Как найти настоящий сайт гидры телеграм

Fovuxy

Модератор
Подтвержденный
Сообщения
989
Реакции
15
Уважаемые пользователи RuTOR , Все сайты из нашего списка проверены и находятся онлайн, их нет в скам листах. Остерегайтесь фишинг сайтов и помните об уголовной ответственности за незаконные сделки. Подборка официальных сайтов по продаже веществ от форума Rutor носит исключительно информативный характер.

1. OMG!OMG - MOST ADVANCED DARKMARKET

Эта площадка существует довольно давно и в этот период она медленно развивалась в тени гидры. В настоящее время это ведущий сайт по продаже веществ в даркнете.
 

 

2. MEGA - DARKNET MARKET

Благодаря хорошей подготовке и листингу на зарубежных сайтах площадка смогла составить конкуренцию в стабильности и доступности, чего не смогли ее конкуренты, но все же она уступает по полпулярности площадке OMG!OMG!

 

3. HYDRA - Возрождение легенды.

Идут работы по восстановлению всеми любимой гидры, но все не так просто как казалось ранее, совсем скоро она будет доступна, а сейчас нам остается только ждать релиза от команды HYDRA.

 

________________________
RUTOR — Главная торговая и информационная площадка в сети Tor.



O

Ofuwaku

Пассажир
Сообщения
45
Реакции
18
Как найти настоящий сайт гидры телеграм
Сайт закладчиков omgUfesodОставлю в этой записи несколько ссылок на omg, вдруг кому-то пригодится. Сылка на гидру! Уважаемые клиенты, кликнув на ссылку Вы перейдете на официальный сайт гидры, это единственное рабочее rampmarketplace зеркало от Администрации omg. Разработки учителей, творчество учеников. Следом из-за новейшими зеркалами возникают также…
 

Icoposa

Юзер
Сообщения
26
Реакции
9
Ситуация вокруг блокировки Tor в России продолжает развиваться. Напомню, что в начале текущего месяца на территории РФ возникли проблемы с доступом к Tor. Сбои стали возникать у пользователей еще 1 декабря 2021 года: подключение к публичным узлам не работает, и приходится использовать мосты.Как стало известно в начале текущей недели, разработчики Tor получили уведомление от Роскомнадзора, в котором их предупреждали о грядущей блокировке cайта torproject.org. Письмо можно увидеть здесь, причем из текста послания было неясно, какие именно нарушения должны устранить представители Tor Project.Теперь в блоге Tor Project появилось официальное послание, согласно которому сайт torproject.org официально заблокирован по решению Саратовского районного суда от 2017 года. Подтверждение этому можно найти и в реестре Роскомнадзора.Также сегодня представители ведомства сообщили СМИ следующее:«Основанием стало размещение на указанном сайте информации, обеспечивающей работу средств, предоставляющих доступ к противоправному контенту. На сегодняшний день доступ к ресурсу ограничен».В своем послании разработчики Tor в очередной раз призывали всех неравнодушных запускать мосты, распространять информацию и не допускать цензуры:«Если модель цензуры, которую мы анализируем у некоторых российских интернет-провайдеров, будет развернута по всей стране, нам понадобится гораздо больше мостов, чтобы россияне оставались в сети. Благодаря исследователям мы узнали, что мосты по умолчанию, доступные в Tor Browser, не работают в некоторых регионах в России, в том числе мосты Snowflake и мосты obfs4, полученные динамически с помощью Moat».Также представители Tor Project отмечают, что пользователи из РФ составляют примерно 15% от всей аудитории Tor, а 300 000 россиян пользуются им ежедневно. Теперь разработчики советуют пользователям использовать зеркало сайта, если основной ресурс недоступен, а также призывают русскоязычное комьюнити принять участие в локализации Tor.
Как найти настоящий сайт гидры телеграм
 

Boram

Продвинутый юзер
Сообщения
39
Реакции
13
Aquest lloc web utilitzacookies per recopilar informació estadística sobre la navegaciódels usuaris i millorar els seus serveis amb les sevespreferències, generades a partir de les vostres pautes denavegació. Podeu consultar la seva configuració a la nostraPolíticade Cookies.Acceptar © 2002-22 Fundació Ensenyament i Família | Tel.933876199Avíslegal | Política decookies
 
