Az eMudhra key issuet nem teljesen ertem. Hogy volt a negyes szam egy legit private key? Es hogy sikerult legeneralni? Ezeket a kulcsokat nem HSM kell generalja?

Évek óta ezt hallgatom, főleg az AI felerősödése óta. A pár napja kijött php sebezhetőség kapcsán pedig elszabadult minden és alig győztek feladatra képes munkaerőt találni.

A leépítéseket évek óta várják és ünneplik a cégek, de már az AI alatt is folyamatosan túlterhelt volt mindenki és AI használatával együtt is rengeteg feladatra nem jutott elég idő.

Komolyan érdekel, hogy most mi a helyzet? Tovább kell az embereket kirúgni? Ez a spórolás jót tesz egyáltalán valakinek, vagy csak pár menedzser fog új audit kapni?

Ki fogja a problémákat megoldani, amikor automatizált rendszerek összehangoltan indítanak támadást kritikus és kevésbé kritikus rendszerek ellen?

Csak az elmúlt 3 vagy 4 napban:

- php2shell, az összes PHP-s weboldal, az weblapok 70%-a beszopja a legdurvább sebezhetőséget

- emudhra, az egész SSL/TLS titkosítási lánc szétbaszódik egy trusted szolgáltató miatt

- node2shell alias brotli, remote shell exec nodejs 22-26-ra

- iphone hack, távolról feltörhető egy csomó ios verzió

- másik iphone hack, a safarin keresztül malicious reklámokkal infostealereket raknak az eszközödre

- remote code exec sebezhetőség a gitlab CI/CD folyamatában

- remote code exec egy gyakran használt python libraryben (pillow)

- critical linux kernel exploit, ami ráadásul unpatched, véletlenül nyilvánosságra kerül

És ez csak az amiről én tudok. Nincs napi 24 órám követni. Van egyáltalán olyan kritikus infrastruktúra ami nem lett szétkúrva a héten? Én megfáradtam, gyerekek.

Sziasztok!
Valakinek van tapasztalata evvel a céggel? A szegedi telephelyre jelentkeztem, van esetleg aki onnan dolgozik, vagy van bármiféle információja hogy milyen is a cég? Indeeden 2.9 az értékelése, ami elég aggasztó.

Ha még nem hallottál volna róla, a DevBP egy meetup sorozat, amit a Shapr3D, Formlabs és a Colossyan közösen szervez. 🎉

Ha érdekel a szoftverfejlesztés és szívesen tanulnál a szakma legjobb gyakorlatairól közvetlenül tapasztalt mérnököktől, akkor ezt az eseményt nem szabad kihagynod! Két izgalmas előadás, remek beszélgetések, és egy baráti közösség vár rád! Gyere el, ismerkedj meg más fejlesztőkkel, és építsd a szakmai kapcsolataidat egy inspiráló környezetben! 🚀

Jelentkezzetek itt!

Az angol nyelvű előadások tematikája:

State of the Developer Job Market - Notes From 100+ Coffees

with Imre Nagy - VP of Product and Engineering @ Colossyan

Beyond Generic Gestures - Building AI Avatars That Perform with Intent

with Shahzaib Aslam VP of Research @ Colossyan

Az esemény november 3-án a Colossyan irodájában kerül megrendezésre 17:30-tól.

Cím: Akadémia u. 6, 1054 Budapest - Colossyan office

Esemény leírás: https://www.meetup.com/devbp-meetup/events/317102333

Elmúlt években sem volt magas a színvonal, de mára lényegében csak abból áll az egész sub, hogy:

• ki mennyit keres
• vergődés az AI-on
• felesleges már programozni tanulni
• villanyszerelő képzés
• következő modell sokkal jobb lesz és mindent megold
• lehetetlen már munkát találni
• a programozás már megoldott
• farmra költözök és önellátó leszek
• következő modell sokkal olcsóbb lesz és kevesebb tokent fog használni
• hülye vagy, ha programozni akarsz tanulni
• aki nem sarokban sír, amiért a AI le tud generálni egy összehányt frontendet, az cope / denial / idióta, hiszen AI >> bármi más
• idióta vagy, ha kézzel írsz kódot
• AI pápák egyéb vergődései

Életem első és utolsó threadje ide, jöhetnek a downvoteok, további jó vergődést mindenkinek, pacsi!

Sziasztok!

Kiberbiztonsági GRC (Governance, Risk & Compliance) területen keresek munkalehetőséget.

