Hacker News Digest

Современные электронные паспорта представляют собой встроенные устройства с файловой системой, контролем доступа и криптографической защитой, соответствующие стандартам ICAO Doc 9303. Их файловая структура включает три типа файлов: основные (MF) как корневой каталог, специализированные (DF) как приложения и элементарные (EF) с данными. Основное приложение eMRTD содержит персональные данные (DG1) и биометрическую информацию (DG2 с фотографией), а также дополнительные опциональные группы данных для цифровых штампов и виз.

Эти документы используют короткодействующий RFID (ISO 14443) и защищены от несанкционированного чтения, прослушки, подделки и копирования. Модель угроз разделяет атакующих по физическому доступу: без паспорта нельзя прочитать данные или отследить его перемещения, а с паспортом - скопировать цифровую копию или получить доступ к биометрическим данным (отпечатки пальцев DG3, радужка DG4). Несмотря на современные протоколы, поддержка устаревших механизмов создает дополнительные риски для владельцев.

• Вашингтонский "Enhanced ID" стал первым документом, одобренным DHS в 2005 году, но уже тогда исследователи нашли уязвимости, включая возможность удалённого клонирования и отключения чипа, а ведь с тех пор технологию так и не обновили.
• Паспорт как технология контроля движения людей: от крепостных до наших дней.
• Электронные паспорта и ID-карты не решают проблему подделки документов, а лишь переносят доверие с бумаги на криптографию, что в условиях коррупции в гос. органах не имеет значения.
• Почему в 2024 году нельзя сделать паспорт, который нельзя было бы подделать? Потому что это не позволит контролировать потоки мигрантов.
• Паспортизация как способ контроля миграции.

Первые испытания LinHT

LinHT впервые загрузился — это SDR-трансивер в корпусе портативной рации.
Мощность 5 дБм, диапазон 420–450 МГц. Усилитель GRF5604 появится в следующей версии.

Плата открыта: GitHub.
Стоимость партии из 5 шт.:

• PCB + сборка — $490
• SoM — $469
• донор Retevis C62

Благодарности: Vlastimil OK5VAS, Andreas OE3ANC.

• Проект вызвал восторг: если его объединить с новым кодеком FreeDV BBFM, можно получить 8-кГц голос глубоко в шуме без увеличения полосы — «вернёт любительскую радиосвязь на вершину пищевой цепи».
• Частоты почти не указаны; для HF уже есть похожий RadioBerry, а для 2 м предлагают просто записывать 3,2 МГц RTL-SDR и хранить кольцевой буфер на 1–2 мин.
• Себестоимость платы — ≈ $60 при заказе >20 шт. у JLCPCB, продажа возможна около $100; самостоятельная сборка на OSHpark выйдет дешевле.
• В Европе сборка у JLCPCB быстро ударит по карману из-за пошлин.
• Мощность передатчика всего 5 дБм (≈ 3 мВт), поэтому потребуется усилитель.

Как ИИ узнаёт кота? Краткий путеводитель

Нейросеть — это просто карта высокой размерности. Чтобы понять, как она отличает кота от собаки, представьте:

1. Пиксель → координата
   Каждый пиксель картинки — это ось в многомерном пространстве. 1-мегапиксель = 1 млн осей.

2. Слои = фильтры
   Первые слои выделяют простые черты: края, текстуры. Следующие комбинируют их в уши, усы, глаза. Последний слой решает: «кот» или «не кот».

3. Границы классов
   Внутри пространства сети строит гиперплоскости, разделяющие «котов» и «собак». Обучение — это подбор положения этих плоскостей так, чтобы ошибок было меньше.

4. Точки и расстояния
   Похожие картинки оказываются рядом. Если точка оказалась по «ту сторону» границы, сеть штрафуется и корректирует веса.

5. Тысячи измерений
   Мы не можем их увидеть, но алгоритм «гуляет» по этому лабиринту и выводит: «Это 97 % кот».

Главное: никакой магии — только геометрия в пространстве с миллионами осей.

• Современные нейросети не выделяют «сущность кошачности», а просто учатся разделять пространство признаков.
• Apple/Google Photos хорошо группируют котов, но путают серых полосатых братьев и кроликов.
• Explainable-AI (saliency-карты) показывает, что модели часто опираются на глаза или цвет шерсти.
• Идея «кошачьего Face-ID» реальна, но требует большого и сложного набора данных.
• Практически уже работают дверцы с RFID-чипами, а в DIY-проектах используют камеры и Raspberry Pi.

Hitachi создала самый маленький RFID-чип: 0,15 × 0,15 мм, 7,5 мкм толщиной
Токио, 6 февраля 2006

• Размеры: 0,15 × 0,15 мм (¼ площади предыдущего 0,3-мм чипа).
• Толщина: 7,5 мкм (в 8 раз тоньше 60-мкм чипа 2003 г.).
• Технология: SOI (Silicon-on-Insulator) — изоляция между элементами позволила уменьшить расстояния и толщину.
• Производительность: на одной пластине получают >4× больше чипов; по сравнению с µ-Chip для Экспо-2005 — 10× рост.

Функциональность

• Работает на 2,45 ГГц, питается от внешней антенны, передаёт 128-битный уникальный ID, записанный в ROM (защита от подделки).
• Применение: билеты, сертификаты, логистика, безопасность.

Особенности

• Двусторонние электроды упрощают подключение антенны.
• Данные представлены на конференции ISSCC 2006 в Сан-Франциско.

• Участники восхищаются тем, что крошечные RFID-чипы можно резать и обрабатывать по отдельности, сравнивая это с манипуляцией каждой крупицей сахара.
• Подчеркивается, что антенна всё равно остаётся крупнее самого кристалла, поэтому «рабочий» тег всё ещё не субмиллиметровый.
• Всплывают старые и новые конспирологические теории: чипы в банкнотах, вакцинах, сыре и даже шинах.
• Обсуждаются технические детали: roll-to-roll печать, печать антенн, экономика пайки и упаковки таких мелких кристаллов.
• Упоминаются реальные применения: NFC-стикеры, «биткойн-банкноты» с secure element, RFID в шинах.