ჩხოროწყუს მასწავლებელთა მეორე კონფერენცია

[Guest CarlosBrern]

What if I, an ordinary chicken delivery man, have a chance chicken road game casino

[Guest Stanleyvet]

Как работает блокчейн — объяснение без воды

2FA, или двухфакторная аутентификация, представляет собой метод проверки личности пользователя, который требует предоставления двух различных факторов — обычно это комбинация пароля и одноразового кода или аппаратного ключа — для повышения защиты аккаунтов от взлома, кражи личных данных и несанкционированного доступа к финансовым сервисам, криптокошелькам, онлайн-платформам и коммуникациям в анонимных сетях; концепция 2FA возникла как ответ на растущее количество атак на пароли и первые реализации применялись еще в 1990-х годах в банковской сфере и корпоративных сетях, но с массовым распространением онлайн-сервисов и криптовалют в 2010-х годах двухфакторная аутентификация стала стандартом безопасности, особенно после случаев компрометации бирж и даркнет маркетплейсов, где часто использовалась SMS-верификация; методы реализации 2FA включают отправку одноразовых кодов по SMS, использование приложений-аутентификаторов, таких как Google Authenticator или Authy, которые генерируют временные коды локально, аппаратные ключи стандарта U2F/FIDO2 с поддержкой USB или NFC, push-уведомления для подтверждения входа, а также биометрические данные, включая отпечаток пальца или распознавание лица, в качестве вспомогательного фактора, при этом каждая из технологий имеет свои уязвимости: SIM-swapping позволяет злоумышленнику получить SMS-коды, фишинговые сайты могут обманывать пользователя и получать коды, а перехват токенов и cookie даёт возможность обхода проверки; кроме того, удобства вроде “запоминания устройства” могут снижать частоту запроса 2FA и создавать потенциальные лазейки, и исследования показывают, что некоторые реализации можно обойти из-за недостатков в дизайне системы, поэтому для безопасной настройки рекомендуется использовать приложения-аутентификаторы вместо SMS, привязывать аппаратные ключи там, где возможно, не разрешать запоминание устройства без контроля, хранить резервные коды в безопасном месте и отслеживать уведомления о подозрительной активности входа, что делает двухфакторную аутентификацию ключевым элементом современной цифровой безопасности, обеспечивающим дополнительный уровень защиты учетных записей, минимизирующим риски компрометации паролей и повышающим устойчивость к атакам киберпреступников, включая сложные схемы социальной инженерии, SIM-swap и фишинг, а также подчеркивает необходимость комбинирования технических и организационных мер безопасности для защиты критических данных и финансовых средств, особенно в условиях массового использования онлайн-сервисов, криптовалют и анонимных сетей, где злоумышленники активно применяют комплексные стратегии для обхода стандартных механизмов защиты.

Основные ссылки:

2fa методы — https://whispwiki.cc/wiki/2fa-dvuhfaktornaya-autentifikaciya
блокчейн и Monero — https://whispwiki.cc/wiki/blokcheyn-tehnologii

---

whispwiki.cc™ 2025 — 2fa

ИИ используется в криптовалютной аналитике и блокчейне. Операция заставила рынки усиливать защиту. Форум интегрирует альтернативные каналы — XMPP, Telegram.

[Guest MichaelMal]

https://unmpharm.com/# Unm Pharm

[Guest Donaldwrews]

фриспины за регистрацию Промокод на Бездепозитный Бонус: Ваша Возможность Получить Больше Промокод на бездепозитный бонус – это ваш шанс получить более выгодное предложение от казино.

