54,5% страниц в теневом интернете (dark web) являются легальными
Такую цифру приводят исследователи балтиморской компании Тербиум Лабс (Terbium Labs) в своём отчете, представленном на прошедшей в Вашингтоне первого и второго ноября конференции Инсайд Дарк Веб (Inside Dark Web).
Вот какое соотношение вывели исследователи:
47,7% страниц (URLs) — легальный контент
17,7% — нерабочие сайты (site down)
12,3% — наркотики
6,8% — откровенный контент и обычное порно (explicit)
6,5% — несколько нелегальных категорий сразу
3,2% — нелегальные медикаменты
1,5% — другая нелегальная активность
1,3% — хакинг и эксплойты
1,0% — нелегальное порно (exploitation)
0.5% — файлы
0,2% — экстремизм
*54,5 получено суммированием 47,7 и 6,8
Если брать только нелегальное содержимое, то оно распределено так:
45% — наркотики
23,9% — несколько нелегальных категорий сразу
11,9% — нелегальные медикаменты
5,5% — другая нелегальная активность
4,6% — хакинг и эксплойты
4,6% — фрод
3,7% — нелегальное порно
0,9% — экстремизм
Диаграммы и сам отчет идут следом. Отчет опубликован тут: terbiumlabs.com/darkwebstudy.html
За наводку на материал благодарю @apparatmag
Такую цифру приводят исследователи балтиморской компании Тербиум Лабс (Terbium Labs) в своём отчете, представленном на прошедшей в Вашингтоне первого и второго ноября конференции Инсайд Дарк Веб (Inside Dark Web).
Вот какое соотношение вывели исследователи:
47,7% страниц (URLs) — легальный контент
17,7% — нерабочие сайты (site down)
12,3% — наркотики
6,8% — откровенный контент и обычное порно (explicit)
6,5% — несколько нелегальных категорий сразу
3,2% — нелегальные медикаменты
1,5% — другая нелегальная активность
1,3% — хакинг и эксплойты
1,0% — нелегальное порно (exploitation)
0.5% — файлы
0,2% — экстремизм
*54,5 получено суммированием 47,7 и 6,8
Если брать только нелегальное содержимое, то оно распределено так:
45% — наркотики
23,9% — несколько нелегальных категорий сразу
11,9% — нелегальные медикаменты
5,5% — другая нелегальная активность
4,6% — хакинг и эксплойты
4,6% — фрод
3,7% — нелегальное порно
0,9% — экстремизм
Диаграммы и сам отчет идут следом. Отчет опубликован тут: terbiumlabs.com/darkwebstudy.html
За наводку на материал благодарю @apparatmag
Terbium Labs®
All Resources | Terbium Labs®
Find out more about digital risk protection, cyber crime, and the dark web with Terbium Lab's datasheets, whitepapers, research reports, and more.
$7,01 млрд — выручка Фэйсбука за третий квартал 2016 года. Рост по сравнению с аналогичным периодом прошлого года составил 56%.
$2,37 млрд — чистая прибыль за квартал, рост на 166%.
В структуре доходов от рекламы 84% составляет мобильная реклама.
1,79 млрд людей заходят в Фейсбук раз месяц (+16%), 1,18 млрд — каждый день, 1,09 млрд делают это через смартфон.
via qz.com/825998/facebook-third-quarter-earnings-income-and-revenue-soar-on-the-strength-of-mobile/
$2,37 млрд — чистая прибыль за квартал, рост на 166%.
В структуре доходов от рекламы 84% составляет мобильная реклама.
1,79 млрд людей заходят в Фейсбук раз месяц (+16%), 1,18 млрд — каждый день, 1,09 млрд делают это через смартфон.
via qz.com/825998/facebook-third-quarter-earnings-income-and-revenue-soar-on-the-strength-of-mobile/
Forwarded from Рациональные числа
7200 — число пользователей интернета в Северной Корее. Население этой страны 24,9 млн. человек.
