Це справді так кацап порвався чи це штучний інтелект?

А чому вас це їбе?

Влаштовуємо окупантам пекло. Бійці 210 ОШП випалюють місця скупчення противника, громлять його схованки, трощать транспортні засоби.

Знаходимо та знищуємо!

Facebook | Instagram | Telegram | YouTube

Це вам за те шо до церкви не ходите

Sho, blyat?

Узкая культура, ти што лє?

До речі, канал на Патреон можна підтримати тут https://www.patreon.com/fashdonetsk

Ой, та не пизди

Анатомія туману війни

Сьогодні поговоримо про вищу математику, яка дуже допомагає завдавати болю окупантам, навіть якшо вони зарилися глибоко під землю в уявній алабузі, під курськом, на нафтобазах самари чи просто десь на тимчасово окупованому українському Донбасі.

Всі ми любимо, коли в телеграм-каналах чи взагалі в ЗМІ викладають соковиті, красиві відео прильотів по підарам. Відповідно, пересічний глядач біля екрану смартфона думає приблизно так:

Чорний дим валить, іскри летять, значить шо? Стовідсоткова перемога, об’єкт стертий в пил, розходимося

Проте в реальній, серйозній військовій розвідці та аналітиці за кожним таким ефектним «бабах» сидять похмурі дядьки зі скляними від недосипання очима, які взагалі не вірять красивим картинкам.

Вони в принципі не вміють вірити на слово, бо вірять лише цифрам, сухій логіці, матрицям умовних розподілів і теорії ймовірностей.

Чому так? Тому шо так званий туман війни - річ жорстока і цинічна + противник на тій стороні далеко не дурень. Він теж вміє читати підручники, вміє маскуватися, будувати фальшиві декорації, підпалювати бочки з мазутом для відволікання уваги та імітувати радіопаніку, аби ми лише подумали, що все добре і припинили вогонь.

Тому має сенс поговорити про такий інструмент, як теорема Байєса, який є нічим іншим як концептуальною математичною зброєю, що яке дозволяє аналітику зазирнути крізь 40 метрів армованого бетону, скельного ґрунту та систем радіоелектронної боротьби.

І що найголовніше - теорема дозволяє з точністю до відсотка зрозуміти:

чи перетворився підземний збірки ударних дронів на братську могилу разом з верстатами та імпортними комплектуючими, чи наші ракети просто переорали верхній шар землі, а кацапи всередині сидять, тихенько хіхікають і продовжують закручувати гайки.

В цій статті ми розберемо вищезгадану тему від А до Я, без зайвої цензури, але з чітким розумінням того, як абстрактні формули XVIII століття працюють на руйнування сучасної підземної військової інфраструктури росіян.

Тепер до суті або спочатку розберемося з базовою теорією, щоб було зрозуміло, звідки в цієї математики беруться корені і чому вона так дратує генералів старої радянської закалки, звиклих воювати за паперовими картами та стрілками.

Жив-був в Англії в XVIII столітті чувак, якого звали Томас Байєс. Був він пресвітеріанським священиком, але у вільний від проповідей час захоплювався математикою. Людина глибоко розмірковувала про Бога, про природу людських помилок і про те, як наша свідомість пізнає істину.

І він придумав формулу, яка, без перебільшення, сформувала сучасний цифровий світ. Сьогодні за його принципом працюють алгоритми безпілотників Ілона Маска, спам-фільтри у ваших поштових скриньках, медичні системи, що діагностують рак, і, звичайно ж, програмне забезпечення, яке розраховує траєкторії та оцінює збитки від застосування високоточного озброєння.

Якщо говорити дуже просто, теорема Байєса - це математичний спосіб змінювати свою думку на основі нових фактів.

В чому полягає ключова відмінність звичайної, побутової логіки від байєсівського мислення? Пересічна людина міркує прямолінійно й поверхнево:

— Я побачив факт А, отже, твердження Б на сто відсотків вірне.

Коли пересічна людина, коли бачить дим над заводом, кричить шось типу -завод знищено-,
Байєсівський аналітик міркує абсолютно інакше:

В мене є певна початкова думка щодо об’єкта. Я отримав нову підказку. Наскільки ця підказка унікальна? Чи могла вона з’явитися, якщо моя теорія невірна і об’єкт насправді цілий? Яка тепер реальна, скоригована імовірність успіху з урахуванням мого попереднього скептицизму та цієї нової інформації?

