Сайты для тора список

Rimumoj

Специалист
Подтвержденный
Сообщения
656
Реакции
39
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.



Loqyw

Пассажир
Сообщения
94
Реакции
23
Сайты для тора список
Узбекистан, Ташкент – АН Podrobno.uz. В Ташкенте задержана наркогруппировка, занимавшаяся распространением наркотиков через "закладки". Ее возглавлял "Петя Питерский", сообщает rampmarketplace корреспондент Podrobno.uz со ссылкой на репортаж телеканала "Узбекистан 24".Курьеры занимались распространением наркотиков, закапывая их в землю, пряча в секретных местах, прикрепляя магнитами к железным конструкциям, делая так называемые "закладки". За это они получали крупные суммы денег ежемесячно.Сначала лица, подобранные в качестве курьеров, проходили специальный инструктаж, их обучали особым правилам поведения. Так, например, они должны были прятаться от правоохранителей, не ходить в места, оборудованные камерами, "работать" только в укромных местах, носить маски, скрывать лица и глаза.Курьеры, которые делали до 40 свертков с наркотиками в день и прятали их в разных концах города, получали ежемесячное дополнительное вознаграждение. Для связи с потребителями курьеры фотографировали место "закладки" и с помощью специальной программы отмечали ее красной стрелкой, затем отправляя локацию покупателю.Раскрыть сеть удалось благодаря задержанию одного из курьеров с поличным на стоянке возле жилого дома в момент изъятия наркотиков из "закладки". На предварительном допросе он признался, что часть наркотиков должен был забрать другой курьер, посланный их главарем по кличке "Петя Питерский".В дальнейшем оперативники задержали этого курьера в Ботаническом саду. Ему было всего 17 лет. В ходе допроса он рассказал, как попал в наркогруппировку.В середине февраля 2020 года, гуляя по Юнусабадскому району, он заметил надпись – "работа в Телеграм". Перейдя по указанной ссылке, он узнал, что владелец профиля занимается наймом сотрудников для Интернет-магазина, торгующего наркотическими средствами. Чтобы заработать большие деньги, он воспользовался данной возможностью.Позже оперативники задержали еще нескольких членов данной группы. Все они переносили и прятали наркотики, поверив обещаниям незнакомых людей из Телеграм, которых не встречали ни официальный разу в жизни.Одна из задержанных – студентка Педагогического института."Чтобы нормально зарабатывать, нужно учиться, а не гулять по вечерам и сидеть в барах. Выпивка и наркомания ни к чему хорошему не приводят. Родителям нужно обязательно следить с кем ребенок общается в интернете и на какие страницы заходит", – отметила она.Оперативники также задержали 20-летнего подростка, который управлял специальным Телеграм-каналом, через который распространялись наркотики.Личность главаря – "Пети Питерского" пока неизвестна. По данным оперативников, он отличается своими хитрыми анонимными схемами по контролю подчиненных, распространяющих наркотики. В частности, в группировке был специальный коллектор, который регулярно запугивал и избивал людей, не выполнявших то, что говорил "Петя".Так, например, он находил курьеров, которые присваивали наркотики, избивал их и заставлял возвращать украденное, снимая процесс на видео. За каждое такое избиение он получал от 5 до 10 тысяч рублей (переводы шли из РФ - прим. редакции). На эту должность подбирались лица с хорошими физическими и атлетическими данными. Все это также происходило через интернет.В целом, все общение между членами группы осуществлялось посредством переписки через Телеграм. Никто из участников группы друг друга не видел. На суде молодые люди утверждали, что не знали, что развозят наркотики, а думали, что это соль и сахар.Всего оперативники задержали свыше 10 членов данной группировки. Они были осуждены по части 5 статьи 273 (незаконное изготовление, приобретение, хранение и другие действия с наркотическими средствами, их аналогами или психотропными веществами с целью сбыта, а равно их сбыт) Уголовного кодекса.
 
A

Akyta

Продвинутый юзер
Сообщения
78
Реакции
6
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.
Сайты для тора список
 
P

Purivara

Местный
Сообщения
78
Реакции
3
Результаты фильтровБЕСТСЕЛЛЕРВысокий рейтингЦена для продажи1 190 ք3 469 ք:relevance[1190.0, 1190.0, 3469.0, 3469.0]ТИП ПОДАРКАДля лица(1)ДействиеУвлажнить(5)Против темных кругов(1)Тип кожиНормальная и комбинированная(5)Сухая кожа(1)SPF-фильтрЗащита от солнца SPF 20(1)ФорматБаночка(3)Тюбик(1)Флакон с помпой(1)ТекстураКрем(3)Гель(1)Флюид(1)Крем-Гель «Интенсивное Увлажнение 48Ч»Баночка50 мл1,250 ք
 

Gudurisi

Местный
Сообщения
107
Реакции
2
Сбер расширил список стран для переводов с карты с выплатой наличными.Сбер увеличил список стран, в которые можно мгновенно отправить деньги через приложение СберБанк Онлайн. Мгновенное получение наличных в офисах Western Union теперь стало доступно ещё в 11 странах Восточной Европы: Сербии, Болгарии, Боснии и Герцеговине, Черногории, Румынии, Хорватии, Македонии, Словакии, Словении, Албании, Польше.Отправить деньги с карты Сбера можно через мобильное приложение СберБанк Онлайн в разделе «Переводы за рубеж». Для отправки нужно указать полное имя получателя и его номера телефона, а также страну получения.Деньги можно получить в пунктах обслуживания Western Union по паспорту и 10-значному контрольному номеру, который получат отправитель и получатель на телефон.Комиссия за перевод составит — 1%, но не менее 30 рублей вне зависимости от страны назначения, максимальная сумма перевода — 100 тысяч рублей или эквивалент в валюте.«Удобство и комфорт клиентов – наша первостепенная задача и мгновенность поступления денег получателю – это важное свойство наших продуктов. С 2019 года, когда мы запустили сервис, количество стран, где мгновенно можно получить перевод наличными в офисах Western Union, стало больше 30 и мы не планируем останавливаться», — сообщает Леонид Шныр, директор дивизиона «Платежи и переводы» Сбербанка.Ранее мгновенное получение наличных в офисах Western Union было доступно в 21 стране: Узбекистане, Таджикистане, Кыргызстане, Азербайджане, Беларуси, Грузии, Казахстане, Молдове, Монголии, Туркменистане, Украине, во Вьетнаме, Гонконге, Израиле, Латвии, Литве, Макао, Турции, на Филиппинах, в Чехии, Эстонии.По материалам Сбербанка
 

Похожие темы

Сверху Снизу