Число подключений к Tor-релеям из РФ за год снизилось более чем в 2 раза

Число подключений к Tor-релеям из РФ за год снизилось более чем в 2 раза

Число подключений к Tor-релеям из РФ за год снизилось более чем в 2 раза

Судя по данным о посещаемости Tor, с апреля 2023 года число пользователей даркнета в России сократилось более чем в два раза. Причиной тому блокировки Роскомнадзора, отъезд части юзеров за рубеж, миграция теневых форумов в Telegram.

Согласно статистике Tor Project, год назад количество прямых подключений россиян к анонимной сети в среднем составляло 100 тыс. в сутки, сейчас этот показатель снизился до 40 тысяч. Использование мостов для доступа к узлам Tor осталось на прежнем уровне — 50 тыс. в сутки.

 

В ответ на запрос «Известий» о комментарии в Роскомнадзоре заявили, что не отслеживают частные подключения к интернет-ресурсам. Вместе с тем там подтвердили принятие мер по ограничению работы Tor Browser — в рамках своих полномочий по противодействию угрозе обхода блокировок.

Опрошенные репортером ИБ-эксперты назвали другие факторы, который могли сократить российскую аудиторию Tor. Часть пользователей уехала за рубеж, сменив место подачи запросов. Из России также ушли некоторые криптовалютные биржи, что осложнило расчеты в даркнете.

Да и крупные торговые площадки стали постепенно исчезать из теневого интернета благодаря усилиям правоохраны (вспомним судьбу Silk Road, AlphaBay, Hydra). В то же время возросла популярность Telegram, и криминальные элементы начали переселяться туда, создавая каналы для совершения сделок по купле-продаже.

Последние пару лет в мессенджере также активно плодятся публикации хактивистов об утечках, которые по числу просмотров уже затмили даркнет.

Подпишитесь на новости

Энтузиасты обошли ограничения GeForce и удвоили скорость

Часть возможностей GeForce оказалась доступна после программной разблокировки. Авторы GPU Unlock и его версии для архитектуры Ada показали, как увеличить скорость отдельных матричных вычислений на потребительских видеокартах Nvidia. На RTX 4090 в синтетических тестах результат вырос примерно вдвое.

Разработчики опубликовали код и замеры в репозиториях GPU Unlock и GPU Unlock Ada.

Инструмент запускается до штатного драйвера Nvidia и меняет настройки, ограничивающие скорость определённых тензорных операций. Основная мишень — вычисления FP16 и BF16 с накоплением результата в FP32, которые используются в задачах машинного обучения.

В независимом тесте RTX 4090 при одинаковом лимите мощности скорость таких инструкций действительно удвоилась. А вот в вычислениях через библиотеку cuBLAS прибавка оказалась скромнее: около 12-34% для FP16 и 16-20% для BF16 в отдельных конфигурациях. Один из вариантов нагрузки вообще не ускорился.

Разблокировка не добавляет видеопамять и не увеличивает её пропускную способность. Поэтому задачи, упирающиеся в память, могут почти ничего не выиграть. Поддержка зависит от модели карты, а основной вариант инструмента рассчитан на Linux.

Для любителей локального ИИ эти эксперименты могут быть полезны.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru