18. Компьютерная программа SpeedFan следит за показателями датчиков материнской платы, видеокарты и жёстких дисков, с возможностью регулирования скорости вращения установленных вентиляторов. Есть возможность проводить автоматическую и ручную регулировку. SpeedFan работает с жесткими дисками с интерфейсом SATA, EIDE и SCSI.
19. MyDefrag — бесплатный дисковой дефрагментатор, который используется для упорядочивания данных, размещенных на жестких дисках, дискетах, дисках USB и картах памяти. У программы есть удобная функция работы в режиме скринсейвера, в результате чего дефрагментация будет производится во время, назначенное для запуска хранителя экрана. MyDefrag также позволяет создавать или настраивать собственные сценарии.
20. DiskCryptor — С помощью шифровальной программы DiskCryptor с открытым исходным кодом, можно полностью зашифровать диск (все дисковые разделы, включая системный). У DiskCryptor довольно высокая производительность — это один из самых быстрых драйверов шифрования дисковых томов. Программа поддерживает FAT12, FAT16, FAT32, NTFS и exFAT файловые системы, позволяя шифровать внутренние или внешние диски.
🔵 Эпсилон
19. MyDefrag — бесплатный дисковой дефрагментатор, который используется для упорядочивания данных, размещенных на жестких дисках, дискетах, дисках USB и картах памяти. У программы есть удобная функция работы в режиме скринсейвера, в результате чего дефрагментация будет производится во время, назначенное для запуска хранителя экрана. MyDefrag также позволяет создавать или настраивать собственные сценарии.
20. DiskCryptor — С помощью шифровальной программы DiskCryptor с открытым исходным кодом, можно полностью зашифровать диск (все дисковые разделы, включая системный). У DiskCryptor довольно высокая производительность — это один из самых быстрых драйверов шифрования дисковых томов. Программа поддерживает FAT12, FAT16, FAT32, NTFS и exFAT файловые системы, позволяя шифровать внутренние или внешние диски.
🔵 Эпсилон
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Мориарти — популярный канал «даркнет-тематики», который решил рассказать о работе спецслужб, о том как избежать слежки и прослушки. Давайте разберемся в реальных методах «большого брата», какая часть рассказа соответствует действительности, а какая просто тиражирует мифы и откровенные глупости.
00:00 - Вступление
01:33 - Тотальная слежка существует?
02:57 - Ограниченные возможности спецслужб
04:32 - Телефон невидимка
05:19 - СОРМ
06:37 - Безопасность Whatsapp
07:42 - Безопасность Telegram
09:15 - Выбор мессенджера
10:36 - Камеры наблюдения
12:50 - Устройства с камерами
13:43 - Безопасный город
15:57 - Камеры с лидарами
16:33 - Фонарики в скрытых камерах
17:40 - Технические неполадки телефона
19:56 - Странное поведение техники
22:46 - Софт, логгирующий подключения
25:16 - Подозрительные соседи
26:50 - Просьбы от соседей
28:28 - Проникновение в жилище
31:04 - Наружное наблюдение
33:30 - Компетентность в информационной безопасности
35:36 - Выводы
🔵 Эпсилон
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
👨🏻💻 Устраиваюсь кодером НЕ УМЕЯ кодить [Пранк работодателей]
А кто пробовал так в реальной жизни? Расскажите в комментариях. 👇🏻
🔵 Эпсилон
А кто пробовал так в реальной жизни? Расскажите в комментариях. 👇🏻
🔵 Эпсилон
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
⚙️ Язык Си++, Rust не победит. Статический анализ и компиляторы
00:00 Вступление
00:59 Приветствие Филиппа
01:46 Как нашел первую работу Си++ программистом
02:27 Про учебу в ВУЗе
03:02 Самообучение кроме ВУЗа
04:27 Что готовил к первому собеседованию на Си++ разработчика
06:18 Тула, как лайфхак для джунов
06:57 Сколько времени нужно, чтобы воспитать джуна Си++
08:50 Си++ как первый язык, имеет смысл?
11:11 Какие демо проекты можно сделать на Си++
13:35 Написать операционную систему или идти от того, что нравится
14:56 Пробовал писать свой язык программирования?
15:21 Неочевидности в языках
17:32 Про Yacc и Bison / парсинг языков и грамматика языка
19:18 Имеет ли смысл идти в Си++ сейчас?
23:22 500 мегабайт исходников и почему мало браузеров
24:20 Отличие Си и Си++. Использование в микроконтроллерах
27:06 Тенденции роста популярности Си++
30:16 Почему Си и Си++ быстрее других языков
31:22 Ошибки в компиляторах
31:43 Стандарты, засахаривание Си++
34:56 Может лучше добавить статический анализ?
38:05 Бесплатная лицензия для opensource
38:30 Что такое статический анализ
40:32 Подарок для зрителей
40:46 Этапы компиляции кода
44:18 Как придумывают правила
47:32 Общение с программистами на поддержке
50:28 Rust убийца Си++
56:53 Какой язык взять вторым к Си++?
59:26 Статический анализ JavaScript
01:06:00 Как в этом разобраться
01:14:20 Где искать Филиппа
01:15:35 АНОНС ПРОДОЛЖЕНИЯ Байки про Си++
🔵 Эпсилон
00:00 Вступление
00:59 Приветствие Филиппа
01:46 Как нашел первую работу Си++ программистом
02:27 Про учебу в ВУЗе
03:02 Самообучение кроме ВУЗа
04:27 Что готовил к первому собеседованию на Си++ разработчика
06:18 Тула, как лайфхак для джунов
06:57 Сколько времени нужно, чтобы воспитать джуна Си++
08:50 Си++ как первый язык, имеет смысл?
11:11 Какие демо проекты можно сделать на Си++
13:35 Написать операционную систему или идти от того, что нравится
14:56 Пробовал писать свой язык программирования?
15:21 Неочевидности в языках
17:32 Про Yacc и Bison / парсинг языков и грамматика языка
19:18 Имеет ли смысл идти в Си++ сейчас?
23:22 500 мегабайт исходников и почему мало браузеров
24:20 Отличие Си и Си++. Использование в микроконтроллерах
27:06 Тенденции роста популярности Си++
30:16 Почему Си и Си++ быстрее других языков
31:22 Ошибки в компиляторах
31:43 Стандарты, засахаривание Си++
34:56 Может лучше добавить статический анализ?
38:05 Бесплатная лицензия для opensource
38:30 Что такое статический анализ
40:32 Подарок для зрителей
40:46 Этапы компиляции кода
44:18 Как придумывают правила
47:32 Общение с программистами на поддержке
50:28 Rust убийца Си++
56:53 Какой язык взять вторым к Си++?
59:26 Статический анализ JavaScript
01:06:00 Как в этом разобраться
01:14:20 Где искать Филиппа
01:15:35 АНОНС ПРОДОЛЖЕНИЯ Байки про Си++
🔵 Эпсилон
👨🏻💻 Что нужно знать Data Scientist
Data Science — дисциплина, которая лежит на стыке математики, статистики и компьютерных наук. Поэтому обычно Data Scientist должен:
▪️ Знать математику и статистику.
▪️ Писать код, обычно на языках R и Python.
▪️ Работать с базами данных и знать язык SQL.
▪️ Владеть инструментами для работы с большими данными: Hadoop, Spark, Hive, Kafka.
▪️ Отлаживать код и готовить к выкатке в продакшен.
▪️ Работать с программами для визуализации и презентации результатов работы: PowerPoint, Shiny/Dash, Power BI, Tableau, Qlik
▪️ Знать технологии машинного и глубокого обучения.
◽️ Data Scientist — это специалист, который с помощью математических алгоритмов и программных инструментов анализирует данные, которые собрала компания.
◽️ С помощью данных Data Scientist помогает компаниям принимать правильные бизнес-решения, экономить деньги, улучшать клиентский сервис и автоматизировать рутинные задачи.
◽️ Вашей компании нужен Data Scientist, если вы не знаете, что делать с собранными данными, или хотите увеличить прибыль, используя для этого собранную информацию о клиентах и бизнесе.
◽️ Для работы Data Scientist нуждается в данных, инфраструктуре для их обработки и помощи других смежных специалистов.
◽️ Data Scientist должен разбираться в математике, статистике, программировании, базах данных и построении предсказательных моделей.
💡 Что почитать по статистике, чтобы начать её понимать?
🔵 Эпсилон
Data Science — дисциплина, которая лежит на стыке математики, статистики и компьютерных наук. Поэтому обычно Data Scientist должен:
▪️ Знать математику и статистику.
▪️ Писать код, обычно на языках R и Python.
▪️ Работать с базами данных и знать язык SQL.
▪️ Владеть инструментами для работы с большими данными: Hadoop, Spark, Hive, Kafka.
▪️ Отлаживать код и готовить к выкатке в продакшен.
▪️ Работать с программами для визуализации и презентации результатов работы: PowerPoint, Shiny/Dash, Power BI, Tableau, Qlik
▪️ Знать технологии машинного и глубокого обучения.
◽️ Data Scientist — это специалист, который с помощью математических алгоритмов и программных инструментов анализирует данные, которые собрала компания.
◽️ С помощью данных Data Scientist помогает компаниям принимать правильные бизнес-решения, экономить деньги, улучшать клиентский сервис и автоматизировать рутинные задачи.
◽️ Вашей компании нужен Data Scientist, если вы не знаете, что делать с собранными данными, или хотите увеличить прибыль, используя для этого собранную информацию о клиентах и бизнесе.
◽️ Для работы Data Scientist нуждается в данных, инфраструктуре для их обработки и помощи других смежных специалистов.
◽️ Data Scientist должен разбираться в математике, статистике, программировании, базах данных и построении предсказательных моделей.
💡 Что почитать по статистике, чтобы начать её понимать?
🔵 Эпсилон
👾 Есть ли emergent properties у LLM?
Emergent properties или возникающиие свойства — новые способности нейросети к решению новых задач, возникающие без заведомо заложенных данных во время обучения. У языковых моделей emergent properties обычно связываются с промпт инжинирингом и способностью легко подстраиваться под новые сложные задачи, например, машинный перевод или игру в шахматы, после модели на большом корпусе. Впервые свойства были замечены в статье GPT-2, где описаны способности моделей решать совершенно новые задачи при наличии нескольких примеров в затравке (few-shot learning, in-context learning).
🟣 Но существуют ли emergent properties вообще?
Вполне возможно, что нет. Может быть, в огромных веб-корпусах уже были все возможные форматы задач, и этого совершенно достаточно, чтобы никаких обобщений навыков от нейросети не требовалось вообще? С какого процента качества на задаче, размера нейросети и объема данных вообще проводить границу и считать, что новое свойство "возникло"?
🟣 Аргументы против
— Разговоры во многом напоминают 17 век, когда считалось, мухи на мясе "самозарождались". Эмерджентностью в нейронауках и эволюционной психологии иногда объясняют возникновение языка и даже сознания, но фальсифицировать это, конечно, затруднительно. Чего не скажешь о нейросетях! Многое можно смоделировать и проверить.
— Работа "Searching for Needles in a Haystack" на примере задаич машинного перевода и PaLM наглядно показала, что если тщательно профильтровать корпус и удалить все примеры параллельного переовода из данных, а затем повторить обучение модели, то способность к машинному переводу значительно ухудшается.
— Насколько сильное влияние на конечный результат оказывают few-shot (примеры в затравках) и instruction tuning базовых моделей? Эксперименты с их исключением показывают, что именно few-shot примеры и in-context learning вносят основной вклад в итоговое качество на новых задачах. Instruction tuning не оказывает такого существенного влияния, а только улучшает уже имевшиеся ранее у моделей способности.
— Работа "Data Distributional Properties Drive Emergent In-Context Learning in Transformers" показывает, что обобщение у языковых моделей хорошо работает на уровне токенов, не увиденных при обучении, но способность не подтверждается для новых последовательностей, т.е. новых формулировок задач.
— Многие заявленные примеры из работы "Sparks of Artificial General Intelligence" сообществу не удалось воспрозвести от слова совсем.
🟣 Аргументы за
— С момента выхода первых крупных языковых моделей было заявлено 137 emergent properties для разных архитектур: GPT-3, PaLM, Chinchilla, бенчмарк BigBench... от игры в шахматы до пословиц на суахили — языковые модели показывали способности к обобщению на новых тематиках, областях знаний, языках, задачах.
— Многие заявленные emergent properties завязаны не только на работу с затравками: это и способности к факт-чекингу (Gopher 7B), и ризонинг (PaLM, LaMDa), и построение индекса информации (T5) — чего нельзя объяснить запоминанием примеров изобучения.