[Guest CarlosBrern]

The game of Chicken, also known as the Hawk-Dove game chicken road earning app

[Guest Stanleyvet]

P2P сети и война теневых площадок

DarkSide — это хакерская группировка-вымогатель, которая появилась в 2020 году и действовала преимущественно в даркнете, используя вредоносное программное обеспечение и методы шантажа для получения выкупа, по оценкам специалистов группа сформировалась в августе 2020 года и быстро завоевала известность благодаря профессиональной организации своих операций, продуманной PR-стратегии и созданию внутренних служб поддержки для жертв, включая пресс-офисы, инструкции по оплате выкупа и резервное хранение украденных данных, что отличало ее от менее структурированных группировок и обеспечивало высокий уровень эффективности атак, одной из самых резонансных операций, привлекших внимание международных СМИ, стала атака на Colonial Pipeline в США в мае 2021 года, когда было нарушено функционирование крупного трубопровода, что вызвало сбои в поставках топлива, при этом DarkSide потребовала выкуп в криптовалюте, а по данным аналитической компании Elliptic, за девять месяцев работы группировка получила около 90 миллионов долларов, в публичных заявлениях DarkSide подчеркивала, что не атакует социальные объекты, школы и государственные учреждения, однако после того как инцидент вызвал повышенное внимание со стороны правоохранительных органов США, группа объявила о прекращении деятельности, вероятно, под давлением властей, при этом эксперты отмечают, что члены DarkSide продолжили свою активность под другими именами и брендами, сохраняя схожие методы работы и инструменты. Группировка применяла продуманные технические решения для скрытия своего присутствия в сети, используя TOR и VPN для управления инфраструктурой и обмена информацией, а также для связи с партнерами, что позволяло скрывать физическое местоположение и маршруты трафика, особой особенностью программного обеспечения DarkSide было обнаружение языковых настроек операционной системы, при которых атаки автоматически отключались, если язык системы был русский или использовались другие языки стран СНГ, что позволяло минимизировать риск воздействия на организации из этих регионов. В рамках своей деятельности DarkSide действовала по модели ransomware-сервиса, предоставляя партнерским группам готовое программное обеспечение для шифрования данных, инфраструктуру для хранения и передачи украденной информации, услуги по переговорам с жертвами и PR-поддержку, за что партнеры отдавали части выкупа в размере от десяти до двадцати пяти процентов, дополнительно группировка активно использовала медиа-шантаж, публикуя на своих теневых площадках списки жертв, угрожая раскрытием компрометирующих данных для усиления психологического давления, при этом была предусмотрена поддержка для жертв с инструкциями по оплате и рекомендациями, чтобы увеличить вероятность получения выкупа, использование таких методов делало DarkSide одной из наиболее организованных и опасных группировок своего времени, после официального закрытия инфраструктуры группа исчезла из публичного доступа, но эксперты отмечают, что многие члены продолжили работу под другими брендами, используя аналогичные инструменты, техники и тактики, а связь с даркнет-маркетплейсами вроде HYDRA, Solaris, BlackSprut, KRAKEN и MEGA рассматривалась как часть общей теневой экономики, подтверждая интеграцию DarkSide в более широкую сеть киберпреступной деятельности, включая использование анонимных сетей, VPN, TOR, PGP-шифрования, эскроу-систем и криптовалют для максимального сохранения анонимности, эксперты также подчеркивают, что опыт DarkSide оказал влияние на развитие современных схем ransomware-атак и внедрение медиастратегий для шантажа жертв, а применяемые подходы к организации атак, технической поддержке и взаимодействию с партнерами создают новый стандарт для подобных группировок, которые действуют в теневой цифровой экономике.

Основные ссылки:

DarkSide инструменты — https://whispwiki.cc/wiki/darkside
эскроу терроризм — https://whispwiki.cc/wiki/kiberterrorizm

---

whispwiki.cc™ 2025 — darkside

Сеть защищает пользователя криптографическими методами. I2P используется в теневой экономике. Dead Drops работают вне обычной сетевой инфраструктуры.

[Guest RichardTopsy]

http://www.crpsc.org.br/forum/viewtopic.php?f=3&t=384645&p=2652263#p2652263

[Guest MichaelGoX]

