Давние фанаты Тетради Смерти! Прошу помощи в поисках фанфика, который запал в душу и имел совесть потеряться. Оооочень давно на просторах интернета, в частности на сайте beon (может, кто сидел), гулял фанфик под названием "Агония". Пейринг Мэтт/ОЖП. История, кажется, была до основных событий аниме, о том, как Мелло и Мэтт работали на мафию. У босса той мафии была любовница, ненавидящая его и хотевшая отравить. В неё-то и влюбляется Мэтт. Быть может, кто-то читал? Кто-то вспомнит хотя бы автора?
|
Death Note, анонимность и энтропия - перевод вполне интересной статьи, разбирающей де-анонимизацию с разных позиций, используя Тетрадку.
... Исследования указывают на много других не менее странных способов деанонимизировать пользователя. Так как всё коррелирует со всем, любой мелочи может быть достаточно для деанонимизации пользователя: * Мелкие погрешности в часах компьютера (даже через Tor) * История браузера, а то и просто версия и набор плагинов. Это не считая случаев, когда баги Firefox, Google Docs или Facebook напрямую сливают личность пользователя. * Атаки по времени, основанные на измерении времени загрузки. С их помощью можно даже узнать имя пользователя и число приватных фото. * 42% пользователей XING были однозначно идентифицированы по набору групп, в которых они состоят. Тот же принцип может работать и в других соцсетях. * Зная всего несколько фильмов, которые пользователь посмотрел на Netflix (неважно, популярных или малоизвестных), можно найти все остальные данные его профиля. Эта атака работает только для профилей, вошедших в анонимизированный датасет Netflix Prize, но она позволяет идентифицировать человека по невероятно малому количеству информации. Никто и не подозревал, что ваши предпочтения в аниме могут вас выдать, даже если не смотреть экзотические тайтлы. * Те же авторы использовали поиск изоморфизмов между произвольными графами, скажем, социальными сетями безо всяких данных, кроме топологии графа друзей/групп (конкретно для соцсетей показано на паре Flickr/Twitter) для деанонимизации людей, вошедших в публичные анонимизированные датасеты. Поиск изоморфизмов между произвольными графами звучит как NP-трудная задача и вполне может ей являться, но на практике современные алгоритмы с ней неплохо справляются. * Про имена пользователей и их переиспользование я вообще молчу. * Кстати об анонимизированных данных, даты рождения, пола и места проживания вполне достаточно для кросс-корреляции между предположительно анонимизированными наборами медицинских или судебных данных и публичными списками избирателей. 97% зарегистрированных избирателей Кембриджа (Массачусетс) однозначно идентифицируются по дате и месту рождения (прим. пер.: имеется в виду не город рождения, а ZIP code, почтовый индекс), а 29% — по дате рождения и полу. * Ритм использования клавиатуры пригоден для биометрии. Звук или видео печати не только идентифицируют человека, но и могут использоваться для кражи паролей. * Зная путь от дома до работы с точностью до квартала, можно однозначно идентифицировать человека; 5% людей идентифицируются даже по пути с точностью до почтового индекса. * В опознании по почерку нет ничего нового; а как вам опознание по тому, как человек заштриховывает поле в анкете? Точность не абсолютная, но в 51% случаев алгоритм угадывает человека, а в 75% называет его среди топ-3 кандидатов из примерно сотни. * Кстати о письме, автоматическое определение автора по стилю текста — широко распространённая практика. * Незаметный для человека шум в электрической проводке меняется со временем и позволяет датировать аудиозаписи. Подобные уникальные шумы могут использоваться для отслеживания людей или приборов, мониторинга активности в помещении и прочая и прочая. * Каждый школьник знает про подслушивание с помощью лазерных микрофонов. А как насчёт подслушивания через видеозапись пачки чипсов или фантика от конфеты? Как насчёт подслушивания через гироскоп мобильника? Как насчёт использования жёсткого диска в качестве микрофона? С помощью лазера можно ещё и считать на растоянии сердечный ритм, а он уникален. * Водителя можно опознать по стилю вождения, иногда даже за единственный разворот. * Историю перемещений мобильного телефона можно отследить при отключенном GPS за счёт изменения часовых поясов, атмосферного давления, корреляции с публичными данными типа расписания поездов и прочих мелочей. * Фотографии со смартфона позволяют идентифицировать конкретное устройство по мелким погрешностям сенсоров и линз. Фейсбук это даже запатентовал. * Паттерн использования смартфона коррелирует с болезнью Альцгеймера и чертами личности. * Голос коррелирует не только с возрастом и этнической принадлежностью, но и с внешностью. Коротко говоря, дифференциальная приватность практически невозможна; почти любая активность выдаёт достаточно информации, чтобы опознать деятеля; и вообще приватность мертва. ... #хабр #приватность Свернуть сообщение Показать полностью
1 |
Чем людям нравится Ягами? Наглухо отбитый на всю голову псих. К тому трус. Как он в конце начал вилять, когда понял, что проиграл. #вопрос
2 Показать 5 комментариев |
#фандомы
А где третий спешл?? Ну, просто в описании аниме сказано про три спешла, и следом за ним в списке канонов идут два спешла - в их названиях слово Перезапись присутствует. А третий-то где? о.О Показать 4 комментария |
#help
Кто знает хорошие фики по «Тетради» посоветуйте пожалуйста! P.S. Подробнее о инициативе можно прочитать здесь. |
Предлагаю открыть клуб Ниа-боли
Самый отвратительный персонаж во всех фандомах на сайте 2 Показать 5 комментариев |
Янами Лайт положительный персонаж или нет?
Показать 2 комментария |
Фандом захвачен
|
65 персонажей |
13 канонов |