B

Becefy

Продвинутый юзер
Сообщения
56
Реакции
18
ABOUTARTICLESSTRATEGYBRANDINSIGHTITCULTUREBOOKMOVIENETFLIXMVADDIARYESSAYSTUDYTRAVELNEWSLETTERSUBSCRIPTION뉴스레터와 함께해주세요!16,117명이 함께 보는브랜드&트렌드 뉴스레터를 보내드립니다 SubscribeFacebook0LikesTwitter 14K FollowersInstagram0FollowersRSS Feed014K0생각노트Subscribe생각노트ABOUTARTICLESSTRATEGYBRANDINSIGHTITCULTUREBOOKMOVIENETFLIXMVADDIARYESSAYSTUDYTRAVELNEWSLETTERSUBSCRIPTIONBOOKDIARY『생각의쓰임』책은 어떻게 만들어졌을까? (feat.출간 뒷 이야기)2021년 4월 20일ViewPostBRAND동네자체가 하나의 호텔이 되는 곳, 서촌유희 1박 2일2020년 9월 29일ViewPostBRANDSTUDY오직한권의 책에 집중하는 서점, 서촌 ‘한권의 서점’2019년 7월 1일ViewPostBOOK한 장씩펼쳐가며 함께 읽는 『도쿄의 디테일』 01 (표지-P.33)2018년 12월 9일ViewPostBOOK『도쿄의디테일』 책에는 어떤 고민이 담겼을까?2018년 12월 1일ViewPostTrending PostsView Post161.5K대림미술관은 어떻게 줄 서서 입장하는 미술관이되었나?View Post62.1KSTUnitas는 어떻게 6년만에 교육업계를 평정했나?View Post44.5K왜 요즘10대들은 포털보다 유튜브에서 먼저 검색을 할까?View Post38.4K인사이트주는 사이트 및 개인 블로그View Post10.9K죽어가던개인 서점은 어떻게 다시 부활했을까?View Post9.8K방탄소년단은 어떻게 신기록을 쌓는 대세 아이돌이되었을까?View Post9.6K성심당은어떻게 빵집을 넘어 지역 경제를 이끄는 로컬 기업이 됐을까?View Post3.6K서점에서‘제안’과 ‘편집력’이 가지는 힘BOOKDIARY『생각의쓰임』책은 어떻게 만들어졌을까? (feat.출간 뒷 이야기)1.8K viewsShare00000IT중고나라의 불편함을 깨닫게 해준 당근마켓의 디테일기능들4.2K viewsShare00000DIARYSTUDY인스타그램 시즌2를 기획하면서 했던 고민과 레슨1.9K viewsShare00000Brand Story1 한국민속촌은 어떻게 SNS 최강자로 떠올랐는가?15.05.161.9K2 이니스프리는 어떻게 제주와 자연을 가져갔는가?03.10.166K3 포털사이트의 자존심, ‘대선 특집 페이지’를비교하다05.05.171K4 댄스 학원에서 860만 팔로워의 유튜브 스타로, 1MILLIONDance Studio25.03.189.5KBRAND동네자체가 하나의 호텔이 되는 곳, 서촌유희 1박 2일2.7K viewsShare00000ITSTRATEGY‘아주사소한 불편’을 해결해 ‘큰 트래픽’을 만들어낸 사이트들 (1편)3.7K viewsShare00000INSIGHT‘스튜디오’ 진행만 고집하는 신동엽이 의미있는이유2.8K viewsShare00000Don’t Miss일룸은 어떻게 가구를 만든다고 자신있게 외치게됐을까?05.10.163.1K페이스북으로 드라마 정주행을 한다고요?!27.01.172.6K모바일 라이브 방송의 수익 모델은?11.08.161.8K트위터를 시작하는 이유30.10.16924View Post3KBRANDINSIGHT카카오페이지가 ‘원작 드라마’를 띄우는 이유와방법2020년 3월 15일No comments요즘 재미있게 보고 있는 드라마가 있습니다. 바로 JTBC에서 방영하고있는 다음웹툰 원작의 <이태원 클라쓰>라는 드라마입니다. 각종 악행을 행하면서 요식업계 정점에 오르게 된프랜차이즈 ‘장가’를 상대로 펼치는 청년 사장 ‘박새로이’의 복수와…Share00000글 탐색1 2 3 … 49 NextInstagramTwitter Feed뉴스레터와 함께해주세요!16,117명이 함께 보는 브랜드&트렌드 뉴스레터를보내드립니다 Subscribe2020 ⓒ 생각노트. All RightsReserved.Searchfor: SearchInput your search keywords and press Enter.일상에 영감을 주는 마케팅 / 책 / 콘텐츠 / 인터뷰를 기록하고공유합니다.생각노트 인스타그램 →
 

