий владелец смогут создавать одинаково корректные подписи.

«После “дня Q” действительная подпись больше не доказывает владение», — пояснил сооснователь Project Eleven Алекс Пруден.

Предложенный метод использует путь деривации в иерархическом детерминированном кошельке. В такой системе множество адресов создаётся из одного исходного секрета через цепочку родительских и дочерних ключей.

Пользователь должен доказать, что знает данные, расположенные выше нужного адреса в этой цепочке. Система проверяет, что из этих данных действительно получен приватный ключ биткоин-адреса, но сам родительский секрет не раскрывается.

Схема опирается на защищённый этап деривации, где дочерний ключ создаётся с использованием приватного родительского ключа и алгоритма HMAC-SHA512.

По мнению Project Eleven, квантовый компьютер сможет получить приватный ключ адреса из публичного, но не сможет восстановить родительский ключ через защищённый этап. Алгоритм Гровера ускоряет перебор хеш-функций, но не делает такую операцию реальной на практике.

Доказательство можно привязать к конкретному сообщению — например, подтвердить разрешение владельца на перевод оставшихся средств на новый постквантовый адрес.

Что известно о прототипе?

Project Eleven профинансировала разработку совместно с ведущим разработчиком системы доказательств Binius Джимом Позеном. Исходный код опубликован в репозитории Binius64 на GitHub. Подход основан на методе переноса подписи в постквантовую схему (signature lifting), описанном исследователями Ор Саттатом и Шаем Выборски в 2023 году.

Метод позволяет заменить уязвимую для квантовых атак подпись постквантовым доказательством с теми же ключами. Для этого между секретным и публичным ключами должна использоваться односторонняя функция, устойчивая к квантовым вычислениям.

Project Eleven называет прототип технического директора Lightning Labs Олаолувы Осунтокуна первой рабочей реализацией этого подхода. Он использовал виртуальную машину доказательств с нулевым разглашением RISC Zero и опубликовал код в апреле 2026 года.

Новая версия работает на системе Binius64. По данным Project Eleven, генерация доказательства на MacBook Air с чипом M5 заняла 243 мс при использовании четырёх ядер. Полный первый цикл (подготовка, создание доказательства и самопроверка) потребовал около 910 мс.

Проверка готового доказательства заняла 40 мс. Пиковое потребление памяти при генерации — 2,1 ГБ, размер файла — 358 КиБ. Сейчас прототип поддерживает три типа биткоин-адресов: устаревший P2PKH, нативный SegWit P2WPKH и вложенный SegWit P2SH-P2WPKH. Адреса Taproot пока не поддерживаются.

Разработчики называют реализацию ранней и неаудированной. Она не позволяет вернуть или перевести активы в существующей сети и не защищает средства, которые злоумышленник уже успел вывести.

Для рабочего механизма потребуется изменить правила сети или добавить отдельную систему проверки. Сообществу также предстоит решить, когда перестать принимать обычные подписи для уязвимых адресов и как обрабатывать конкурирующие требования владельца и атакующего.

Подготовка биткоина к квантовой миграции

Схема Project Eleven рассчитана на пользователей, которые не успеют перевести средства в течение возможного периода постквантовой миграции. Она дополняет предложения по созданию новых типов адресов, но не заменяет их.

11 февраля 2026 года предложение BIP-360 включили в официальный репозиторий Bitcoin Improvement Proposals со статусом Draft. Оно описывает новый тип выхода Pay-to-Merkle-Root (P2MR), который может быть активирован через софтфорк.

P2MR повторяет основную конструкцию Taproot, но удаляет возможность потратить средства только при помощи ключа. Транзакция должна проходить через дерево скриптов, куда в дальнейшем можно добавить постквантовые условия расходования.

В марте BTQ Technologies запустила тестовую сеть Bitcoin Quantum с реализацией BIP-360. В июне Квантовый консультативный совет Coinbase оценил, что около 1,7 млн BTC находятся на старых выходах P2PK с уже раскрытыми публичными ключами. С учётом повторного использования адресов под потенциальной угрозой около 7 млн BTC.

Среди промежуточных вариантов совет упомянул специальные криптографические доказательства вместо обычных подписей. Предложение Project Eleven демонстрирует один из возможных способов реализовать такой подход, но решение о его включении в правила сети остаётся за участниками биткоин-сообщества.