— Нестабильность качества объясняется воспроизведением распределения самих людей — кто-то отвечает лучше, кто-то хуже, в зависимости от подготовки и мотивации.
#nlp #про_nlp #nlp_papers #ai_alignment #ИИ #AI #машинное_обучение #искусственный_интеллект
🔵 Эпсилон
Emergent properties или возникающиие свойства — новые способности нейросети к решению новых задач, возникающие без заведомо заложенных данных во время обучения. У языковых моделей emergent properties обычно связываются с промпт инжинирингом и способностью легко подстраиваться под новые сложные задачи, например, машинный перевод или игру в шахматы, после модели на большом корпусе. Впервые свойства были замечены в статье GPT-2, где описаны способности моделей решать совершенно новые задачи при наличии нескольких примеров в затравке (few-shot learning, in-context learning).
Вполне возможно, что нет. Может быть, в огромных веб-корпусах уже были все возможные форматы задач, и этого совершенно достаточно, чтобы никаких обобщений навыков от нейросети не требовалось вообще? С какого процента качества на задаче, размера нейросети и объема данных вообще проводить границу и считать, что новое свойство "возникло"?
— Разговоры во многом напоминают 17 век, когда считалось, мухи на мясе "самозарождались". Эмерджентностью в нейронауках и эволюционной психологии иногда объясняют возникновение языка и даже сознания, но фальсифицировать это, конечно, затруднительно. Чего не скажешь о нейросетях! Многое можно смоделировать и проверить.
— Работа "Searching for Needles in a Haystack" на примере задаич машинного перевода и PaLM наглядно показала, что если тщательно профильтровать корпус и удалить все примеры параллельного переовода из данных, а затем повторить обучение модели, то способность к машинному переводу значительно ухудшается.
— Насколько сильное влияние на конечный результат оказывают few-shot (примеры в затравках) и instruction tuning базовых моделей? Эксперименты с их исключением показывают, что именно few-shot примеры и in-context learning вносят основной вклад в итоговое качество на новых задачах. Instruction tuning не оказывает такого существенного влияния, а только улучшает уже имевшиеся ранее у моделей способности.
— Работа "Data Distributional Properties Drive Emergent In-Context Learning in Transformers" показывает, что обобщение у языковых моделей хорошо работает на уровне токенов, не увиденных при обучении, но способность не подтверждается для новых последовательностей, т.е. новых формулировок задач.
— Многие заявленные примеры из работы "Sparks of Artificial General Intelligence" сообществу не удалось воспрозвести от слова совсем.
— С момента выхода первых крупных языковых моделей было заявлено 137 emergent properties для разных архитектур: GPT-3, PaLM, Chinchilla, бенчмарк BigBench... от игры в шахматы до пословиц на суахили — языковые модели показывали способности к обобщению на новых тематиках, областях знаний, языках, задачах.
— Многие заявленные emergent properties завязаны не только на работу с затравками: это и способности к факт-чекингу (Gopher 7B), и ризонинг (PaLM, LaMDa), и построение индекса информации (T5) — чего нельзя объяснить запоминанием примеров изобучения.
— Нестабильность качества объясняется воспроизведением распределения самих людей — кто-то отвечает лучше, кто-то хуже, в зависимости от подготовки и мотивации.
#nlp #про_nlp #nlp_papers #ai_alignment #ИИ #AI #машинное_обучение #искусственный_интеллект
🔵 Эпсилон
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
⚙️ Сложение двух чисел с плавающей запятой без потери точности
🔢 Можно ли сложить N чисел типа double наиболее точно?
✏️ Наглядное объяснение чисел с плавающей запятой
🎲 Что нужно знать про арифметику с плавающей запятой
Как вы думаете, если мы напишем такой код:
то не кажется ли вам, что в результате его выполнения получится, что t = 0? С точки зрения привычной математики действительных чисел это и правда так, а вот с точки зрения двоичной арифметики с плавающей запятой в переменной t будет кое-что другое. Там будет то, что спасает нас от потери точности при сложении чисел a и b.
#полезное #теория_чисел #программирование #информатика
🔵 Эпсилон
🔢 Можно ли сложить N чисел типа double наиболее точно?
✏️ Наглядное объяснение чисел с плавающей запятой
🎲 Что нужно знать про арифметику с плавающей запятой
Как вы думаете, если мы напишем такой код:
s = a + b;
z = s - a;
t = b - z;
то не кажется ли вам, что в результате его выполнения получится, что t = 0? С точки зрения привычной математики действительных чисел это и правда так, а вот с точки зрения двоичной арифметики с плавающей запятой в переменной t будет кое-что другое. Там будет то, что спасает нас от потери точности при сложении чисел a и b.
#полезное #теория_чисел #программирование #информатика
🔵 Эпсилон
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Диагностика видеокарты за 1 сек
5 признаков того, что ваша видеокарта умирает:
▪️ 1. Появление графических дефектов — Графические дефекты в основном наблюдаются в играх, проявляясь в виде плохо загруженных текстур, глюков экрана, разрывов или случайных артефактов, появляющихся на экране в середине игры. Но иногда дефекты могут наблюдаться и вне игр, в меню операционной системы или других приложениях, где можно увидеть плохо отрендеренный текст и другие графические артефакты.
▪️ 2. Странный шум вентилятора — Если эти вентиляторы не работают, они могут изнашивать другие вентиляторы в GPU, заставляя их вращаться еще быстрее, чтобы компенсировать потерянную производительность, что приводит к еще большему износу.
▪️ 3. Многочисленные краши — ваш компьютер выходит из строя и перезагружается чаще, чем обычно. Если ваша игра зависает и сбоит, и кажется, что это происходит чаще, вам следует немедленно обратить на это внимание.
▪️ 4. Значительное падение кадров — Еще один способ определить, что ваш графический процессор умер или вот-вот умрет, — это если ваши игры внезапно стали работать медленнее, чем обычно. Если во время игры вы заметите, что она работает со скоростью 10 кадров в секунду вместо обычных 60 кадров в секунду, это может быть плохим знаком.
▪️ 5. Синий экран смерти — основной признак отказа графического процессора является также главным предупреждением о том, что с вашим компьютером что-то серьезно не так: синий экран смерти. По крайней мере, так он выглядит в Windows. Он может появиться по любой причине, и да, он также может появиться, если ваш GPU вышел из строя. В других операционных системах критические ошибки проявляются иначе, чем в Windows.
🔵 Эпсилон
5 признаков того, что ваша видеокарта умирает:
▪️ 1. Появление графических дефектов — Графические дефекты в основном наблюдаются в играх, проявляясь в виде плохо загруженных текстур, глюков экрана, разрывов или случайных артефактов, появляющихся на экране в середине игры. Но иногда дефекты могут наблюдаться и вне игр, в меню операционной системы или других приложениях, где можно увидеть плохо отрендеренный текст и другие графические артефакты.
▪️ 2. Странный шум вентилятора — Если эти вентиляторы не работают, они могут изнашивать другие вентиляторы в GPU, заставляя их вращаться еще быстрее, чтобы компенсировать потерянную производительность, что приводит к еще большему износу.
▪️ 3. Многочисленные краши — ваш компьютер выходит из строя и перезагружается чаще, чем обычно. Если ваша игра зависает и сбоит, и кажется, что это происходит чаще, вам следует немедленно обратить на это внимание.
▪️ 4. Значительное падение кадров — Еще один способ определить, что ваш графический процессор умер или вот-вот умрет, — это если ваши игры внезапно стали работать медленнее, чем обычно. Если во время игры вы заметите, что она работает со скоростью 10 кадров в секунду вместо обычных 60 кадров в секунду, это может быть плохим знаком.
▪️ 5. Синий экран смерти — основной признак отказа графического процессора является также главным предупреждением о том, что с вашим компьютером что-то серьезно не так: синий экран смерти. По крайней мере, так он выглядит в Windows. Он может появиться по любой причине, и да, он также может появиться, если ваш GPU вышел из строя. В других операционных системах критические ошибки проявляются иначе, чем в Windows.
🔵 Эпсилон
👨🏻💻 Открытые проекты с GitHub, заслуживающие вашего внимания.
▪️ Nidhogg — Разработанный для «красных» команд руткит типа «всё в одном», включающий в себя целый спектр возможностей. Для интеграции с C2-фреймворком достаточно одного заголовочного файла.:
• совместим с 64-разрядными версиями Windows 10 и Windows 11.
• в репозитории: драйвер ядра и заголовочный файл C++ для обращения к нему.
