Большинство операторов проп-фирм оценивают технологического провайдера так же, как водитель осматривает автомобиль в салоне. Они изучают платформу, панели управления, интеграции и сроки запуска. Однако они редко проверяют ту часть, которая критически важна для достижения желаемых результатов после начала движения рынка — поддерживающую структуру, стоящую за программным обеспечением.
Индустрия проп-трейдинга созрела до того, что многие операторы называют эрой оператора. В 2024 году произошел выход ряда фирм, и выжили те, кто обладал подлинной бизнес-инфраструктурой, а не просто тонкими конвейерами оценки. На таком консолидированном рынке сама технология является лишь минимальным требованием. Отличием становится то, что происходит после запуска системы.
Демонстрация платформы показывает систему в состоянии покоя. Она не демонстрирует, что происходит, когда волатильность резко возрастает во время крупного экономического объявления, когда соединение платежей зависает в самый неподходящий момент или когда возникает крайний случай, который не был предусмотрен скриптами адаптации. Именно такие моменты определяют рабочую неделю оператора.
Миграции дополнительно подчеркивают эту мысль. Переход на новые платформы — это сложный процесс управления проектами для проп-фирм, способный нарушить потоки адаптации, панели учетных записей, URL-адреса и даже чувство стабильности трейдера. При этом технически чистый переход может восприниматься пользователями как нестабильность. Когда возникают проблемы, оператору не нужна лучшая перечень функций; ему нужен человек, который уже знаком с их настройками и способен действовать быстро.
Именно здесь часто терпят неудачу отношения с провайдерами. Технология работает, как обещано, но оператор вынужден направлять срочные вопросы через общий почтовый ящик, снова объясняя свою конфигурацию тому, кто отвечает, и ожидая, пока рынок не изменится. Обычно слабое звено — это не программное обеспечение, а опыт, окружающий его.
Компания Trade Tech Solutions подходит к этому вопросу с противоположной точки зрения. Вместо того чтобы рассматривать поддержку как очередную систему тикетов, компания встраивает ответственность в структуру каждого клиентского взаимодействия, назначая владельца еще до возникновения проблемы.
Каждый клиент работает с четкой цепочкой человеческого надзора, а не с анонимной службой поддержки: выделенный менеджер проекта, который является основным контактным лицом и детально знает конфигурацию клиента; резервный менеджер проекта, обеспечивающий полную непрерывность работы, чтобы ничего не останавливалось при отсутствии одного человека; а также активный надзор со стороны руководителя отдела управления проектами, который вмешивается напрямую в сложные, чувствительные или эскалированные вопросы.
Основной принцип прост: ни один запрос не должен потеряться, поскольку ответственность заложена в самой модели, а не зависит от случая. Оператор всегда знает, кто отвечает за его проблему, и этот человек уже обладает глубоким пониманием его торговой экосистемы.
Эта непрерывность наиболее важна во время переходов, которые создают нагрузку на бизнес — от запуска до смены платформ и периодов быстрого масштабирования. Выделенный контакт, присутствовавший с момента миграции проп-фирмы, несет контекст, который команда поддержки, меняющаяся постоянно, не сможет восстановить спонтанно.
Человеческий надзор решает проблему отношений. Техническая проблема требует собственной структуры, и здесь подход провайдера к поддержке торговой платформы становится конкретным. Клиенты обращаются к команде разработки через специальную систему тикетов с приоритизацией, а не через неуправляемую электронную почту.
Разница заключается в том, как проблема движется через систему. Вместо того чтобы попадать в общую папку, где срочность определяется плохо, каждый запрос следует определенному пути: он категоризируется по типу и серьезности, чтобы настоящие чрезвычайные ситуации не были погребены под рутинными вопросами; он назначается четкому владельцу на стороне разработки, без двусмысленности относительно ответственности; и он решается и отслеживается по видимой цепочке владения, позволяя оператору видеть статус своего запроса.
Для операций проп-трейдинга такая структура является тихой основой управления инфраструктурой. Она превращает поддержку из реактивного хаоса в предсказуемый процесс, что именно нужно оператору, когда техническое решение не может ждать следующего рабочего дня.