Напомним, в июне эксперты указали на технические и управленческие сложности постквантовой миграции первой криптовалюты. Среди нерешённых вопросов — судьба старых монет, совместимость кошельков и достижение консенсуса по обновлению протокола.

Платежная система Visa запустила платформу VSP (Visa Stablecoin Platform) для работы со стейблкоинами. Сервис предназначен для банков и финтех-компаний.

Платформа позволяет выпускать, погашать, хранить и переводить активы в едином интерфейсе. В ее состав входит сервис Wallet-as-a-Service: Visa размещает и обслуживает инфраструктуру кошельков, а клиенты подключаются к ней через API. Доступ защищен ключами, а переводы контролируются списком разрешенных адресов. Для sensitive-операций требуется подтверждение второго пользователя.

По словам Джека Форестелла, директора по продукту и стратегии Visa, это решение устраняет главное препятствие для крупных организаций — сложность операционного внедрения стейблкоинов.

На начальном этапе VSP работает со стейблкоином Open USD от консорциума Open Standard, в который входит и сама Visa. Выпуск и погашение токена бесплатны — доход от резервов направляется партнерам. Также на платформе доступны USDC от Circle и USDG от Paxos.

Visa продолжает развивать стейблкоин-инфраструктуру. В ноябре 2025 года компания запустила пилотный проект Visa Direct, позволяющий клиентам из США переводить USDC на кошельки получателей. В декабре того же года были запущены расчеты в USDC для американских банков.

В марте 2026 года Visa и стейблкоин-платформа Bridge (принадлежит Stripe) объявили о расширении программы стейблкоин-карт. Продукт, запущенный в 2025 году, теперь работает более чем в 100 странах.

Платежный гигант также активно участвует в развитии платежей на основе искусственного интеллекта. В Visa считают, что внедрение новых технологий и открытость к партнерствам помогают компании сохранять лидерство в трансформации мировой коммерции.

Напомним, в июле Visa совместно с Animoca Brands запустила пилотную версию сервисов на базе ИИ для торговой площадки Minds.

Китайский стартап в сфере искусственного интеллекта Moonshot AI анонсировал модель Kimi K3. Она позиционируется как первая в мире открытая модель класса 3T, имеющая 2,8 триллиона параметров, нативное зрение и контекстное окно на 1 миллион токенов. По внутренним оценкам разработчиков, по совокупным показателям модель уступает только проприетарным системам Claude Fable 5 и GPT 5.6 Sol.

Архитектура Kimi K3 основана на новых технологиях Kimi Delta Attention (KDA) и Attention Residuals (AttnRes). KDA повышает эффективность обработки длинных последовательностей данных, а AttnRes позволяет извлекать нужную информацию выборочно, а не со всех слоев одинаково. Это дает модели более глубокое понимание контекста и сохранение смысла при работе со сложными текстами.

За разреженность вычислений отвечает фреймворк Stable LatentMoE: из 896 экспертов одновременно задействованы только 16. В сочетании с новыми данными и настройками обучения это обеспечило рост эффективности в 2,5 раза по сравнению с предыдущей версией K2.

Разработчики отмечают, что модели семейства Kimi удерживали рекорд по размеру среди открытых моделей на протяжении девяти из последних двенадцати месяцев.

Новая модель уже доступна на сайте, в продуктах Kimi Work, Kimi Code и через API. По умолчанию активирован максимальный режим размышления, другие режимы появятся позднее. Полные веса и отчет будут опубликованы 27 июля.

Результаты тестирования

На некоторых тестах K3 показала результаты выше, чем Fable 5 и GPT-5.6 Sol, но на других заметно отстала. Модель лидирует в тестах SWE Marathon (42 балла против 35 и 39), BrowseComp (91,2 против 88 и 90,4) и Program Bench (77,8 против 76,8 и 77,6). В тесте Terminal Bench 2.1 K3 набрала 88,3 балла, что выше показателя Fable 5 (84,6) и лишь на 0,5 балла меньше, чем у Sol (88,8).

При этом в тесте FrontierSWE K3 получила 81,2 балла против 86,6 у Fable 5, а в HLE-Full — 43,5 против 53,3. Стоит учесть, что методики тестирования различались: часть моделей оценивалась через Claude Code, другие — через Codex или собственный инструмент KimiCode.

Программирование и агентные задачи

K3 способна вести длительные инженерные сессии с минимальным участием человека, ориентироваться в больших репозиториях и управлять терминальными инструментами.