▪️ RedEye — Аналитический инструмент (разработки CISA) с открытым исходным кодом, созданный для поддержки «красных» в анализе и отчетности о действиях. Помогает операторам оценивать стратегии управления рисками (смягчения последствий их реализации), визуализировать сложные данные и принимать решения на основе результатов оценки «красной» команды.:
• парсинг журналов (в частности, касается Cobalt Strike), и представления данных в удобовоспринимаемом формате.
• метки (tags) и комментарии к отображаемым действиям.
• режим презентации (позволяет операторам. продемонстрировать свои результаты и рабочий процесс заинтересованным сторонам).
▪️ SpiderFoot — Инструмент автоматизации сбора и анализа открытых источников информации (OSINT) с открытым исходным кодом. Развивается с 2012 г.:
• интегрируется практически со всеми доступными источниками данных.
• использует широкий диапазон методов для анализа данных и облегчения навигации.
• имеет встроенный сервер с дружелюбным веб-интерфейсом, но также может использоваться полностью через командную строку (UI/CLI).
• написан на Python 3 и распространяется под лицензией MIT
• более 200 модулей.
• корреляционный движок (YAML, с 37 предопределенными правилами).
• экспорт в форматах CSV/JSON/GEXF.
• экспорт/импорт API-ключей.
• высокая настраиваемость, полная документация, средства визуализации.
• интегрируется с TOR для поиска в дарквэбе.
• Dockerfile для развертывания в Docker.
• может обращаться к другим инструментам (DNSTwist, Whatweb, Nmap, CMSeeK и т.д.).
▪️ System Informer — Бесплатный многофункциональный инструмент для мониторинга ресурсов системы, отладки «хорошего» ПО и обнаружения вредоносных программ. Разработано Winsider Seminars & Solutions, Inc. Только Windows 10 или более новая версия ОС:
• детальный обзор активности в системе (процессы, доступ к диску, использование ресурсов) в режиме реального времени.
• подсветка аномалий, статистические выкладки и графики.
• портативный (не требует установки).
• создание, редактирование, удаление служб (services).
• поддержка режима ядра, WOW64 и .NET.
🔵 Эпсилон
▪️ Nidhogg — Разработанный для «красных» команд руткит типа «всё в одном», включающий в себя целый спектр возможностей. Для интеграции с C2-фреймворком достаточно одного заголовочного файла.:
• совместим с 64-разрядными версиями Windows 10 и Windows 11.
• в репозитории: драйвер ядра и заголовочный файл C++ для обращения к нему.
▪️ RedEye — Аналитический инструмент (разработки CISA) с открытым исходным кодом, созданный для поддержки «красных» в анализе и отчетности о действиях. Помогает операторам оценивать стратегии управления рисками (смягчения последствий их реализации), визуализировать сложные данные и принимать решения на основе результатов оценки «красной» команды.:
• парсинг журналов (в частности, касается Cobalt Strike), и представления данных в удобовоспринимаемом формате.
• метки (tags) и комментарии к отображаемым действиям.
• режим презентации (позволяет операторам. продемонстрировать свои результаты и рабочий процесс заинтересованным сторонам).
▪️ SpiderFoot — Инструмент автоматизации сбора и анализа открытых источников информации (OSINT) с открытым исходным кодом. Развивается с 2012 г.:
• интегрируется практически со всеми доступными источниками данных.
• использует широкий диапазон методов для анализа данных и облегчения навигации.
• имеет встроенный сервер с дружелюбным веб-интерфейсом, но также может использоваться полностью через командную строку (UI/CLI).
• написан на Python 3 и распространяется под лицензией MIT
• более 200 модулей.
• корреляционный движок (YAML, с 37 предопределенными правилами).
• экспорт в форматах CSV/JSON/GEXF.
• экспорт/импорт API-ключей.
• высокая настраиваемость, полная документация, средства визуализации.
• интегрируется с TOR для поиска в дарквэбе.
• Dockerfile для развертывания в Docker.
• может обращаться к другим инструментам (DNSTwist, Whatweb, Nmap, CMSeeK и т.д.).
▪️ System Informer — Бесплатный многофункциональный инструмент для мониторинга ресурсов системы, отладки «хорошего» ПО и обнаружения вредоносных программ. Разработано Winsider Seminars & Solutions, Inc. Только Windows 10 или более новая версия ОС:
• детальный обзор активности в системе (процессы, доступ к диску, использование ресурсов) в режиме реального времени.