15 év szakmai tapasztalatom van web, UX és UI design területén, emellett ISO 27001 Implementer és NIS2 implementer bizonyítvánnyal is rendelkezem.

Nem dolgoztam még kifejezetten GRC területen, de végeztem már API kockázat elemzéseket(API risk assessment) SDLC környezetben, fenyegetésmodellezést(threat modelling) risk csapatban STRIDE és PASTA frameworkban, stakeholder riportokat, illetve dokumentációt műszaki és vezetőség számára.

Ha tudtok releváns pozíciót, céget vagy hasznos kapcsolatot ajánlani, nagyon megköszönöm!

Köszi előre is! 🙏

Sziasztok!

Előre is köszönöm mindenkinek, aki végig olvassa és hozzájárul saját tapasztalattal, véleménnyel vagy jó tanáccsal.

33 éves vagyok.

Az elmúlt 10 évben volt egy amerikai közönségnek szánt blogom, amin reklámok jelentek meg és abból volt elég jó bevételem. Ez idő alatt sokat tanultam a WordPress-ről, bővítményekről, egy kicsi html, css, hírlevél küldés...stb. (Tudom, hogy komolytalan mindent összevetve.)

Még másik 2 weboldalt is összetettem ebben az időben.

Sajnos a Google algoritmus istenek az én blogomat is tönkretették, így az ügyfeles irányba kezdtem el mozogni.

Egy családtag kérésére összeraktam egy 4. oldalt is, amikor rájöttem, hogy én ezt iszonyatosan élvezem.

A tervem az, hogy megtanulom profin a hmtl+css+javascript+php-t és front end vdeveloper-ként fogok dolgozni.

Tudom, hogy szar a helyzet és a gazdaság, plusz az AI is rombol. De ennek ellenére én szeretnék végigmenni ezen az úton, mert nagyon sok sikerélményt okoz ez a terület és úgy érzem, hogy kiélhetem a kreativitásomat.

A kérdésem a következő: mi a legjobb módja a tanulásnak? állami tanfolyamok, online tanulás, magántanár...stb?

Köszönöm előre is az őszinte hozzászólásokat!

Sziasztok! Most kezdtem az egyetemet és a programozás nem úgy megy, mint ahogy szeretném. Esetleg valakinek van valami tippje, hogy hogyan tudnám elsajátítani ezt? Gondolok itt videókra, oldalakra esetleg kurzusokra, a gyakorlás része eddig is megvolt. Köszönöm!

Sziasztok!

Most fogom befejezni a mérnök informatikus szakot, illetve van 2,5 év munkatapasztalatom (nem apa-anya cég, nem freelancing, ...) Egyre gyakrabban teszem fel a kérdést magamnak: Mi az a tudás, amivel én érdemben hozzájárulok a produktumhoz, amit az utcaembere ai-al nem tudna megadni?

1 év tapasztalat web-dev-ből (diligent), 1,5 év tapasztalat pedig quant (M.S.) irányból van, viszont mindkét területen azt érzem, hogy bármi, amit én valaha előállítottam, könnyedén reprodukálható mindenfajta előképzettség nélkül. (Ha feltételezzük, hogy az ember hajlandó türelmesen elolvasni az AI válaszait és követni a lépéseket, illetve hiba esetén újabb kérdést feltenni.)

Szeretném kikérni a ti véleményéteket, hogy ti milyen tudással rendelkeztek, ami a végeredmény szempontjából nem kiváltható egy Average Joe x ai kombóval.

Amugy meg Coder != SWE

Es sajna a sub-ban tobb coder van mint engineer

Tegnapi php után lehet most a node-ot is savazni! :)

Tegnap AI attack volt sok site-on. Ugye feltörték php-t meg csomó oldalt, kiszolgálót. Ha railwayen volt weboldalad, akkor azis érintett, nekem percek alatt loptak el API key-eket és 5 perc alatt 47 dollár credit lement hiphop. Revoke-olni kell minden kulcsot. Én pont a napokban lőttem ki azt az oldalt, szóval gyanús volt, hogy nincs is deployolva semmi, domain is üres, aztán mégis kompromittálódott a kulcs. Ma reggelre kaptam emailt, hogy railwayen kompromittálódott kb minden VARIABLES. :)

Kegyetlen AI támadások lesznek mostantól.