Источник: http://thenextweb.com/asia/2016/01/28/there-are-just-7000-web-users-in-north-korea
Источник: http://thenextweb.com/asia/2016/01/28/there-are-just-7000-web-users-in-north-korea
Сколько каналов в Телеграме вы читаете?
anonymous poll
10-20 – 438
👍👍👍👍👍👍👍 27%
6-10 – 422
👍👍👍👍👍👍👍 26%
3-5 – 335
👍👍👍👍👍 21%
20-50 – 207
👍👍👍 13%
50+ – 73
👍 5%
1 – 66
👍 4%
2 – 63
👍 4%
👥 1604 people voted so far.
anonymous poll
10-20 – 438
👍👍👍👍👍👍👍 27%
6-10 – 422
👍👍👍👍👍👍👍 26%
3-5 – 335
👍👍👍👍👍 21%
20-50 – 207
👍👍👍 13%
50+ – 73
👍 5%
1 – 66
👍 4%
2 – 63
👍 4%
👥 1604 people voted so far.
Призы финалистов главного покерного турнира мира The 2016 World Series of Poker (WSOP)
Недавно закончился 47-й ежегодный турнир WSOP. Основные игры турнира происходили в мае-июле в Лас-Вегасе, в Rio All-Suite Hotel & Casino. Финальный стол с 9 участниками игрался 3 дня, с 30 октября по 1 ноября.
Следом табличка с призами и налогами, которые заплатят игроки. Так как они из разных стран и штатов США, то и ставка разная.
Источник данных: via goo.gl/eFKSy0
Недавно закончился 47-й ежегодный турнир WSOP. Основные игры турнира происходили в мае-июле в Лас-Вегасе, в Rio All-Suite Hotel & Casino. Финальный стол с 9 участниками игрался 3 дня, с 30 октября по 1 ноября.
Следом табличка с призами и налогами, которые заплатят игроки. Так как они из разных стран и штатов США, то и ставка разная.
Источник данных: via goo.gl/eFKSy0
Forwarded from Brodetskyi. Tech, VC, Startups
Учёные из Калифорнии проанализировали 20 миллионов твитов за сентябрь-октябрь, связаных с выборами, и обнаружили, что 20% твитов сгенерированы ботами. Соавтор исследования Эмилио Феррара пишет об этом подробнее в своей колонке на The Conversation.
15% всех пользователей, обсуждавших выборы в исследуемый период - боты. Это больше, чем в среднем по Twitter - по оценкам компании, боты составляют от 5 до 8,5% от общего числа аккаунтов.
Про-трамповских ботов больше (75%) и они более открыто топили за своего кандидата. Боты за Клинтон пиcали больше нейтральных твитов. Многие боты писали не о своём кандидате, а об оппоненте - например, форсили хештеги #NeverHillary или #NeverTrump.
Эффект от работы ботов нельзя исследовать. Феррара предполагает, что их твиты могут создавать у людей ложное представление о поддержке того или иного кандидата. Но измерить это никак нельзя. Как и определить, кто их ведёт.
https://theconversation.com/how-twitter-bots-affected-the-us-presidential-campaign-68406
15% всех пользователей, обсуждавших выборы в исследуемый период - боты. Это больше, чем в среднем по Twitter - по оценкам компании, боты составляют от 5 до 8,5% от общего числа аккаунтов.
Про-трамповских ботов больше (75%) и они более открыто топили за своего кандидата. Боты за Клинтон пиcали больше нейтральных твитов. Многие боты писали не о своём кандидате, а об оппоненте - например, форсили хештеги #NeverHillary или #NeverTrump.
Эффект от работы ботов нельзя исследовать. Феррара предполагает, что их твиты могут создавать у людей ложное представление о поддержке того или иного кандидата. Но измерить это никак нельзя. Как и определить, кто их ведёт.
https://theconversation.com/how-twitter-bots-affected-the-us-presidential-campaign-68406
The Conversation
How Twitter bots affected the US presidential campaign
In addition to the meddling alleged in the new Mueller indictments, about one in every five election-related tweets was generated by software, not humans.
Цитируемость СМИ в социальных медиа в сентябре 2016 года
Компания «Медиалогия» проанализировала количество ссылок на сообщения СМИ, размещенных в личных профилях пользователей Твитера, Фэйсбука и ВКонтакте. Ссылки на материалы отраслевых СМИ не учитывались (IT, авиа, авто, медицина, недвижимость, спорт, строительство, телеком, ТЭК, финансы).