Afucok

Продвинутый юзер
Сообщения
106
Реакции
19
The study is a collaboration between researchers Rebekah Overdorf1, Marc Juarez2, Gunes Acar2, Rachel Greenstadt1, Claudia Diaz2
1 Drexel University {rebekah.overdorf,rachel.a.greenstadt}@drexel.edu
2 imec-COSIC KU Leuven {marc.juarez, gunes.acar, claudia.diaz}@esat.kuleuven.be
Reference: R. Overdorf, M. Juarez, G. Acar, R. Greenstadt, C. Diaz. How Unique is Your .onion? An Analysis of the Fingerprintability of Tor Onion Services . In Proceedings of ACM Conference on Computer and Communications Security (CCS'17). ACM, Nov. 2017. (Forthcoming)Website fingerprinting attacks aim to uncover which web pages a target user visits. They apply supervised machine learning classifiers to network traffic traces to identify patterns that are unique to a web page. These attacks circumvent the protection afforded by encryption and the metadata protection of anonymity systems such as Tor.Website fingerprinting can be deployed by adversaries with modest resources who have access to the communications between the user and their connection to the Internet, or on an anonymity system like Tor, the entry guard (see the figure below). There are many entities in a position to access this communication including wifi router owners, local network administrators or eavesdroppers, Internet Service Providers, and Autonomous Systems, among other network intermediaries.Prior studies typically report average performance results for a given website fingerprinting method or countermeasure. However, if you own a hidden service, you are more concerned with the security of your particular hidden service than how well an attack or defense works overall. If your site is naturally hidden against attacks, then you do not need to implement a defense. Conversely, your site may not be protected by a certain defense, despite the high overall protection of such defense.In this study, we try to answer the following two questions:Are some websites more fingerprintable than others?If so, what makes them more (or less) fingerprintable?Disparate impact of website fingerprintingWe have identified high variance in the results obtained by the website fingerprinting state-of-the-art attacks (i.e., k-NN, CUMUL and k-FP) across different onion websites: some sites (such as the ones in the table below) have higher identification rates than others and, thus, are more vulnerable to website fingerprinting.The table below shows the top five onion services ranked by number of misclassifications. We observe a partial overlap between the sites that are most misclassified across different classifiers. This indicates the errors of these classifiers are correlated to some extent. We looked into these classifications in more detail..onion URLTPFPFNF1k-NN4fouc...484660.05ykrxn...362670.04wiki5k...377670.04ezxjj...276680.03newsi...187690.01CUMULzehli...215680.054ewrw...229680.04harry...229680.04sqtlu...235680.04yiy4k...114690.02k-FPykrxn...462660.06ykrxn...342670.05wiki5...355670.05jq77m...254680.03newsi...263680.03
Analysis of classification errorsWe have analyzed the misclassifications of the three state-of-the-art classifiers. In the following Venn diagram, each circle represents the set of prediction errors for one of the classifiers. In the intersections of these circles are the instances that were incorrectly classified by the overlapping methods. 31% of the erred instances were misclassified by all three methods, suggesting strong correlation in the errors.We looked into the misclassifications that fall in the intersection among the three classifiers to understand what features make them be consistently misclassified.Misclassification graphConfusion graph for the CUMUL classifier drawn by Gephi software using the methodology explained in the paper. Nodes are colored based on the community they belong to, which is determined by the Louvain community detection algorithm. Node size is drawn proportional to the node degree, that is, bigger node means lower classification accuracy. We observe highly connected communities on the top left, and the right which suggests clusters of Hidden Services which are commonly confused as each other. Further, we notice several node pairs that are commonly classified as each other, forming ellipses.Network-level featuresIn the figure below we plot the instances that fall in the intersection of the misclassification areas of the attacks in the Venn diagram. In the x-axis we plot the normalized median incoming size of the true site and, in the y-axis, we show the same feature for the site that the instance was confused with.Total incoming packet size can be thought as the size of the site, as most traffic in a web page download is incoming.We see that the sizes of the true and the predicted sites in the misclassifications are strongly correlated, indicating that sites that were misclassified had similar sizes.At the same time, the high density of instances (see the histograms at the margins of the figure) shows that the vast majority of sites that were misclassified are small.Site-level featuresThe figure below shows the results of the site-level feature analysis using information gain as feature importance metric. We see that features associated with the size of the site give the highest information gain for determining fingerprintability when all the sites are considered. Among the smallest sites, which are generally less identifiable, we see that standard deviation features are also important, implying that sites that are more dynamic are harder to fingerprint.ConclusionsWe have studied what makes certain sites more or less vulnerable to the attack. We examine which types of features are common in sites vulnerable to website fingerprinting attacks. We also note that from the perspective of an onion service provider, overall accuracies do not matter, only whether a particular defense will protect their site and their users.Our results can guide the designers and operators of onion services as to how to make their own sites less easily fingerprintable and inform design decisions for countermeasures, in particular considering the results of our feature analyses and misclassifications. For example, we show that the larger sites are reliably more identifiable, while the hardest to identify tend to be small and dynamic.. This includes crawling infrastructure, modules for analysing browser profile data and crawl datasets.
 
Сверху Снизу