Класично дана формула виглядає так:

Шанс, що бункер знищений після появи диму = (шанс побачити дим, якщо бункер справді знищений × початковий шанс, що бункер знищений) ÷ шанс побачити такий дим з будь-якої причини.

Але давайте її розберемо так, щоб логіку зрозуміла навіть бабуся, яка торгує насінням біля під’їзду:

Шанс, що бункер знищений після появи диму - це те, шо ми шукаємо.

👇

Науковою мовою - ймовірність, очищена від ілюзій думка. Наприклад: яка ймовірність того, що підземний бункер з командним пунктом перетворився на порошок, якщо наш супутник зафіксував, що з вентиляційної шахти вирвався густий чорний дим?

Початковий шанс, що бункер знищений - апріорна ймовірність. Наша початкова думка до того, як ми взагалі отримали будь-які свіжі дані.

Наш базовий, холодний скептицизм. Він ґрунтується на знанні технічних характеристик об’єкта: яка там марка бетону, яка глибина залягання, скільки кілець ППО стояло навколо. Якщо бункер будували десять років і заливали надміцним монолітом, то ваш початковий шанс, що бункер знищений, буде дуже малим - думаю, ви розумієте, шо пробити таку споруду однією ракетою малоймовірно.

Шанс побачити дим, якщо бункер справді знищений - умовна імовірність або правдоподібність.
Яка імовірність побачити саме цей конкретний дим, якщо завод дійсно знищений зсередини? Якщо там горіти нічому, крім заліза, імовірність одна, але якшо там склади з порохом і дизельним паливом - зовсім інша.

Шанс побачити такий дим з будь-якої причини - повна імовірність самого факту появи диму за будь-яких умов. В цьому, саме тут - головний захист від брехні ворога:

Дим на поверхні може з’явитися через те, шо ракета пробила бункер.

А ще він може з’явитися через те, шо кацапи на поверхні спеціально підпалили цистерну з мазутом, щоб імітувати пожежу.

Або у них просто старий дизель-генератор випустив чорний вихлоп під час запуску.

Формула Байєса враховує всі ці сценарії та акуратно відокремлює корисний сигнал від загального рівня шуму та блефу.

Головна особливість Байєса - це можливість уточнювати висновок з появою кожного нового факту. Ви можете використовувати результат першого розрахунку як відправну точку для другого розрахунку, коли з’явиться наступна підказка. Потім для третього, четвертого… І так аж до поки ваша впевненість не наблизиться до 99 % або не впаде до нуля.

Далі. Початкова імовірність або найтонший і найнебезпечніший момент

Початкова імовірність - не є залізобетонною константою. Це динамічна, жива величина, яка змінюється разом з ходом операції. Як тільки ви зафіксували її в своїй моделі як жорстке незмінне число, можете сміливо викидати все що ви там подумали написати на смітник, в самі готуватися до трибуналу за дезінформацію командування.

Початкова оцінка ситуації - лише математичне відображення нашого поточного рівня поінформованості, нашої необізнаності та упередженості. Проте це не абсолютна істина, що зійшла з небес - як тільки з’являється нова інформація, ми вчиняємо дію або противник здійснює маневр, базова імовірність змінюється, оскільки змінюються умови, на яких ґрунтувався попередній розрахунок.

Якщо ви атакуєте підземний завод, ваша початкова оцінка імовірності його знищення в 30 % актуальна лише в момент її розрахунку. Але уявіть, що за годину до удару наша агентурна мережа доповіла шось по типу шо кацапи терміново доставили на об’єкт партію експериментальних гідроізоляційних сумішей і різко посилили охорону вентиляційних шахт-?

Це значить те, шо контекст змінився = нашу початкову оцінку імовірності знищення об’єкта необхідно перерахувати, бо змінилися вихідні умови гри.

В байєсівському аналізі існує суворе правило:

вчорашній висновок, тобто імовірність, отримана після врахування нових фактів, сьогодні стає новою початковою оцінкою для наступного розрахунку.