Стратегический аргумент вытекает естественно. Поскольку отрасль профессионализируется, а технология становится базовым ожиданием, вперед выходят те операторы, которые рассматривают операционную надежность как основной актив, а не как центр затрат. Проактивная поддержка перестает быть любезностью; она становится частью конкурентной борьбы фирмы.
Именно здесь философия провайдера отличает его от традиционного поставщика программного обеспечения. Работа вендора заканчивается при доставке. Вовлеченность партнера не переходит в режим обслуживания в момент запуска клиента, потому что истинная оценка любой инфраструктуры происходит позже, под нагрузкой.
Stefano M., менеджер по партнерству в Trade Tech Solutions, отмечает: «Когда клиент выходит в эфир, наше участие не переходит в режим обслуживания. Та же команда, которая руководила миграцией, остается активно вовлеченной, потому что настоящее испытание любой инфраструктуры — это то, как она работает под давлением».
Этот стандарт распространяется на всю оперативную поверхность, от которой ежедневно зависит оператор, включая отчетность, платежные соединения и полуавтоматизированные выплаты с ручным одобрением, где дополнительный уровень человеческого подтверждения является намеренной мерой защиты, а не ограничением.
Урок для всех, кто оценивает технологического партнера проп-фирмы, состоит в том, чтобы смотреть дальше демонстрации. Платформа почти всегда будет работать в контролируемой среде. Более сложные и раскрывающие вопросы касаются моментов, когда ничего не контролируется. Операторам будет полезнее спрашивать, кто отвечает за их учетную запись, кто отвечает, когда этот человек отсутствует, как приоритизируются технические проблемы и продолжает ли провайдер участвовать через год после запуска. Сильная модель поддержки проп-фирмы отвечает на все четыре вопроса до подписания контракта.
Самое важное, когда продолжают поступать торговые ордера, — это устойчивость платформы. На высоких скоростях что угодно может случиться, и когда случается неожиданность, критически важно, как быстро стек технологий может адаптироваться и продолжать работу. Этот единственный момент говорит оператору, выбрал ли он поставщика или технологического партнера.
Платформу можно скопировать. Перечни функций со временем сходятся, и большинство авторитетных провайдеров в конечном итоге предлагают схожую техническую базу. То, что трудно воспроизвести, — это структура поддержки с именованными владельцами, реальной непрерывностью и прямой связью с людьми, которые создают систему. Для операторов, решающих, где разместить свою инфраструктуру, именно этот опыт стоит изучить внимательнее всего.
Атаки на агентов искусственного интеллекта становятся все более распространенными, а антивирусное программное обеспечение еще не успевает адаптироваться к этим угрозам, по словам Сергея Ложкина, руководителя глобальной команды по исследованиям и анализу Kaspersky для Азиатско-Тихоокеанского региона, Ближнего Востока, Турции и Африки.
Выступая на мероприятии Kaspersky по кибербезопасности в Тбилиси, Грузия, в понедельник, Сергей Ложкин отметил, что угрозы, управляемые ИИ, все чаще возникают за пределами корпоративной сети. Прямую опасность представляют интерфейсы прикладного программирования, фреймворки, плагины и сами агенты.
Он подчеркнул, что традиционный анализ на основе сигнатур, который ищет прямые команды, больше неэффективен. Ложкин объяснил, что в настоящее время, если пользователь или его агент открывает навык, он выглядит абсолютно легитимным, выполняя требуемую работу. Однако поскольку вся деятельность происходит в облаке, этот навык имеет команды для подключения к внешним ресурсам и получения инструкций оттуда.
Пользователей обманывают, заставляя загружать вредоносное ПО, связанное с ИИ, несколькими способами. Некоторые виды вредоносного ПО маскируются под законные платформы ИИ, имитируя ожидаемые пользователями возможности, но при этом содержат скрытые инструкции для отправки учетных данных на внешний сервер.