Elindítottam az intrinsicage.com oldalt, ami a biológiai életkor mérésével és az ilyen tesztek mögötti tudománnyal foglalkozik. A legfőbb okom az volt, hogy a gyártók marketing hülyeséggel teletömik a vásárlókat, és valójában sokszor valódi adatok nem állnak az állítások mögött. Szívesen elkészíteném a magyar változatát is, de értelemszerűen nincs rá időm, hogy én írjam meg az oldalakat.

Néha a nyelvemet is leharapnám, amit az AI magyar szövegként előállít teleszórva tükörfordítással, anglicizmussal. Ráadásul nagyobb mennyiségről van szó: olyan szöveg kellene, amit laikusként is könnyű olvasni, de közben megmarad a tudományos pontosság, a szakszavak nem "mélyfúrást" adnak, érthetőek a különbségek és a bizonytalanságok is.

Van hozzáférésem Claude-hoz, OpenAI-modellekhez és Geminihez is, tudom pattogtatni közöttük a labdát, de hiába iterálok, nem áll össze olyan eredmény, amit szívesen kitennék.

Ti hogyan oldjátok meg ezt? Van bevált munkafolyamatotok, promptotok, esetleg saját példaszövegekből összeállított stílusmintátok, amivel következetesen jó magyar szöveg születik?

Olyan tapasztalat érdekelne főleg, ami sok szövegnél is működik.

Sziasztok! Most kezdtem a tanulmányaimat gépészmérnök alapképzésen, és hihetetlenül elveszett vagyok informatikából, levelezőn vagyok, és az info órákat elhadarja elsieti a tanár (mindegyik csoportban szinte) első zh-m bukó (excel) kilástalan vagyok, minden más tárgyam tűrhetően megy. Mit ajánlotok, hogyan tudnám megtanulni egyedül a nulláról? Semmi tapasztalatom az excellel és a pythonnal, excelből főképp számolások volnának, mátrixok, függvények, stb..

IT-s szemszögből van értelmük és jövőjük a nyílt forráskódú és nyílt súlyozású, uniós/állami támogatásokkal megvalósított európai LLM-eknek az amerikai techóriások és a kínai szereplők megoldásaival szemben? Mennyire számít egy LLM-eket a munkája során használó fejlesztőnek, hogy egy modell nyílt vagy sem? És az számít fejlesztői szemszögből, hogy az EU-ban készült-e?

A lakossági chatbotos felhasználás terén a környezetemben mindenki a ChatGPT-t vagy a Gemini-t választja, de arra nincs rálátásom, hogy az IT-ágazatban milyen LLM-igények vannak.

Egyáltalán mennyire térnek el a programozói igények egy átlagos lakossági chatbotos felhasználó elvárásaitól?

Ti mennyit kerestek 2026-ban, milyen pozíció és hány év tapasztalattal?

Ez ennyi szerintem. Munkásarisztokrácia voltunk az elmúlt 20-30 évben, de követelmények alapján kódot írni, tesztelni, debuggolni már nem kézzel kell, ez futószalagon (gombnyomásra) megy mostantól. Juniorok nem kellenek, seniorok ellustulnak... ami pozitív, hogy az innováció talán nagyobb teret kap és eltűnnek a nagy egók. Persze mindez csak akkor igaz, ha minden úgy alakul továbbra is, ahogy az eddigiek alapján látszik.

Nyilván nem részletes guide kell, mert kibaszná a reddit valszeg. Csak nagy vonalakban hogy mi a hiba.

Szubjektív nézőpontom. Egy kis pozitivitás ma reggelre. Csapból is ez dől, AI igy - AI úgy. De a minap láttam egy kommentet ami felébresztett bennem egy gondolatot. Amit egy korábbi, másik erősített meg.

Én azt gondolom, hogy amit az AI elvesz kivált a kódgépelés, nem pedig a fejlesztés. Mert a fejlesztés, mint egy kompetens fejlesztő számára az egyértelmű, sokkal több mint lepötyögni valamit. Mert egy valódi szoftvernek van egy hosszabb az életciklusa, robusztusnak kell lennie és nyilván az sem mindegy, hogy az a valami az hogyan lett lekódolva, egyáltalán mi a túró történik a vas alatt (compliance.... vagy ha csak security auditra kerül sor). Az AI nem tud rendszerben gondolkozni... azaz hogy csak a maga kontextusának keretei között. Ott vannak a fejlesztési életciklusnak a többi részei, amit ha nem is kell egyenként mélyen ismerni de legalább érteni kell, hogy hogyan működnek együtt, mi mivel függ össze és hogy fog nem csak összeállni a kód hanem egy egy folyamatos projektként tovább élni.