Імовірність тече, як річка. Але якшо річка замерзає в кригу, ви потрапляєте в пастку власної упередженості. І історія знає приклади, коли сліпа віра в заморожену початкову оцінку призводила до катастроф і планетарного масштабу, і гучних військових поразок. Зараз наведу приклад 1944 року

Давайте розберемо класичний історичний факт щодо висадки в Нормандії. Літо 1944 року, триває підготовка союзників до відкриття Другого фронту в Європі (День «Д»). Це хрестоматійний приклад того, як німецьке верховне командування на чолі з фельдмаршалом Роммелем та Адольфом Гітлером загнали себе в математичний глухий кут, оскільки перетворили свою імовірність на священну константу.
👇👇

Німці чудово знали, що союзники висадяться у Франції. В них на руках була карта узбережжя та два основні напрямки, де технічно можлива масштабна десантна операція:

Па-де-Кале - найкоротший шлях через Ла-Манш з Англії, ідеальні пологі пляжі, пряма дорога на Берлін, зручна логістика.

Нормандія - складна роза вітрів, незручні скелясті береги, розтягнуті комунікації. Будь-який розсудливий німецький генерал був впевнений шо атакувати тут - божевілля.

Виходячи з законів класичної військової стратегії, Роммель та аналітики Абверу сформували у своїх головах жорстку початкову оцінку:

Початкова імовірність головного удару по Па-де-Кале - 90 %.

Початкова ймовірність удару по Нормандії - 10 %.

Для них ці 90 % стали догмою, вони були абсолютно, залізно впевнені в своїй правоті.

Далі був геніальний хід союзників (Операція «Фортітуд»), коли союзники під керівництвом британської розвідки MI6 влаштували найбільшу містифікацію століття - створили фантомну 1-шу групу армій США під командуванням генерала Джорджа Паттона і розмістили її в Кенті, прямо навпроти Па-де-Кале. Там стояли тисячі надувних гумових танків, дерев’яних макетів десантних барж, а фальшиві радіостанції цілодобово транслювали в ефір тонни підроблених наказів і звітів про постачання.

Німецька радіорозвідка та повітряні розвідники Люфтваффе фіксують цю гігантську «армію Паттона». Німецькі аналітики беруться за розрахунки:

Умова: якщо союзники дійсно завдають удару по Па-де-Кале, чи зібрали б вони там армію Паттона? Так, з імовірністю 95 %.

Альтернатива: якщо союзники блефують і хочуть завдати удару по Нормандії, чи могли б вони створити таку колосальну фальшиву армію для відволікання уваги? Німці міркували як прагматики - створити фантомну армію з нічого = це божевільна, титанічна праця, британці на таке не здатні. Тому оцінили ймовірність такого обману всього у 20 %.

Тепер давайте підставимо ці цифри в формулу Байєса, щоб побачити, що відбувалося в головах німецьких генералів, коли вони побачили надувні танки Паттона.

Загальна ймовірність побачити армію в Кенті:

90 % початкової ймовірності удару по Па-де-Кале множимо на 95 % ймовірності появи там армії. Отримуємо 85,5 %.

До цього додаємо 10 % початкової ймовірності удару по Нормандії, помножені на 20 % ймовірності створення фальшивої армії. Отримуємо ще 2 %.

85,5 % + 2 % = 87,5 %.

А тепер обчислимо загальну впевненість німців у тому, що удар буде саме по Па-де-Кале:

85,5 % ділимо на 87,5 % і отримуємо приблизно 97,7 %.

Німці подивилися на свої розрахунки, побачили шалені 97,7 % впевненості і впали в повний ментальний ступор. Вони заблокували свої найкращі танкові дивізії в Па-де-Кале, залили берег бетоном і сіли чекати на Паттона.

А далі вже історія - 6 червня 1944 року, тисячі кораблів союзників наближаються до берегів Нормандії, починається висадка. Німецькі командири на місцях б’ють на сполох, вимагають танків, вимагають резервів. Що робить верховне командування в Берліні? Воно дивиться на свої 97,7 % для Па-де-Кале і заявляє шо висадка в Нормандії - просто дрібний маневр. Справжній удар Паттон завдасть по Па-де-Кале, математика не може брехати

Німці кілька днів відмовлялися переміщати резервні дивізії, бо стали жертвами власної замороженої імовірності - вони не зрозуміли, шо союзники з самого початку створювали контекст, який руйнував саму основу німецьких розрахунків + сліпо повірили в докази, які підтверджують їх базову догму, тому підняли свою впевненість до небес, проспавши реальний стратегічний удар.

Союзники ж не вигадали нічого нового - вони просто, знаючи про упередженість німців, підкинули їм ідеальні «докази», які завели любителів точних цифр в ону 99% помилкової впевненості.