На основании полученных данных «Медиалогия» составила рейтинги:
1. 10 самых цитируемых газет
2. 10 самых цитируемых радиостанций
3. 10 самых цитируемых журналов
4. 15 самых цитируемых интернет-ресурсов
5. 10 самых цитируемых ТВ-каналов
6. 5 самых цитируемых информационных агентств
Сами рейтинги отправляю следом. Исходный материал тут: www.mlg.ru/company/pr/4447
Компания «Медиалогия» проанализировала количество ссылок на сообщения СМИ, размещенных в личных профилях пользователей Твитера, Фэйсбука и ВКонтакте. Ссылки на материалы отраслевых СМИ не учитывались (IT, авиа, авто, медицина, недвижимость, спорт, строительство, телеком, ТЭК, финансы).
На основании полученных данных «Медиалогия» составила рейтинги:
1. 10 самых цитируемых газет
2. 10 самых цитируемых радиостанций
3. 10 самых цитируемых журналов
4. 15 самых цитируемых интернет-ресурсов
5. 10 самых цитируемых ТВ-каналов
6. 5 самых цитируемых информационных агентств
Сами рейтинги отправляю следом. Исходный материал тут: www.mlg.ru/company/pr/4447
0,637 секунды — новый рекорд среди роботов, собирающих кубик Рубика 3×3×3. Видео: youtu.be/qMnUsCGfT30
Среди людей действующий рекорд — 4,74 секунды. Его установил 20-летний голландец Матс Валк (Mats Valk) 8 ноября 2016 года.
Среди людей действующий рекорд — 4,74 секунды. Его установил 20-летний голландец Матс Валк (Mats Valk) 8 ноября 2016 года.
Хакеры украли и выложили в сеть пароли 412 миллионов пользователей крупнейшего сайта знакомств AdultFriendFinder
В частности, в базе:
– 264 тысячи пользователей с почтой на iCloud;
– 61 млн с почтой на Gmail;
– 5650 адресов на американских правительственных доменах .gov;
– 78301 адрес, принадлежащий доменам Министерства обороны США (.mil).
20 самых популярных паролей в слитой базе:
1: 123456, 900420 раз
2: 12345, 635995 раз
3: 123456789, 585150 раз
4: 12345678, 145867 раз
5: 1234567890, 133414 раза
6: 1234567, 112956 раз
7: password, 101046 раз
8: qwerty, 86050 раз
9: qwertyuiop, 43755 раз
10: 987654321, 40627 раз
11: 123123, 39614 раз
12: 111111, 38848 раз
13: pussy, 37938 раз
14: fuckme, 36008 раз
15: asdfghjkl, 35021 раз
16: 000000, 34631 раз
17: fuckyou, 34498 раз
18: abc123, 34080 раз
19: 00000, 33796 раз
20: 11111, 33263 раза
Подробности: https://tjournal.ru/37131
В частности, в базе:
– 264 тысячи пользователей с почтой на iCloud;
– 61 млн с почтой на Gmail;
– 5650 адресов на американских правительственных доменах .gov;
– 78301 адрес, принадлежащий доменам Министерства обороны США (.mil).
20 самых популярных паролей в слитой базе:
1: 123456, 900420 раз
2: 12345, 635995 раз
3: 123456789, 585150 раз
4: 12345678, 145867 раз
5: 1234567890, 133414 раза
6: 1234567, 112956 раз
7: password, 101046 раз
8: qwerty, 86050 раз
9: qwertyuiop, 43755 раз
10: 987654321, 40627 раз
11: 123123, 39614 раз
12: 111111, 38848 раз
13: pussy, 37938 раз
14: fuckme, 36008 раз
15: asdfghjkl, 35021 раз
16: 000000, 34631 раз
17: fuckyou, 34498 раз
18: abc123, 34080 раз
19: 00000, 33796 раз
20: 11111, 33263 раза
Подробности: https://tjournal.ru/37131