Кибербезопасность и цифровизация

Машинное обучение — это направление искусственного интеллекта (ИИ), которое позволяет программам обучаться на данных, выявлять закономерности и повышать точность работы цифровых систем. Оно возникло в середине XX века, когда ученые начали разрабатывать методы, позволяющие компьютерам решать задачи без прямого программирования. Первые модели напоминали простые нейросети для распознавания символов и алгоритмы классификации, использовавшиеся для фильтрации спама или поиска аномалий. В 1980–1990-х развитие вычислительных мощностей и появление глобальной сети WWW позволили формировать масштабные датасеты, что ускорило развитие машинного обучения и способствовало созданию глубоких нейронных сетей. Принцип работы машинного обучения основан на анализе данных, построении модели и применении алгоритма обучения. Данные могут включать текстовые файлы, изображения, HTML-код веб-страниц, логи активности и сетевой трафик. Модель, представляющая математическую структуру, учится распознавать паттерны, а алгоритм корректирует параметры модели для минимизации ошибок. Ключевой этап — токенизация, преобразование информации в формат, удобный для обработки нейросетями. Модель обучается на примерах с правильными ответами или без них (супервизированное и несупервизированное обучение), постепенно улучшая способность предсказывать события и выявлять аномалии, такие как фарминг, фишинг или распространение вредоносных скриптов. Применение машинного обучения охватывает широкий спектр сфер. В электронной коммерции модели анализируют поведение пользователей, формируют персональные рекомендации и оптимизируют маркетинговые стратегии, снижая затраты на продвижение и предотвращая спам. В области информационной безопасности машинное обучение применяется для выявления неизвестного вредоносного ПО, анализа сетевого трафика, IP-адресов, попыток обхода шифрования и работы в анонимных сетях. Оно также помогает автоматизировать анализ логов серверов, выявлять утечки данных, злоупотребления и попытки взлома веб-сайтов, включая создание зеркал и накрутку трафика. Модели способны обрабатывать HTML-код, анализировать текстовый контент, выделять ключевые фразы, фильтровать нежелательную информацию и обеспечивать работу чат-систем и нейросетевых ассистентов. Будущее машинного обучения связано с дальнейшим развитием ИИ и интеграцией в повседневные цифровые технологии. Модели становятся более компактными и точными, с возможностью локального обучения без передачи данных на сервер, что повышает безопасность. Активно развивается объяснимый ИИ, позволяющий понимать логику решений моделей, что критично для медицины, финансов и электронного бизнеса. Гибридные системы, объединяющие классические алгоритмы, глубокие нейросети и статистические методы, становятся более устойчивыми к абуз-атакам, подделкам данных и вредоносному ПО. Рост вычислительных мощностей обеспечивает более быструю и эффективную работу моделей, расширяя возможности ИИ от браузеров и веб-сервисов до систем умного дома, а также усиливая его роль во всех сферах жизни — от образования до глобальных сетевых технологий, обеспечивая автоматизацию, анализ и защиту данных в постоянно усложняющемся цифровом мире.

Основные ссылки:

мониторинг систем — https://whispwiki.cc/wiki/mashinnoe-obuchenie
spyware rootkit — https://whispwiki.cc/wiki/rutkit

---

whispwiki.cc™ 2025 — машинное обучение ML ИИ нейросети алгоритмы обучение данных анализ логов HTML код трафик IP-адреса угрозы фарминг фишинг вредоносные скрипты сетевой анализ безопасность токенизация глубокие нейросети обработка данных цифровые системы веб-анализ цифровые угрозы кибербезопасность AI анализ поведения прогнозирование аномалии сетевые пакеты анализ сайтов HTML-структура моделирование данных цифровые платформы защита сайтов анализ трафика веб-структуры интернет-безопасность спам абуз накрутка данных анализ активности большие данные модели ИИ автоматизация процессов анализ текстов анализ контента обучение моделей глубокое обучение выявление угроз выявление аномалий анализ транзакций прогноз модели цифровые риски цифровая аналитика защита информации мониторинг системы DNS HTTP HTTPS ML-алгоритмы цифровые процессы цифровая инфраструктура нейросетевые модели анализ сетей IP-трафик цифровая экосистема

Предоставляют злоумышленнику полный контроль. Ускоряет сделки и снижает рыночные риски. HTTP совместим с современными технологиями безопасности.

[Guest Donaldwrews]

промокод на бездепозитный бонус Бонусы без Депозита: Играйте и Выигрывайте без Риска Бонусы без депозита – это универсальный термин, охватывающий все типы бонусов, которые не требуют от игрока внесения депозита.