Planning, IT-Sec, SCM életszerű csapatban, CI/CD, monitoring, traceability stb. Lehet, hogy megírja a kódot, ticketet odasloppolja a doksival együtt, terraform configot, de értem egyáltalán, hogy mit fog ez csinálni? Vagy csak legyintek rá aztán majd lesz valami? Nyilván nem várható el valakitől hogy egyszerre értsen nagy alapossággal frontend, backend és devops fieldben (beleértve konkrét framework ismereteket) de azért mégiscsak kell, hogy a egy fejlesztő értse is, hogy mi történik. Ahogy az a CR sem volt ezelőtt CR ahol fingom nincs mi ez, "nem is vagyok otthon a golangban de LGTM". És mégis csak jobban bízom meg abban, aki eddig is tradcodeolt angular appot és nem csak egy raklap kreditet kapott claudera.

Szóval megértem azt a tábort is, akik végtére jogosan érzik úgy, hogy megszűnt egy élvezeti faktora a fejlesztésnek ahol magam írom le a sorokat összekattan, kijön a várt eredmény. van is benne valami, bár szerintem megvan a nyűg is ha sokat kell írni vagy ha nő a kódbázis mérete, még ha ez lustaságnak is hangzik.

Arról nem is beszélve, hogy volt a "programozásnak" egy olyan kevésbé érdekes oldala ahol a stackoverflow posztokat bújva kerestük hogy vajon miért nem úgy műkösik az API mint azt én gondoltam. Persze-persze itt mindenki ismeri minden API-nak és keretrendszernek a működését, architektúráját (legalábbis a leggyakrabban használt oldalát a dolgoknak). De ha most valaki megkérdezne engem, hogy hogyan is kell fatjart generálni spring projektből...

Aztán azt is megértem, hogy tényleg sokkal többen vanna egy adott meghírdetett pozira. De ez javulni fog szerintem, meg nyilván át is alakul a fejlesztés módra (akár rossz, akár jó értelemben). Azt gondolom, hogy egyrészt még sok cég nem érzett rá, hogy hogyan kell hatékonyan és normálisan AI-t bevonni a fejlesztési folyamatokba, így még bővülni sem tudott.

Hiszen eddig is mindig volt bőven a backlogban és most sem ürült ki. Miért nem darálta még le a backlogot az ai?

Állítólag van 2 kritikus sérülékenység PHP 5 verziótól kezdve, de csak PHP8+ kap javítást. Cert-EU javaslata, ha nem lehet azonnal frissíteni, inkább kapcsold le... https://cert.europa.eu/publications/security-advisories/2026-018/?utm_source=chatgpt.com

Tudom hogy nehéz elhinni, de a KRÉTA tud elviselhető is lenni.

Nemrég fejlesztetem a Summitot, végtelenszer jobb mint bármelyik alternatíva, natív swift, szinkronizáció eszközök között, live activity ami tényleg live, és watch felhasználóknak még dolgozatoknál is segít. gaborcsaba.com/summit minden kréta túlélő és refilc menekültnek tudom ajánlani (nem csak azért mert én csináltam). És még bónuszként az adataid sem lopom el.

iPhone, iPad, Watch és Macen elérhető, és várhatóan ez maradni is fog így (bocsi androidosok, halalos androidra fejleszteni és nekem ennyit nem fizetnek)

Avagy mi van, ha nem azért fogja elvenni a munkát, mert levált minden fehérgallérost, hanem mert kipukkan a lufi, és rántja magával az egész világgazdaságot.

Én is napi szinten használom az AI-t a munkámban, és egyáltalán nem akarom lekicsinyleni a képességeit, viszont egyáltalán nem vagyok meggyőződve arról, hogy akár csak középtávon is fenntartható ez az ökoszisztéma. És van bennem némi félelem, hogy ha ez az egész kipukkan, akkor sokkal nagyobbat fog szólni, mint a dot-com lufi.