В тесте оптимизации GPU-ядер модели работали до 24 часов над четырьмя задачами, включая ядра AttnRes, KDA и MLA. K3 показала результат на уровне Fable 5 и значительно превзошла Opus 4.8, GPT-5.6 Sol и GPT-5.5. На поздних этапах разработки ранняя версия K3 самостоятельно выполняла большую часть такой оптимизации внутри команды Moonshot.

Кроме того, модель с нуля написала MiniTriton — компактный компилятор для GPU-ядер с собственным промежуточным представлением (IR) на базе MLIR и генерацией PTX-кода.

Проектирование чипов и разработка игр

В демонстрационных целях K3 самостоятельно спроектировала чип для нейросети на собственной архитектуре. Автономный процесс занял 48 часов с использованием открытых EDA-инструментов и библиотеки Nangate 45 нм. Чип площадью 4 мм² работает на частоте 100 МГц и выдает более 8700 токенов в секунду в симуляции. Он содержит 1,46 млн стандартных ячеек, 0,277 МБ SRAM и INT4 MAC-массив со встроенной деквантизацией.

K3 также умеет комбинировать 3D-рассуждение, код и зрение для создания игровых и интерактивных прототипов на основе концептов, изображений и видео.

Работа со знаниями и видео

В одном из примеров K3 воспроизвела универсальные соотношения I-Love-Q из вычислительной астрофизики за два часа вместо одной-двух недель работы опытного исследователя. Модель проанализировала более 20 научных статей, оценила свыше 300 уравнений состояния, выявила несогласованности в опубликованных формулах и написала более 3000 строк кода на Python, оформив результат в интерактивный HTML-дашборд.

В другом случае K3 подготовила интерактивный отчет о 42-летней истории индустрии ASIC-чипов за 120 циклов рекурсивного самоулучшения, обработав более 11 000 страниц из 87 квартальных отчетов и 99 оригинальных PDF-файлов.

Благодаря нативной работе с видео модель умеет монтировать ролики. В одном примере K3 создала объясняющую анимацию собственной архитектуры в стиле 3Blue1Brown, в другом — самостоятельно смонтировала тизер о своем запуске из 56 исходных клипов, включая подбор кадров, синхронизацию с музыкой и обработку звука. По оценке Moonshot, такая работа заняла бы у опытного монтажера один-два дня, а у новичка — три-пять.

Ограничения

Разработчики отмечают, что K3 чувствительна к потере истории размышлений при переключении агентной среды в середине сессии и может проявлять чрезмерную инициативу в неоднозначных ситуациях. По удобству использования модель пока заметно уступает Fable 5 и GPT-5.6 Sol.

Напомним, в июле 2025 года Moonshot AI выпустила Kimi K2 — первую модель линейки с 1 триллионом параметров, которая быстро стала одной из ведущих открытых систем для агентных задач.

Вот перефразированная новость на русском языке:

Китайский стартап в сфере ИИ Moonshot AI анонсировал модель Kimi K3, которая стала первой открытой моделью класса 3T. Она насчитывает 2,8 триллиона параметров, поддерживает нативное распознавание изображений и работу с контекстом до 1 миллиона токенов. Разработчики утверждают, что по общим показателям модель уступает только закрытым системам Claude Fable 5 и GPT 5.6 Sol.

Kimi K3 создана на основе новой архитектуры Kimi Delta Attention (KDA) и механизма Attention Residuals (AttnRes). KDA улучшает обработку длинных цепочек данных, а AttnRes позволяет извлекать нужную информацию выборочно, а не со всех уровней одинаково. Благодаря этому модель глубже понимает контекст и сохраняет смысл даже при анализе сложных текстов.

Разреженность вычислений обеспечивает фреймворк Stable LatentMoE: из 896 специализированных модулей одновременно задействуются только 16. В сочетании с новыми данными и методами обучения это дало рост эффективности в 2,5 раза по сравнению с предыдущей версией K2.

По словам разработчиков, модели Kimi в течение девяти из последних 12 месяцев удерживали рекорд по размеру среди открытых ИИ-систем.

Новая модель уже доступна на сайте, в сервисах Kimi Work, Code и через API. По умолчанию включен максимальный режим рассуждений, другие варианты появятся позже. Полные веса и отчет будут опубликованы 27 июля.