Теорема Байєса цінна тим, що дозволяє працювати з неповною інформацією та переглядати початкову версію в міру появи нових даних - Байєсівські методи застосовували в криптоаналізі, пошукових операціях, медицині, промисловості та розслідуванні катастроф.

Один з найвідоміших прикладів пов’язаний з британським центром криптоаналізу в Блетчлі-парку під час Другої світової війни.

👇👇👇

Алан Тюрінг розробив метод Banburismus, який використовували для аналізу повідомлень, зашифрованих німецькою військово-морською машиною Enigma.

Криптоаналітики не могли миттєво визначити правильні налаштування шифрувальної машини: порівнювали безліч можливих варіантів і оцінювали, наскільки перехоплені повідомлення підтверджують кожен з них.

Новий збіг збільшував імовірність одних налаштувань і зменшував імовірність інших, найменш перспективні варіанти відкидали, завдяки чому скорочувалася кількість комбінацій, які потім потрібно було перевірити технічними засобами.

В 2012 році британський Центр урядового зв’язку GCHQ розсекретив дві роботи Тюрінга часів війни, присвячені застосуванню теорії імовірностей в криптоаналізі. Ці документи підтверджують, що імовірнісні методи були частиною практичної роботи британських дешифрувальників.

І так, було б неправильно стверджувати, що одна формула Байєса сама по собі «зламала Enigma» - результат забезпечило поєднання математичних методів, перехоплення повідомлень, помилок німецьких операторів, захоплених матеріалів і роботи спеціальних електромеханічних машин.

Інший підтверджений приклад - пошук американського атомного підводного човна USS Scorpion, який зник в Атлантичному океані в травні 1968 року. Пошукова група мала визначити, де саме на величезній площі морського дна міг перебувати човен.

Район пошуку розділили на окремі ділянки. Кожній з них надали певну імовірність перебування човна з урахуванням його маршруту, останніх відомих даних, акустичної інформації та можливих сценаріїв аварії. Після перевірки чергової ділянки ймовірності перераховували.

Якщо район ретельно обстежили і нічого не знайшли, ймовірність перебування човна там зменшувалася.

Водночас відносна ймовірність його перебування в інших місцях збільшувалася. Такий підхід дозволяв спрямовувати пошукові засоби туди, де шанси на виявлення були найвищими. Уламки USS Scorpion знайшли у жовтні 1968 року приблизно за 740 кілометрів на південний захід від Азорських островів. Цей випадок також став одним з відомих прикладів застосування байєсівської теорії пошуку.

Ще показовіша історія сталася з літаком Air France, який виконував рейс AF447 з Ріо-де-Жанейро до Парижа. Airbus A330 зник над Атлантичним океаном 1 червня 2009 року, на борту якого перебували 228 людей.

Після кількох пошукових операцій основну частину уламків і бортові самописці знайти не вдалося. Проблема полягала у величезній площі пошуку, складному рельєфі морського дна та обмеженій дальності підводних засобів виявлення.

Перед новою пошуковою операцією фахівці створили імовірнісну карту, до якої внесли останнє відоме положення літака, дані про океанські течії, місця виявлення окремих уламків, можливу тривалість польоту після останнього сеансу зв’язку та результати попередніх пошуків.

Попередні невдалі пошуки також стали джерелом інформації: якшо певну ділянку якісно обстежили і нічого не виявили, ймовірність перебування літака в ній зменшувалася; якшо якість обстеження була недостатньою, ділянку не можна було вважати повністю перевіреною.

Складену карту використали для планування наступної пошукової експедиції.

Підводні уламки літака виявили 3 квітня 2011 року. За даними авторів дослідження, після початку пошуку в розрахованому районі місце катастрофи знайшли приблизно за тиждень підводних робіт

Вищенаведені приклади демонструють важливу властивість байєсівського аналізу: відсутність результату також є інформацією. Якщо пошукова група ретельно перевірила район і нічого не виявила, це не означає, що робота була марною. Негативний результат змінює розподіл імовірностей і допомагає обирати наступні райони

Однак значення такого негативного результату залежить від якості перевірки. Якщо гідролокатор мав низьку чутливість, дно було надто складним або обстеження проводили з великими проміжками між маршрутами, відсутність знахідки майже нічого не доводить. Байєсівський розрахунок має враховувати ймовірність того, що об’єкт перебував у цьому районі, але пошукова система його пропустила

Така сама логіка застосовується в медичній діагностиці.