• подсветка аномалий, статистические выкладки и графики.
• портативный (не требует установки).
• создание, редактирование, удаление служб (services).
• поддержка режима ядра, WOW64 и .NET.
🔵 Эпсилон
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🔐 Slow Motion Inside Perspective of Lock Getting Bumped Open. 🔨
( Замедленная съемка с точки зрения открывания замка изнутри ударным методом )
Бампинг (англ. bump «удар, толчок, столкновение») — метод вскрытия замков, основанный на передаче кинетической энергии штифтам вследствие ударов по специально выточенному ключу. Штифты хаотически подбрасываются, и, повернув бамп-ключ в нужный момент, можно открыть замок. Такой метод взлома не оставляет видимых следов и работает на тумблерно-штифтовых системах и замках с вертикальной фрезеровкой секрета.
Антибампинг — технология защиты замка от вскрытия методом бампинга. Высокую степень защиты от взлома обеспечивает наличие в цилиндре замка телескопических пинов, секретность которых составляет 2-2,5 миллиона комбинаций. Ключ для такого цилиндра имеет дополнительные бороздки. Принцип действия антибампинга следующий: штифты подходят к ключу в двух плоскостях. Два параллельно расположенных ряда пинов снизу и один сверху считывают ключ с двух сторон. Внутри цилиндра находятся дополнительные пружины. В случае попытки открывания бамп-ключом они не дают штифтам встать в положение «открыто». Поймать нужную комбинацию очень сложно. Корпус цилиндра и штифты могут быть сделаны из термозакалённого материала, свойства которого превосходят латунь. Его прочность даёт высокую степень защиты от высверливания и воздействия различных отмычек.
В сумме система антибампинга делает несанкционированное вскрытие замка методом бампинга практически невозможным. Некоторые современные антибампинговые системы могут быть перекодированы в случае, если ключ был утерян.
🔵 Эпсилон
( Замедленная съемка с точки зрения открывания замка изнутри ударным методом )
Бампинг (англ. bump «удар, толчок, столкновение») — метод вскрытия замков, основанный на передаче кинетической энергии штифтам вследствие ударов по специально выточенному ключу. Штифты хаотически подбрасываются, и, повернув бамп-ключ в нужный момент, можно открыть замок. Такой метод взлома не оставляет видимых следов и работает на тумблерно-штифтовых системах и замках с вертикальной фрезеровкой секрета.
Антибампинг — технология защиты замка от вскрытия методом бампинга. Высокую степень защиты от взлома обеспечивает наличие в цилиндре замка телескопических пинов, секретность которых составляет 2-2,5 миллиона комбинаций. Ключ для такого цилиндра имеет дополнительные бороздки. Принцип действия антибампинга следующий: штифты подходят к ключу в двух плоскостях. Два параллельно расположенных ряда пинов снизу и один сверху считывают ключ с двух сторон. Внутри цилиндра находятся дополнительные пружины. В случае попытки открывания бамп-ключом они не дают штифтам встать в положение «открыто». Поймать нужную комбинацию очень сложно. Корпус цилиндра и штифты могут быть сделаны из термозакалённого материала, свойства которого превосходят латунь. Его прочность даёт высокую степень защиты от высверливания и воздействия различных отмычек.
В сумме система антибампинга делает несанкционированное вскрытие замка методом бампинга практически невозможным. Некоторые современные антибампинговые системы могут быть перекодированы в случае, если ключ был утерян.
🔵 Эпсилон
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👨🏻💻 8 лекций по рефакторингу и оптимизации
Рефакторинг (англ. refactoring), или перепроектирование кода, переработка кода, равносильное преобразование алгоритмов — процесс изменения внутренней структуры программы, не затрагивающий её внешнего поведения и имеющий целью облегчить понимание её работы. В основе рефакторинга лежит последовательность небольших эквивалентных (то есть сохраняющих поведение) преобразований. Поскольку каждое преобразование маленькое, программисту легче проследить за его правильностью, и в то же время вся последовательность может привести к существенной перестройке программы и улучшению её согласованности и чёткости.
Цель рефакторинга — сделать код программы более легким для понимания; без этого рефакторинг нельзя считать успешным.
Рефакторинг следует отличать от оптимизации производительности. Как и рефакторинг, оптимизация обычно тоже не изменяет поведение программы, а только ускоряет её работу. Но оптимизация часто затрудняет понимание кода, что противоположно рефакторингу.