Результаты на тестах

На некоторых бенчмарках K3 показала результаты выше, чем у Fable 5 и GPT-5.6 Sol, однако на других заметно отстала. Она лидирует в тестах SWE Marathon (42 балла против 35 и 39), BrowseComp (91,2 против 88 и 90,4) и Program Bench (77,8 против 76,8 и 77,6). В тесте Terminal Bench 2.1 у K3 — 88,3 балла, что выше показателя Fable 5 (84,6) и лишь на 0,5 балла меньше, чем у Sol (88,8).

При этом на тесте FrontierSWE K3 набрала 81,2 балла против 86,6 у Fable 5, а на HLE-Full — 43,5 против 53,3. Однако методики тестирования различались: одни модели оценивались через Claude Code, другие — через Codex или собственный инструмент KimiCode.

Кодинг и выполнение агентных задач

K3 способна вести длительные инженерные сессии с минимальным участием человека, ориентироваться в крупных репозиториях и управлять терминальными инструментами.

В тесте на оптимизацию GPU-ядер модели работали до 24 часов над четырьмя задачами, включая ядра AttnRes, KDA и MLA, на оборудовании NVIDIA H200 и GPU другого производителя. K3 показала результат на уровне Fable 5 и значительно превзошла Opus 4.8, GPT-5.6 Sol и GPT-5.5. На поздних этапах разработки ранняя версия K3 самостоятельно выполняла большую часть такой оптимизации внутри команды Moonshot.

Отдельно модель с нуля написала MiniTriton — компактный компилятор для GPU-ядер с собственным промежуточным представлением кода и генерацией PTX-кода.

Проектирование микросхем и создание игр

Для демонстрации возможностей K3 самостоятельно спроектировала чип для нейросети на собственной архитектуре. Автономный процесс занял 48 часов: модель использовала открытые инструменты для анализа данных и библиотеку Nangate 45 нм. Чип площадью 4 мм² работает на частоте 100 МГц и выдает более 8700 токенов в секунду в симуляции. Он содержит 1,46 миллиона стандартных ячеек, 0,277 МБ SRAM и массив INT4 MAC со встроенной деквантизацией.

Кроме того, K3 сочетает 3D-рассуждение, код и распознавание изображений для создания игровых и интерактивных прототипов на основе концептов, картинок и видео.

Работа со знаниями и видео

В одном из примеров K3 воспроизвела универсальные соотношения I-Love-Q из вычислительной астрофизики. На это ушло около двух часов вместо одной-двух недель работы опытного исследователя. Модель проанализировала более 20 научных статей, оценила свыше 300 уравнений состояния, выявила несостыковки в опубликованных формулах и написала более 3000 строк кода на Python, оформив результат в интерактивный HTML-дашборд.

В другом случае K3 подготовила интерактивный отчет о 42 годах истории индустрии ASIC-чипов за 120 циклов рекурсивного самоулучшения, обработав более 11 000 страниц из 87 квартальных отчетов и 99 оригинальных PDF-файлов.

Благодаря нативной работе с видео K3 умеет монтировать ролики: в одном примере модель создала объясняющую анимацию собственной архитектуры в стиле 3Blue1Brown, в другом — самостоятельно смонтировала тизер о своем запуске из 56 исходных клипов, включая подбор кадров, синхронизацию с музыкой и обработку звука. По оценке Moonshot, такая работа заняла бы у опытного монтажера один-два дня, а у новичка — три-пять.

Ограничения

Разработчики отметили, что K3 чувствительна к потере истории рассуждений при смене агентной среды в середине сессии и может проявлять излишнюю инициативу в неоднозначных ситуациях. По удобству использования модель пока заметно уступает Fable 5 и GPT-5.6 Sol.

Напомним, в июле 2025 года Moonshot AI выпустила Kimi K2 — первую модель линейки с 1 триллионом параметров, которая быстро стала одной из ведущих открытых систем для агентных задач.

Вот перефразированная новость на русском языке:

16 июля VentureBeat представил результаты опроса о безопасности корпоративных ИИ-агентов. Из 107 опрошенных 18% столкнулись с подтвержденным инцидентом безопасности, а еще 36% смогли предотвратить угрозу до того, как она нанесла ущерб.

42% участников не зафиксировали подобных происшествий. В 5% организаций ИИ-агенты не использовались в рабочей среде, а 2% не вели учет таких инцидентов.

Опрос проводился в июне 2026 года среди компаний с численностью сотрудников более 100 человек. Выборка была сформирована методом самоотбора, поэтому в ней преобладает средний бизнес.

