К основному контенту

Трафик Telegram теперь может маскироваться под протокол HTTPS для сокрытия факта использования мессенджера. FUCK DPI =)

https://b1.m24.ru/c/1018448.483xp.jpg
Благодаря недавним нововведениям трафик Telegram теперь может маскироваться под протокол HTTPS (TLS + HTTP/2.0) – с этой целью в код клиента был добавлен префикс секрета «ee». Также в добавок к base16 (hex) появилась возможность шифровать секрет в адресе прокси-сервера с помощью base64.

В настоящее время в Telegram используется собственный протокол MTProto, появившийся около года назад – тогда же для него вышел официальный прокси. В MTProto отсутствуют служебные заголовки, позволяющие идентифицировать его. Однако выявить использование протокола, а заодно и самого мессенджера, все-таки можно по длине пакетов. Дело в том, что при установке соединения между клиентом и прокси-сервером происходит обмен пакетами определенной длины, а при работе – пакетами одной и той же длины. Это дало провайдерам возможность выявлять трафик Telegram по длине пакетов, передаваемых по MTProto.

Для решения вышеуказанной проблемы в целях маскировки протокола разработчики мессенджера добавили случайный байт в каждый пакет. Тем не менее, данный шаг влиял на совместимость, из-за чего разработчики добавили в секрет префикс «dd».

Поскольку использование MTProto продолжал выдавать трафик Telegram (благодаря чему его успешно блокируют в Иране и Китае с помощью атак повторного воспроизведения), разработчики решили реализовать в нем возможность маскировки под другие протоколы. В частности, был добавлен дополнительный слой инкапсуляции поверх TCP, и теперь данные словно «заворачиваются» в записи TLS. Также была реализована эмуляция TLS-рукопожатия.
@black_triangle_tg

Популярное

Пробив информации. Osint-ресурсы.

Думаю что эта подборка будет полезна и вам, список ресурсов не всеобъемлющий по этому всем кому есть что добавить, добро пожаловать в коментарии. Поиск По Фотографиям Поиск по лицу: FindTwin face search demo + @VkUrlBot Face search • PimEyes Betaface free online demo - Face recognition, Face search, Face analysis VK.watch – история профилей ВКонтакте Поиск первоисточника картинки и всех доменов где она хоститься: TinEye Reverse Image Search Reverse image search for images and video - Berify.com Search by image | Reverse Image Search on Google 2019 Reverse Image Search - Search By Image Reverse Image Search - Find Similar Photos Online Karma Decay - Reverse image search of Reddit.com Поиск фото по геометкам в социальных сетях: Поиск фото по геометкам в соц. сетях Поисковик фотографий с привязкой к геолокации Другое: Поиск по фото мошенников и фейков Поисковые Cистемы Людей Мир: Free People Search | PeekYou https://pipl.com/
Подробнее ... >>

Скрытые функции поисковика DuckDuckGo

Если пoисковик DuckDuckGo кому-то и известен, то в первую очередь в связи с повышенной приватностью. В отличие от Google или «Яндекса» он не собирает данные о пользователях, но и результаты у него не такие же хорошие. Однако стоит копнуть глубже, и оказывается, что это мощнейший инструмент, способный значительно облегчить и ускорить извлечение информации из Сети. Начнем с того, что на самом деле DDG — не совсем поисковик. Вернее даже, совсем не поисковик, а этакий агpегатор ответов с разных поисковиков. В своей работе он использует поисковую выдачу Yahoo, Bing, Yummly, «Яндекса», «Википедии» и сотен других «надежных» источников. Такая особенность делает DDG очень точным, если источники содержат информацию именно по этому запросу. Он легко выдает исчерпывающие ответы на запросы типа «linux df», «долгая счастливая жизнь», «Java InterruptedException» или даже «is it raining». Но как только ты введешь что-то более сложное, что-то, чего не окажется в источниках DDG,
Подробнее ... >>

Пишем бот для рыбалки в игре Albion Online на языке Python (Albion Online Fishing bot)

import numpy as np import cv2 from mss.linux import MSS as mss from PIL import Image import time import pyautogui as pg import imutils import mss import numpy import pyautogui template = cv2.imread("2019-07-02_06-55_1.png", cv2.IMREAD_GRAYSCALE) w, h = template.shape[::-1] color_yellow = (0,255,255) mon = {'top': 80, 'left': 350, 'width': 100, 'height': 100} def process_image(original_image):     processed_image = cv2.cvtColor(original_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)     processed_image = cv2.Canny(processed_image, threshold1=200, threshold2=300)     return processed_image def ss():     op = 1     with mss.mss() as sct:         monitor = {"top": 40, "left": 0, "width": 800, "height": 640}         while "Screen capturing":             last_time = time.time()             img = numpy.array(sct.grab(monitor))             gray_frame = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)             res = cv2.matchTem
Подробнее ... >>