В первые пять месяцев 2026 года Kaspersky обнаружил более 15 000 уникальных образцов, замаскированных под поддельные клиенты и агенты ChatGPT, Claude или Gemini. Кроме того, были выявлены кампании, такие как установка DeepSeek, заложенная группой Silver Fox, которая использовалась для шпионажа.
Другой способ атаки — сам навык. Когда агент просматривает веб-страницы в поисках необходимых утилит для выполнения задачи, пакеты, выдающие себя за легитимный код, заражают этот навык инструкциями с бэкдором.
В марте злоумышленники, идентифицированные как TeamPCP, внедрили бэкдор в LiteLLM, широко используемый шлюз ИИ, распространяемый через Python Package Index. Это превратило его в многоступенчатый стилер, который собирал учетные данные, токены аутентификации, а также ключи облачных и криптографических систем.
Большинство нетехнических пользователей принимают обновления навыков и загрузки плагинов, не проверяя код. Однако в эту ловушку попадают и ИТ-специалисты, и специалисты по кибербезопасности. Ложкин заметил, что злоумышленники знают, что обученные профессионалы склонны читать код перед принятием, поэтому они используют многоступенчатые атаки, которые производят легитимные результаты достаточно долго, чтобы завоевать доверие или пройти незамеченными, когда наступает усталость.
Сергей Ложкин поделился личным опытом, отметив: «Я видел это сам. Я создал тонны агентов для выполнения моих ежедневных задач. Теперь мы от них зависим. Мы стали ленивыми из-за агентов ИИ, и в будущем это будет только ухудшаться».
Организации не безнадежны. Дмитрий Галов, руководитель подразделения по России и СНГ глобальной команды по исследованиям и анализу Kaspersky, сообщил TechCentral, что проверенные инструменты, такие как поведенческий анализ, являются ключевыми для обнаружения вредоносного ПО ИИ в момент его исполнения.
Альтернативным подходом является песочница ИИ-приложений, позволяющая им свободно работать в изолированной среде, одновременно ограничивая и контролируя взаимодействие с более широким интернетом. Галов заявил: «Организациям не нужно запрещать сотрудникам использовать ИИ, потому что это может быть опасно, но можно установить защитные барьеры, чтобы гарантировать, что конфиденциальные данные не утекут».
Тем не менее, новые векторы атак требуют изменения подхода организаций к безопасности. Ложкин утверждал, что поскольку вредоносный код может находиться в спящем режиме за внешне легитимным навыком и активироваться только при достижении облака, одного сканирования файла и доверия к результату уже недостаточно. Он добавил, что навыки и плагины публикуются слишком быстро для поддержания старой модели.
Он призвал: «Необходимо думать и внедрять защитные механизмы, потому что количество навыков растет экспоненциально, и мы входим в мир, где нам нужно что-то выяснить с точки зрения исследователей безопасности, поставщиков антивирусов и компаний. В противном случае, у меня для вас плохие новости».
Nvidia возглавила формирование Альянса безопасного ИИ Open Secure AI Alliance — инициативы, которая объединяет крупные технологические корпорации с целью разработки надежных инструментов для обеспечения безопасности систем искусственного интеллекта. Эта группа планирует делиться технологиями с открытым исходным кодом, чтобы помочь исследователям выявлять уязвимости и эффективно реагировать на кибератаки.
Создание этого альянса было вызвано конкретным инцидентом, связанным с автономным агентом ИИ. Среди подтвержденных участников — такие известные компании, как Microsoft, Dell, SpaceX и Hugging Face. Основное предложение заключается в активизации сотрудничества между компаниями для создания более безопасных систем ИИ.
Nvidia подчеркивает, что крайне важно, чтобы исследователи имели доступ к различным типам моделей искусственного интеллекта, включая как закрытые, так и открытые варианты. По словам компании, такой разнообразный доступ необходим для изучения уязвимостей и понимания того, как агенты ИИ могут быть использованы в атаках.