Агенты продолжают использовать общие учетные данные

Только 32% респондентов заявили, что каждый ИИ-агент в их компании имеет собственную управляемую учетную запись с ограниченными правами. Это позволяет контролировать доступ и определять, какая программа выполнила конкретное действие.

48% отметили, что отдельные идентификаторы есть только у некоторых агентов, а остальные по-прежнему используют общие данные. В 32% компаний агенты в основном работают через общие API-ключи, учетные записи сотрудников или служебные аккаунты. Участники могли выбирать несколько вариантов, поэтому, по оценкам VentureBeat, 69% организаций хотя бы частично используют общие учетные данные.

Среди компаний, практикующих общий доступ, 63,5% сообщили об инцидентах или предотвращенных угрозах. В организациях, где у каждого агента был свой идентификатор, этот показатель составил 40,9%. Авторы подчеркивают, что данные указывают на связь между факторами, но не доказывают причинно-следственную зависимость, так как группа с отдельными идентификаторами включала лишь 22 участника.

Для защиты ИИ-агентов 49% организаций ограничивают их права непосредственно во время работы. 47% используют мониторинг и журналирование, но не всегда могут автоматически остановить опасное действие. Только 30% изолируют агентов с широкими правами в «песочницах».

Компании полагаются на защиту от поставщиков ИИ

82% респондентов назвали основным уровнем безопасности встроенные инструменты от поставщиков ИИ-моделей или крупных облачных платформ. Решения специализированных компаний по защите агентов использует гораздо меньшая доля участников.

51% организаций применяют встроенные ограничения OpenAI, 36% — инструменты Google, 35% — Microsoft, 29% — Anthropic. Участники могли выбирать несколько продуктов, поэтому сумма превышает 100%.

Средняя удовлетворенность текущими средствами защиты составила 4,2 балла из 5 (на основе ответов 82 участников).

Самая распространенная статья расходов — 6–10% от общего бюджета кибербезопасности. Такой диапазон указали 46% респондентов. Еще 26% тратят на защиту ИИ-агентов 1–5% бюджета, а 8% — менее 1%. Таким образом, 34% опрошенных выделяют не более 5%. Доля компаний с расходами свыше 10% составила 24%.

Несмотря на высокую удовлетворенность текущими решениями, 59% организаций планируют в течение года внедрить новый инструмент, дополнить или заменить существующий. В ближайшие три месяца это намерены сделать 29%.

Среди участников, уже столкнувшихся с инцидентом или угрозой, 42,1% планируют изменить набор средств в течение трех месяцев. В организациях без подобных событий этот показатель составил 14%.

Ограничения опроса

45% участников принимали окончательные решения о закупке ИИ-продуктов, еще 30% давали рекомендации или влияли на выбор. Среди респондентов были менеджеры, специалисты, директора, вице-президенты и топ-менеджеры.

Около 67% выборки представляли компании с численностью от 101 до 1000 сотрудников. Крупнейшими отраслевыми группами стали технологические компании, производители, ритейлеры и организации здравоохранения.

VentureBeat назвал результаты ориентировочным срезом одной волны исследования. По мнению авторов, распространение ИИ-агентов опережает внедрение отдельных идентификаторов, изоляции и контроля прав. Однако опрос не позволяет установить реальную частоту таких инцидентов в корпоративном секторе.

Напомним, в июне Anthropic предложила защищать корпоративных ИИ-агентов по принципу Zero Trust. Этот подход предполагает отдельную учетную запись для каждой программы, минимальные права и проверку каждого действия.

Вот перефразированный текст новости на русском языке:

Криптовалютная биржа HTX подвела итоги первого полугодия 2026 года. Совокупный объем спотовой и фьючерсной торговли превысил 870,9 миллиарда долларов. Количество зарегистрированных пользователей платформы достигло 59,49 миллиона человек.

Согласно данным сервиса DeFiLlama, в отчетный период HTX неоднократно лидировала в отрасли по дневным и недельным чистым притокам капитала. Биржа также получила международные награды: «Лучшая P2P-платформа года», а ее венчурное подразделение HTX Ventures было признано «Лучшей венчурной Web3-организацией года».

Листинги и спотовая торговля

За шесть месяцев HTX добавила 58 активов из секторов мем-коинов, искусственного интеллекта, реальных активов (RWA), биткоин-финансов (BTCFi) и стейблкоинов. Токен ELSA показал рост на 620% от пикового значения.