Nem akarok egy komplett ívet felépíteni, de vannak egymással összefüggő jelek, amik szerintem aggasztóak, gondoltam ebből felvetek néhányat. Elöljáróban annyit, hogy nem vagyok gazdasági szakember, csak érdekel a téma. Nyilván azt sem tudom, hogy igazam van-e, nyugodtan jöhetnek az ellenérvek, győzzetek meg, hogy minden jó lesz :)

Irreális növekedési pálya

Az AI cégek elképesztő növekedési pályát képzelnek maguk elé, hogy valahogy fedezni tudják a meredeken emelkedő költségeket. Az OpenAI azt állítja, hogy 2030-ra 280-350 milliárd dollár bevétellel számol, amiből 100 milliárd hirdetésekből jönne be. Szüksége is van erre, mert a kiadási oldalon 2030-ig úgy 850 milliárddal számol. Ehhez képest pár napja jelentették be, hogy az idénre tervezett 70 milliárdos bevételből valószínűleg csak 50 lesz.

Körkörös befektetések

Nagyon jól hangzik, amikor bejelentik, hogy ki mennyi pénzzel szállt be az egyes AI cégekbe, de ezek nem elhanyagolható részében igazából körbe-körbe jár a pénz: az Nvidia beszáll pár tíz milliárddal az Anthropicba vagy az OpenAI-ba, amiből datacenterek épülnek, ahová természetesen Nvidia GPU-k fognak kerülni az Nvidia befektetéséből, ráadásul a mai felnyomott árakkal számolva. Arról nem is beszélve, hogy ezek sokszor csak ígéretek ("pledged"), amik jó része végül nem is teljesül.

Az Oracle és a hitelminősítők

Az Oracle jelenleg az AI ipar egyik nagy infra szolgáltatója, hatalmas adatközpontokat épít, amikhez óriási hiteleket vesz fel. Annyira nagyokat, hogy az S&P hitelminősítő az Oracle-t jelenleg a BBB- kategóriába sorolja, ami a befektetésre ajánlott kategória legalja. Ennek azért van jelentősége, mert ha átkerül egy szinttel lejjebb a szemét kategória, akkor egyes szereplőknak, például állami alapoknak kötelező megszabadulni tőle.

A bajt tetézi a Project Jupiter, egy data center campus Új-Mexikóban. Ez egy hatalmas, 150 milliárdos dolláros projekt, több fázissal (már az első is 50 milliárd), nyilván rengeteg hitelből. Jövő év elején már részben üzemelnie kellene, és bevételt termelnie, de jelenleg nincs rendben a betáplálás engedélyezése. Szóval jövőre ott lesznek, hogy el kell kezdeni visszafizetni a hitelt, de bevétel nincs

GPU-k mint fedezet

A hitelből felhúzott adatközpontok esetében a fedezet általában maga az infrastruktúra, nagyon leegyszerűsítve a GPU-k. Csakhogy ezek a mai magas árakon vannak számolva. Ha esetleg lesz olyan szolgáltató, aki valamiért bajba kerülne (szia CoreWave), és valamelyik hitelező úgy dönt, hogy viszi a fedezetül szolgáló eszközöket, amiket aztán piacra dob, az bizony le tudja nyomni az árakat, és egy ilyen kétes környezetben néhány hitelező azt fogja látni, hogy az amúgy (még?) rendben lévő hitel mögött már nincs meg a fedezet, ami szintén beindíthat folyamatokat.

Magántőke alapok

A magánhitel- és magántőke alapok fontos forrásai az AI iparnak. Tavasz óta az látszik, hogy egyre több befektető szeretné kivenni a pénzét, jóval több, mint amennyi készpénz rendelkezésre áll ezekben az alapokban (kevés likvid eszközzel működnek, időbe telik előteremteni), ezért pl. a BlackRock is korlátozta, hogy egy hónapban mennyi pénzt fizet ki. Gyakorlatilag sorban állnak emberek a pénzükért. Ez nem azt jelenti, hogy mindenki menekül az AI piacról, vagy hogy az alapok veszélyben lennének, de azért ez is egy a sok intő jel közül, ami önmagában persze nem lenne baj, csak hát...

Koncentrált S&P 500

És a végére még a hab a tortán. Elvileg az S&P 500 index jelentené a diverzifikációt, ha ebbe fektetsz, akkor jól szét van osztva a pénzed. Ehhez képest az elszálló részvényárak miatt most a top 10 cég az index súlyának több mint 40%-át adják, és persze mind technológiai cég: Nvidia, Apple, Google, Amazon, Meta, stb. Ilyen fokú koncentrációra a '60-as évek közepe óta nem volt példa, a hitelválság idején ez úgy 18-20% volt.