Новый метод вербовки хакеров или Anonymous запустили OnionIRC — школу для хакеров в темной паутине

Новый метод вербовки хакеров или Anonymous запустили OnionIRC — школу для хакеров в темной паутине

Новый метод вербовки хакеров или Anonymous запустили OnionIRC — школу для хакеров в темной паутине

Замечательная новость распространяется мировыми СМИ о новом проекте Anonymous под названием OnionIRC. Фактически был анонсирован набор на курсы, на которых идеологически подкованную молодежь научат хакерском делу. Преподносится все очень красиво. OnionIRC и представляет собой форум, позволяющий пользователям оставаться неизвестными посредством применения зашифрованных каналов связи в сети Tor. Активно повторяется, что стать членом Anonymous может каждый.

Совершенно замечательный способ для профильных спецслужб набрать талантливую молодежь. Естественно алмаз будет приходиться на 1000 бездарей, зато этот алмаз, после пары криминальных действий — весь ваш.

Ну что, молодежь! Если не задаете себе вопросы, вроде:

  • Почему СМИ так активно пиарят эту тему?
  • Почему твиттер-аккаунты и ютуб-аккаунты активистов Anonymous не блокируют?
  • Кто архитектор Tor?
  • и т.д. и т.п.

Подключаемся к теме!

Новый сервис «OnionIRC» был разрекламирован членами Anonymous в видео ролике, выставленном в YouTube в начале месяца.

Кроме того, известие распространялось в Твиттере, сопровождаемое инструкцией о том, как подсоединиться к сервису с помощью мессенджера Tor. В указанном видео компьютеризированный голос сообщает о том, что OnionIRC будет использоваться в качестве «узла для действий Анонимуса», а также для обучения интернет-активистов в «виртуальных аудиториях»:

«Мы с гордостью представляем наш новый сервис, расположенный в далеких уголках темной сети. Сеть OnionIRC предназначена для обеспечения полной анонимности. Мы приглашаем присоединиться всех желающих и использовать этот проект в качестве узла для анонимных действий, создания обращений, любых проектов или групп с сохранением полной конфиденциальности.

Мы также намереваемся укреплять наши ряды, обеспечивая необходимым образованием настоящее и будущее поколения интернет-активистов. Мы планируем предоставить виртуальные аудитории, где в соответствии с установленным расписанием, учителя будут проводить уроки по определенным предметам. Среди них: культура безопасности, мастер-классы по взлому и техническим вопросам, история, правильное использование шифрования и специальных программ для обеспечения анонимности.

Мы не хотим, чтобы вы полагались только на наши слова. А потому также продолжим работу над соответствующей документацией и инструкциями, которые помогут вам создать свой собственный Tor чат. Таким образом возможно предотвратить централизацию нашего движения».

Anonymous launches OnionIRC – a school for hacktivists on the dark web

Другие записи

© Царев Евгений for Евгений Царев, 2016. | Permalink | No comment

Feed enhanced by Better Feed from Ozh

Лучшие LLM ошибаются с ядовитыми грибами в каждом девятом случае

Разработчик Пётр Мигдал проверил, можно ли доверить нейросети самый рискованный этап тихой охоты — определение грибов по фотографии. Короткий ответ: если очень хочется однажды поужинать дважды, то можно. В бенчмарк вошли 1040 фотографий 55 видов грибов, наиболее распространённых в Польше.

Изображения взяли из датасета FungiTastic, созданного на основе Atlas of Danish Fungi. Полная база содержит свыше 600 тыс. снимков с экспертной классификацией, а для части образцов вид подтверждён анализом ДНК.

Модели показывали каждую фотографию и просили назвать пять наиболее вероятных видов на латыни. Дополнительно их не обучали и специальные инструменты не подключали.


Лучше остальных справилась Gemini 3.8 Flash: правильный вид оказался на первом месте в 65% случаев и попал в пятёрку ответов в 85%. Немного отстали Gemini 3.6 Flash с результатами 64% и 85%, а также Gemini 3.7 Flash — 61% и 82%. Внизу таблицы расположились Qwen 3.8 27B, MiniMax-M3 и Qwen 3.8 Flash.


Но высокая точность закончилась там, где начался вопрос безопасности. Gemini 3.8 Flash и Gemini 3.6 Flash примерно в 11% случаев определяли ядовитые грибы как съедобные виды. У GPT-5.6 Sol доля опасных ошибок достигла 24%, у Claude Opus 5 — 29%, а у Qwen 3.8 27B — 36%. То есть последняя модель потенциально отправляла в корзину не тот гриб чаще чем в каждом третьем случае.

Есть важная оговорка: нейросети напрямую не спрашивали, можно ли есть находку. Они определяли вид, а затем исследователь сопоставлял ответы с таблицей съедобности. Некоторые модели и вовсе отказывались давать классификацию.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru