Как я ML-ку делал

Введение: Проблема ручного контроля На работе одним из постоянных и важных процессов является проверка чеков на подлинность. Их поток достаточно большой (порядка нескольких сотен каждый день) и при этом каждый документ разбирается вручную - это может занимать до нескольких минут на один файл. На дистанции получается достаточно много. К тому же ручная проверка это медленно, дорого, и зачастую с ошибками из-за усталости аналитиков. Потратив некоторое время на поиск готового решения нашей проблемы я нашел самописные гитхабные репы, которые максимум распознавали текст на картинке, даже не на PDF, платных решений я также не нашел, банки их не светят и естественно не продают. Я ни разу не технарь (хотя по образованию инженер, ха), но благодаря опыту в антифроде я знал точно, что нужно проверять и как. Поэтому я подумал, что было бы прикольно (а в перспективе и полезно) сделать простенькую ML-ку и потихоньку ее обучать, пет проект который если стрельнет, то принесет пользу, а если не стрельнет - я потрачу время с удовольствием. Я написал детальный промпт для курсора и вайбкодинг помог создать первую версию системы. А потом я итеративно улучшал ее на основе реальных данных. Первая версия модели

https://habr.com/ru/articles/990760/

#ml #fraudмониторинг #fraudscore #security #security_headers #vibecoding

Строим свой SSO. Часть 5: Итоговый SSO, Защита от XSS/CSRF, Custom Grant Type

Всем привет! Мы продолжаем нашу серию статей по созданию собственного SSO. В этой статье мы увидим итоговый проект и разберём самые интересные решения из него. Подумаем над безопасностью приложения и настроим защиту от XSS и CSRF атак, а также изучим разные Security Headers. В заключение статьи мы создадим собственый Grant Type.

https://habr.com/ru/articles/823808/

#java #spring #spring_security #oauth #oauth2 #xss #csrf #security_headers #spring_authorization_server #sso