👇👇👇👇

Позитивний результат аналізу не означає автоматично, що людина хвора - необхідно враховувати поширеність захворювання і точність самого тесту.

Наприклад, якщо рідкісна хвороба трапляється в однієї людини з тисячі, а тест іноді дає хибний позитивний результат, серед всіх людей з позитивним тестом може виявитися значна кількість здорових.

Що рідше трапляється захворювання, то сильніше на підсумкову оцінку впливає навіть невеликий відсоток хибних спрацьовувань. Саме тому лікарі призначають повторні та підтверджувальні дослідження.

В розвідувальній роботі діє той самий принцип.

Перехоплене повідомлення, фотографія, свідчення джерела або незвичайна активність самі по собі нічого остаточно не доводять. Значення має не лише наявність ознаки, а також відповіді на два запитання:

Наскільки часто така ознака з’являється, якщо наша версія правильна?

Наскільки часто така сама ознака з’являється, якщо наша версія помилкова?

Якщо подія однаково часто виникає за обох версій, її розвідувальна цінність невелика.

Якщо вона регулярно виникає за однієї версії та вкрай рідко за іншої, вона суттєво змінює нашу оцінку.

На практиці аналітик рідко обирає лише між варіантами правда-неправда. Зазвичай одночасно розглядаються декілька пояснень.

Припинення зв’язку може означати знищення вузла, технічну несправність, перехід на резервний канал, дотримання режиму радіомовчання або навмисну спробу створити хибне враження.

Байєсівський підхід вимагає розподілити імовірність між цими версіями, а потім змінювати її в міру надходження нових даних - якшо наступна інформація суперечить початковому висновку, оцінку необхідно переглянути незалежно від звання, авторитету чи впевненості автора першої версії.

Важливо також розуміти те шо теорема Байєса не виправляє поганих вихідних даних = якщо аналітик завищив надійність джерела, проігнорував альтернативну версію або використав вигадані відсотки, обчислення лише нададуть помилці вигляду математичної точності.

Відповідно всі числові значення повинні мати зрозуміле походження: вони можуть спиратися на статистику попередніх подій, результати випробувань, характеристики обладнання, експертні оцінки або порівняння з історичними випадками.

Якщо ж точних даних немає, правильніше вказати діапазон значень і перевірити, наскільки від нього залежить підсумковий висновок.

Наприклад, замість одного розрахунку можна провести декілька:

за обережної оцінки надійності джерела

за середньої оцінки

за максимально сприятливої оцінки.

Якщо висновок зберігається в усіх трьох варіантах, він є порівняно стійким. Але якшо невелика зміна вихідних значень повністю перевертає результат, впевненість в такому висновку має бути низькою.

Байєсівський метод також дозволяє відрізнити сильний доказ від простого накопичення однакових повідомлень.

Десять публікацій, які передрукували інформацію з одного початкового джерела, не є десятьма незалежними підтвердженнями - це лише один сигнал, розмножений десять разів.

Так само потрібно ставитися до фотографій, відеозаписів і повідомлень очевидців. Декілька кадрів можуть походити з одного відео, різні Telegram-канали можуть посилатися на одного автора, декілька свідків можуть повторювати інформацію, почуту від однієї людини. Відповідно, якшо походження інформації спільне, не можна збільшувати її вагу.

Документовані приклади з Enigma, USS Scorpion і рейсом AF447 показують, що байєсівський підхід приносить безпосередню користь в ситуаціях, коли неможливо одразу отримати повну і пряму відповідь - він допомагає звужувати простір пошуку, порівнювати конкуруючі версії та спрямовувати обмежені ресурси на перевірку найімовірнішого варіанта.

Його головна вимога проста - жодна оцінка не повинна вважатися вічною.

З’явився новий перевірений факт = висновок перераховується.

Нова інформація виявилася неправдивою = її вплив вилучається

Змінилася оцінка надійності джерела = переглядаються всі висновки, які на ньому ґрунтувалися.