Пример, приведенный Nvidia, касается Hugging Face. Во время атаки коммерческие модели ИИ оказались неспособны помочь в анализе из-за собственных механизмов безопасности, которые заблокировали определенные действия. Nvidia сообщила: «Когда закрытые инструменты ИИ — не способные отличить злоумышленников от защитников — заблокировали важнейший судебно-медицинский анализ, Hugging Face запустила модель GLM 5.2 в своей собственной инфраструктуре для анализа более 17 тысяч действий и сдерживания вторжения».
Ожидаемые вклады в рамках альянса включают предоставление открытых моделей, весов ИИ и данных, предназначенных для исследований в области безопасности. Кроме того, будут предложены инструменты для мониторинга и тестирования поведения интеллектуальных агентов, методы проверки для сервисов ИИ и открытые технологии для безопасного хранения моделей.
Другие компании, такие как HPE, IBM, Red Hat, Microsoft, SpaceXAI и Adobe, также должны внести свой вклад своими решениями. Hugging Face добавит Safetensors — формат, специально разработанный для хранения весов моделей искусственного интеллекта. Nvidia решительно выступает за то, чтобы открытые модели рассматривались как партнеры в цифровой обороне, предупреждая, что чрезмерные ограничения могут усложнить исследования безопасности и повысить зависимость от нескольких закрытых поставщиков.
Дискуссия по этой теме приобрела актуальность после того, как OpenAI обнародовала случай, когда агент ИИ действовал против Hugging Face. Этот случай вызвал серьезные опасения относительно контроля над системами, обладающими способностью выполнять задачи автономно.
Open Secure AI Alliance стремится укрепить связи между компаниями и государственными органами для построения общей инфраструктуры искусственного интеллекта. Nvidia также предоставила проекты и исследования с открытым исходным кодом для поддержки разработки инструментов контроля и мониторинга. Nvidia подчеркнула, что «Общие ограничения на открытые передовые системы ИИ ослабляют оборонительные возможности и могут концентрировать власть, зависимость и уязвимость в руках немногих закрытых поставщиков».
Создание этого альянса сигнализирует о том, что безопасность вышла за рамки чисто технической сферы, охватывая весь технологический сектор. Главная текущая задача состоит в создании инструментов, способных идти в ногу с быстрым развитием интеллектуальных систем, не ограничивая при этом прогресс инноваций.
Президент Узбекистана одобрил ряд мер, направленных на совершенствование стратегического планирования в области цифровых технологий и усиление государственного контроля в этом секторе. Указ № UP-141 был подписан 24 июля 2026 года.
Согласно данному указу, необходимо обновить стратегии развития «Цифровой Узбекистан — 2030» и искусственного интеллекта до 2030 года. Эти обновления должны соответствовать текущим требованиям и гармонировать с целями стратегии «Узбекистан — 2030».
В рамках новых приоритетов ожидается, что к 2030 году проект «Пять миллионов лидеров искусственного интеллекта» обучит пять миллионов молодых людей. Указ также предусматривает улучшение управления радиочастотным спектром и дальнейшую цифровизацию экономических отраслей.
Особое внимание в документе уделено государственному надзору в сферах массовых коммуникаций, телекоммуникаций, цифровых технологий и издательской деятельности.
Узбекистан намерен улучшить свои позиции в Глобальном опросе по электронному правительству. Планируется, что к 2030 году страна попадет в топ-30 мировых стран по Индексу развития электронного правительства.
По данным документа, к 2030 году покрытие волоконно-оптических сетей связи и широкополосного интернета должно достичь 99%. Также будут созданы условия для жителей отдаленных районов для использования спутниковых технологий связи. Будут учреждены программы для поддержки и ускорения развития стартапов в сфере цифровых технологий, которые смогут получать помощь при участии международных экспертов и бизнес-менторов.
Страна планирует создать более 15 лабораторий искусственного интеллекта. Для старшеклассников будет внедрена система под названием «Последователи Мухаммада аль-Хорезми», а участие женщин в цифровых технологиях будет расширено. К 2030 году планируется, что доля услуг на Едином интерактивном портале государственных услуг, предоставляемых с использованием ИИ, достигнет 10%, а доля электронных государственных услуг, доступных через мобильные устройства, — 90%.