Биржа сделала акцент на ранних размещениях. После дебютного листинга токен Billions Network (BILL) вырос на 141%, а его капитализация превысила 2 миллиарда долларов. RWA-проекты BTW и RE подорожали на 388% и 145% соответственно, ZEST прибавил 131%, а вычислительный ИИ-проект OpenGradient (OPG) вырос на 118%. Одновременно компания удаляет из листинга токены с низкой ликвидностью и неактивными командами разработчиков.

На спотовом рынке активность проявили более 420 000 пользователей, а объем торгов достиг 379 миллиардов долларов. Трейдерам доступны 612 спотовых пар. HTX запустила кампанию с прогнозами на матчи чемпионата мира FIFA 2026 и продолжила серию торговых соревнований.

Фьючерсы и TradFi

Объем фьючерсной торговли приблизился к 500 миллиардам долларов, а количество торговых пар превысило 350. Сектор традиционных финансов (TradFi) принес более 1,5 миллиарда долларов по 129 инструментам, включая золото, нефть, цветные металлы, природный газ, акции США и ETF.

В мае биржа одной из первых запустила фьючерсы на пре-IPO SpaceX, OpenAI и Anthropic.

В отчете отмечается: «Фьючерсная инфраструктура получила обновление: повышенную эффективность капитала в режиме кросс-маржи, независимое плечо для изолированных позиций, автопополнение маржи и ИИ-рекомендации для выбора лид-трейдеров». На начало июля платформа запланировала запуск скользящей сетки, которая автоматически адаптируется к движениям рынка.

Earn и ИИ-инструменты

Продукты HTX Earn привлекли более 120 000 подписчиков, а совокупный объем подписок достиг 4,1 миллиарда долларов. Гибкие предложения для USDT, USDC и USDD приносили до 10% годовых, а 50 продуктов по трендовым активам — до 20%. Для крупных инвесторов заработал VIP Flexible с доходностью до 9% годовых в USDT.

Обновленный SmartEarn показал пиковую доходность 7,21% при средней около 2,5%. Размещенные в нем активы можно использовать как маржу для фьючерсной торговли, а стейблкоин USDD приносит фиксированные 4%.

Приложение стало открываться быстрее на 55% на iOS и на 44% на Android. Также биржа выпустила торгового ИИ-ассистента HTX Holo, который интерпретирует графики, обобщает новости и рекомендует подходящие продукты Earn.

Экосистема и исследования

HTX Research и HTX Ventures опубликовали шесть отчетов, включая годовой обзор криптоиндустрии, исследования о криптонеобанках и RWA-перпах, а также прогноз на третий квартал. Под брендом HTX DeepThink вышли 73 аналитические статьи и еженедельные обзоры рынка.

За полугодие компания организовала 17 офлайн-мероприятий с фокусом на Юго-Восточную Азию и Турцию.

HTX DAO провела два сжигания токенов HTX 15 января и 15 апреля. Совокупный объем уничтоженных и заблокированных монет достиг 110,32 триллиона — более 11% от общего предложения при годовой дефляции около 5,5%.

Резервы и регулирование

HTX публикует отчеты о резервах на основе дерева Меркла уже 45 месяцев подряд. На 1 июля 2026 года показатели по BTC, ETH, TRX, XRP, DOGE, SOL, стейблкоинам и токену HTX превышали 100%. Биржа придерживается принципа резервирования 1:1.

Платформа продолжила лицензирование в Кыргызстане. В Пакистане после получения сертификата об отсутствии возражений (No Objection Certificate) от регулятора PVARA компания приступила к регистрации юрлица и подаче заявки на VASP-лицензию. HTX также приводит операции в соответствие с требованиями дубайского регулятора VARA.

Во втором полугодии HTX планирует расширять классы доступных активов, продуктовые линейки и международное присутствие.

Напомним, 3 июля аналитики HTX Research опубликовали стратегический отчет на третий квартал 2026 года. В основе анализа — два фактора: глобальная ликвидность и регулирование.

Платежная система Visa запустила платформу VSP (Visa Stablecoin Platform) для работы со стейблкоинами. Сервис ориентирован на банки и финтех-компании.

Платформа позволяет выпускать, погашать, хранить и переводить активы в едином интерфейсе. В рамках продукта также доступна услуга Wallet-as-a-Service: Visa размещает и обслуживает инфраструктуру кошельков, а клиенты подключаются к ней через API. Доступ защищен ключами, переводы контролируются через список разрешенных адресов, а для sensitive-операций требуется подтверждение второго пользователя.

По словам Джека Форестелла, директора по продуктам и стратегии Visa, это решение устраняет главное препятствие для крупных организаций — операционные сложности внедрения стейблкоинов.

На начальном этапе VSP работает с токеном Open USD от консорциума Open Standard, в который входит и сама Visa. Выпуск и погашение этого токена бесплатны — доход от резервов направляется партнерам. Также платформа поддерживает USDC от Circle и USDG от Paxos.

Visa продолжает развивать стейблкоин-инфраструктуру. В ноябре 2025 года компания запустила пилот Visa Direct для переводов USDC клиентам в США. В декабре того же года начались расчеты в USDC для американских банков.

В марте 2026 года Visa совместно с платформой Bridge (принадлежит Stripe) объявила о расширении программы стейблкоин-карт, которая с 2025 года работает более чем в 100 странах.

Платежный гигант также активно развивает направление ИИ-платежей. В Visa считают, что внедрение новых технологий и открытость к партнерствам позволяют компании сохранять лидерство в трансформации мировой коммерции.

Напомним, в июле Visa вместе с Animoca Brands запустила пилотную версию ИИ-сервисов для торговой площадки Minds.

Вот перефразированный текст новости на русском языке:

15 июля компания Project Eleven, занимающаяся постквантовой криптографией, показала ранний прототип доказательства с нулевым разглашением. В будущем эта технология может позволить владельцам биткоин-кошельков подтверждать свои права на средства даже после появления мощных квантовых компьютеров.

Доказательство с нулевым разглашением позволяет подтвердить знание информации, не раскрывая её. В предложенной схеме пользователь доказывает, что контролирует не только ключ текущего адреса, но и более старый ключ в структуре кошелька.

Пока механизм не работает в сети биткоина. Для его применения нужно, чтобы протокол признал такие доказательства и разрешил их использование для перевода средств на постквантовые адреса.

Как работает доказательство

«Днём Q» называют момент, когда квантовый компьютер достаточной мощности сможет восстановить приватный ключ по открытому публичному. Тогда и злоумышленник, и настоящий владелец кошелька смогут создавать одинаково правильные цифровые подписи.

«После “дня Q” обычная подпись больше не доказывает владение», — пояснил сооснователь и глава Project Eleven Алекс Пруден.

Предложенный механизм использует путь деривации в иерархическом детерминированном кошельке. В такой системе множество адресов создаётся из одного исходного секрета через последовательность родительских и дочерних значений.

Пользователь должен доказать знание данных, расположенных выше нужного адреса в этой структуре. Затем система проверяет, что из них действительно получен приватный ключ биткоин-адреса. Родительский секрет при этом не раскрывается.

Схема основана на защищённом этапе деривации, когда дочерний ключ создаётся с использованием приватного родительского ключа и криптографического алгоритма HMAC-SHA512.

По версии Project Eleven, квантовый компьютер сможет получить приватный ключ адреса из публичного, но не сможет практически восстановить родительский ключ через защищённый этап. Алгоритм Гровера снижает сложность перебора хеш-функций, но не делает такую операцию выполнимой на практике.

Доказательство можно привязать к конкретному сообщению. Например, оно может подтвердить разрешение владельца на перевод оставшихся средств на новый постквантовый адрес.

Что известно о прототипе

Project Eleven профинансировала разработку совместно с ведущим разработчиком системы доказательств Binius Джимом Позеном. Исходный код опубликован в репозитории Binius64 на GitHub. Подход основан на методе переноса подписи в постквантовую схему (signature lifting), описанном в 2023 году исследователями Ор Саттат и Шай Выборски.

Метод позволяет заменить уязвимую для квантовых атак подпись постквантовым доказательством с теми же ключами. Для этого на пути между секретным и публичным ключами должна использоваться односторонняя функция, устойчивая к квантовым вычислениям.

Project Eleven называет прототип технического директора Lightning Labs Олаолувы Осунтокуна первой работающей реализацией этого подхода. Он использовал виртуальную машину доказательств с нулевым разглашением RISC Zero и опубликовал код в апреле 2026 года.

Новая версия работает на системе Binius64. По собственным тестам Project Eleven, генерация доказательства на MacBook Air с чипом M5 заняла 243 мс при использовании четырёх ядер. Полный первый цикл потребовал около 910 мс: в него вошли подготовка системы, создание доказательства и самопроверка.

Проверка готового доказательства заняла 40 мс. Пиковое потребление памяти при генерации составило 2,1 ГБ, размер файла — 358 КиБ. Сейчас прототип поддерживает три типа биткоин-адресов:
— устаревший P2PKH;
— нативный SegWit P2WPKH;
— вложенный SegWit P2SH-P2WPKH.

Адреса Taproot пока не поддерживаются.

Разработчики назвали реализацию ранней и не прошедшей аудит. Она не позволяет вернуть или перевести активы в существующей сети и не защищает средства, которые злоумышленник уже успел вывести.

Для рабочего механизма потребуется изменить правила сети или добавить отдельную систему проверки. Сообществу также предстоит решить, когда перестать принимать обычные подписи для уязвимых адресов и как обрабатывать конкурирующие требования владельца и атакующего.

Подготовка биткоина к квантовой миграции

Схема Project Eleven рассчитана на пользователей, которые не успеют перевести средства в течение возможного периода постквантовой миграции. Она дополняет предложения по созданию новых типов адресов, но не заменяет их.

11 февраля 2026 года предложение BIP-360 включили в официальный репозиторий Bitcoin Improvement Proposals со статусом Draft. Оно описывает новый тип выхода Pay-to-Merkle-Root (P2MR), который может быть активирован через софтфорк.

P2MR повторяет основную конструкцию Taproot, но удаляет возможность потратить средства только при помощи ключа. Транзакция должна проходить через дерево скриптов, куда в дальнейшем можно добавить постквантовые условия расходования.

В марте BTQ Technologies запустила тестовую сеть Bitcoin Quantum с реализацией BIP-360. В июне Квантовый консультативный совет Coinbase оценил, что около 1,7 млн BTC находятся на старых выходах P2PK с уже раскрытыми публичными ключами. С учётом повторного использования адресов под потенциальной угрозой около 7 млн BTC.

Среди промежуточных вариантов совет упомянул специальные криптографические доказательства вместо обычных подписей. Предложение Project Eleven демонстрирует один из возможных способов реализовать такой подход, но решение о его включении в правила сети остаётся за участниками биткоин-сообщества.

Напомним, в июне эксперты указали на технические и управленческие сложности постквантовой миграции первой криптовалюты. Среди нерешённых вопросов остаются судьба старых монет, совместимость кошельков и достижение консенсуса по обновлению протокола.

Вот перефразированная новость на русском языке:

Сооснователь проекта Runestone под псевдонимом Leonidas объявил о запуске клиента DOG Mode для сети биткоина. В отличие от предложения BIP-110, для его работы достаточно всего одного майнера — голосование большинства не требуется.

Разработанный клиент изменяет два параметра:
— Максимальный размер транзакции в весовых единицах (WU) увеличивается с 400 000 до 3,9 миллиона. Для сравнения, весь блок биткоина вмещает 4 миллиона WU, так что новое правило покрывает почти весь этот объём.
— «Лимит пыли» (минимальный размер вывода) снижается с 294–546 сатоши до 1 сатоши.

Эти изменения упростят отправку Ordinals-надписей и Runes — биткоин-аналогов NFT и взаимозаменяемых токенов. Обе технологии остаются спорными в сообществе: критики называют их «спамом».

Leonidas заявил: «Bitcoin Core и Bitcoin Knots годами навязывали правила, которых сам консенсус не предусматривает. Армия DOG больше не ждёт разрешения — настало время убрать избыточные ограничения».

Более высокий лимит операций позволит отправлять файлы и целые коллекции размером почти в целый блок. Сейчас такие переводы Core отклоняет как «нестандартные», хотя технически они валидны. Поэтому их проводят через прямые каналы с майнерами, например, через сервис Slipstream от MARA.

Второе изменение — снижение «лимита пыли» — избавит Ordinals и Runes от лишних сатоши в каждом выходе. По оценке разработчика, это освободит около 25 миллионов долларов «лишних» сатоши.

Предложение Leonidas касается не консенсуса сети, а политики релея — правил, по которым узел решает, пересылать транзакцию дальше или нет. DOG Mode отменит их на уровне отдельных нод, поэтому для активации не нужна поддержка майнеров.

Для реализации спорного BIP-110 требуется 55% хешрейта сети. 13 июля поддержка оценивалась около 1%, но к моменту написания опустилась ниже этой отметки.

Напомним, в феврале гендиректор Blockstream Адам Бэк назвал обновление BIP-110 атакой на репутацию биткоина и «судом Линча».