Байєсівське мислення дає контрольований і перевірюваний спосіб поступово наближатися до найбільш обґрунтованого висновку, але не обіцяє абсолютної істини

👇👇👇👇👇

Епілог або до чого тут Україна. В нашій з вами ситуації туман війни став майже промисловим продуктом:

Обидві сторони приховують втрати, маскують переміщення, поширюють вигідні версії подій і намагаються змусити противника витратити ресурси на хибні цілі. Росія додатково використовує для цього державні медіа, мережі Telegram-каналів, воєнкорів, ботів і формально незалежних коментаторів.

Тому відео вибуху над російським заводом - не є доказом його знищення, повідомлення про «успішне ураження» - теж.

Навіть супутниковий знімок з пошкодженим дахом показує лише те, що дах пошкоджений, бо він не відповідає автоматично на питання, чи зупинилося виробництво, чи вціліло обладнання, чи є резервна лінія та скільки часу знадобиться на відновлення.

Для серйозного висновку доводиться збирати подію по шматках: зіставляти знімки до і після удару, пожежні повідомлення, зміни залізничної логістики, закупівлі обладнання, оголошення про пошук ремонтників, перебої з електроенергією, некрологи, місцеві відео та поведінку самого підприємства. Кожна така ознака окремо може мати інше пояснення = лише їх сукупність поступово змінює оцінку.

Та сама логіка працює під час аналізу російських наступів:

Захоплення посадки ще не означає прориву фронту, а поява бронетехніки не доводить початку великої операції.

Зниження кількості штурмів може свідчити про виснаження, перегрупування, погіршення погоди або підготовку нового удару. Аналітик повинен перевіряти пояснення, а не підставляти ті, які найкраще узгоджуютьмя з усіма доступними фактами і обирати найзручніше

Умовно, коли двадцять Telegram-каналів переписали допис одного російського воєнкора, ми маємо не двадцять підтверджень. Ми маємо лише одну заяву, повторену двадцять разів.

Російська дезінформація часто працює через засмічення простору десятками взаємовиключних версій, а не завжди через створення переконливої брехні. Мета полягає в тому, шоб людина втомилася перевіряти, втратила здатність розрізняти рівні достовірності та зрештою сказала шо -правди ми все одно ніколи не дізнаємося-
👇👇👇👇👇👇

Байєсівське мислення руйнує цей прийом, тому що не вимагає миттєво обрати одну абсолютну істину. Воно дозволяє оцінити кожну версію, визначити силу доказів і змінити висновок після появи нових даних.

Для України це питання має цілком матеріальну ціну. Війна не пробачає впевненості, яка тримається лише на красивій картинці, авторитетному прізвищі чи фразі «всі про це пишуть».

Тому нормальний висновок аналітика має звучати як - ось наша поточна оцінка, ось факти, на яких вона тримається, ось альтернативні пояснення і ось подія, після якої висновок доведеться змінити-, а не - я сказав чи я впевнений-

Математичний цинізм війни не дозволяє радіти першому стовпу диму і не дає можливості приховати незручні факти чи елементарно закохуватися у власну версію. Математика з її цифрами не дають змоги як домальовувати перемогу там, де поки є лише влучання, так і не оголошувати поразку лише тому, що перші дані виглядають погано.

Росію неможливо перемогти самими формулами і це факт. Проте Але без точного аналізу навіть найдорожча зброя може бити по декораціях, а найцінніша розвідінформація потонути в шумі Telegram-каналів.

Теорема Байєса не розсіює туман війни повністю - вона лише дає можливість рухатися крізь нього, постійно звіряючи кожен наступний крок з реальністю.

Поки російська пропаганда намагається підмінити реальність кількістю повторень, наше завдання - відповідати якістю перевірки. Кожен новий факт змінює оцінку, кожна незалежна ознака звужує простір для брехні, кожна відкинута помилкова версія наближає нас до правильного рішення.

В цій війні перемагає той, хто першим правильно зрозумів, що відбулося насправді, і встиг діяти раніше, ніж противник змінив ситуацію, а не той, хто першим оголосив об’єкт знищеним. Бо в сучасній війні здатність правильно оцінювати реальність - така сама зброя, як ракети і дрони.

Дякую за увагу

Кінець

P.s - хочеш допомогти контрпропаганді України? - 4441111068433840

PayPal- fashdonetsk2022@gmail.com

Патреон -

https://www.patreon.com/fashdonetsk

ВТС -

bc1qdtrkvnqhur6zvftku73stq88y97ut4rg730kdq

P.s 2 - Хочеш шоб по ваті прилетіло? Пиши в @gistapapapa_bot . Анонімність гарантовано