С другой стороны, нужно отличать рефакторинг и от реинжиниринга, который осуществляется для расширения функциональности программного обеспечения. Как правило, крупные рефакторинги предваряют реинжиниринг.
🔵 Эпсилон
Рефакторинг (англ. refactoring), или перепроектирование кода, переработка кода, равносильное преобразование алгоритмов — процесс изменения внутренней структуры программы, не затрагивающий её внешнего поведения и имеющий целью облегчить понимание её работы. В основе рефакторинга лежит последовательность небольших эквивалентных (то есть сохраняющих поведение) преобразований. Поскольку каждое преобразование маленькое, программисту легче проследить за его правильностью, и в то же время вся последовательность может привести к существенной перестройке программы и улучшению её согласованности и чёткости.
Цель рефакторинга — сделать код программы более легким для понимания; без этого рефакторинг нельзя считать успешным.
Рефакторинг следует отличать от оптимизации производительности. Как и рефакторинг, оптимизация обычно тоже не изменяет поведение программы, а только ускоряет её работу. Но оптимизация часто затрудняет понимание кода, что противоположно рефакторингу.
С другой стороны, нужно отличать рефакторинг и от реинжиниринга, который осуществляется для расширения функциональности программного обеспечения. Как правило, крупные рефакторинги предваряют реинжиниринг.
🔵 Эпсилон
📄 Наверное видели такой прикол в интернете — загрузочный лист Windows 95
Недавно набрёл на интересную программку, она переносит двоичное содержимое файлов в растровую графику для распечатки на принтере, и наоборот (распознаёт со сканера картинку в бинарник). Этакий бумажный носитель для бэкапа данных. Понятно, что таким способом большие объёмы не сохранишь, но вот например для критически важных элементов этот способ годится. Пример: микросхема БИОС современного ПК. Там гигабайтов не нужно. Бумага проживёт дольше оптических дисков, если её не мочить, не мять и защитить от огня.
👩💻 Вопрос такой: Кто-нибудь занимался этой идеей серьёзно?
Мне кажется что сейчас в мире нету ни одного надёжного носителя информации, кроме каменной глыбы. Но на глыбу много не запишешь. А на лист бумаги можно закодирвать много интересного. Было бы классно создать автономный "сканнер-принтер-компьютер", который может преобразовывать информацию между носителями разных типов: бумажными листами А4, оптическими дисками CD/DVD, в миросхему DRAM или эмуляцию ПЗУ распространённых форматов. Меня всегда интересовали вопросы совместимости различных приборов во времени, так сказать, совместимость старья и новых вещей. К сожалению, в нашем мире на совместимость все "плюют". Может быть когда-нибудь на материнской плате компа будет специальный удобный разъём, к которому можно подсоединить сканнер бумажных листов и загрузиться с "загрузочного листа Виндоус 95"
// Программа называется "PaperBack"
🔵 Эпсилон
Недавно набрёл на интересную программку, она переносит двоичное содержимое файлов в растровую графику для распечатки на принтере, и наоборот (распознаёт со сканера картинку в бинарник). Этакий бумажный носитель для бэкапа данных. Понятно, что таким способом большие объёмы не сохранишь, но вот например для критически важных элементов этот способ годится. Пример: микросхема БИОС современного ПК. Там гигабайтов не нужно. Бумага проживёт дольше оптических дисков, если её не мочить, не мять и защитить от огня.
Мне кажется что сейчас в мире нету ни одного надёжного носителя информации, кроме каменной глыбы. Но на глыбу много не запишешь. А на лист бумаги можно закодирвать много интересного. Было бы классно создать автономный "сканнер-принтер-компьютер", который может преобразовывать информацию между носителями разных типов: бумажными листами А4, оптическими дисками CD/DVD, в миросхему DRAM или эмуляцию ПЗУ распространённых форматов. Меня всегда интересовали вопросы совместимости различных приборов во времени, так сказать, совместимость старья и новых вещей. К сожалению, в нашем мире на совместимость все "плюют". Может быть когда-нибудь на материнской плате компа будет специальный удобный разъём, к которому можно подсоединить сканнер бумажных листов и загрузиться с "загрузочного листа Виндоус 95"
// Программа называется "PaperBack"
🔵 Эпсилон
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM