Наводим на папку мышью, внизу справа жмем на троеточие. Разработчики вынесли урок из истории с Megaupload Доступ к Мега облачному хранилищу можно осуществлять не только через браузер, но и при помощи клиента, который существует в версиях для Windows, Linux и Mac. Вот в этом видео Ким делится своим мнением по поводу шифрования информации и не только. Нажмите на цифру, чтобы открыть список. Буква s означает secure (безопасный). Рекомендую также познакомиться с очень хорошими бесплатными файлообменниками FileCloud и FileToNet. Тогда он ещё сильно глючил, но, не смотря на это, мне удалось закачать некоторое количество файлов. Все файлы в хранилище находятся в зашифрованном виде, их нельзя просмотреть без ключа безопасности. Ссылки в PDF документе, который загружаем в облако, кликабельны онлайн, без обязательного скачивания в окошке просмотра файла. Имя файла. Также можно зарегистрировать уже имеющуюся карточку, которую пользователи получают непосредственно в центре от работников. Давайте попробуем закачать в созданную нами папку «Книги» какой-нибудь файл. Судя по всему, корзина чистится только принудительно через пункт «Очистить корзину». Ставим галку в чекбоксе «Я согласен с условиями предоставления услуг mega» и жмём кнопу «Зарегистрироваться». При загрузке новой версии файла вверху появится вот такая иконка. В открывшемся окне нажмите на шестеренку, выберите «Удалить и закрыть». Это некая комбинация символов, которые дают доступ к файлу при скачивании. Мега сеть крупных торговых развлекательных комплексов, которая обеспечивает посетителей широкими и многообразными возможностями. Яндекс. Mega и найти кнопку " Регистрация ". В этом случае пользователю не придется вводить свой пароль, он укажет только номер, затем одноразовый код из СМС-сообщения. В тексте письма нужно найти ссылку и перейти по ней. Оно было закрыто в 2012 году по решению властей США причастные к созданию сервиса, в том числе его основатель Ким Дотком, были обвинены ФБР в нарушении авторских прав (хранение и распространение лицензионного контента). Как предоставить общий (совместный) доступ к папке? Либо выберите пункт «Управлять ссылкой». Редактировать их, удалять.п. Регистрация завершена. Друзья, буду рада, если инструкция по использованию облачного хранилища Mega вам пригодилась, и вы рассмотрите для использования этот сервис. 5) Как закрыть доступ к папке. Нужно получить специальную карточку, на которую будут начисляться бонусные баллы, и их впоследствии можно будет потратить на покупки или развлечения. А если вам, наоборот, нужно закрыть доступ к файлу по ссылке, то повторно нажав на троеточие и вызвав меню, выберите пункт «Удалить ссылку». Здесь также можно создать папку, переименовать её, переместить или копировать. Для этого жмём кнопку «Закачать папку» и в окне «Обзор папок» выбираем нужную, жмём. Тут как изволите. Теперь поговорим о том, как можно получить ссылку на файл и передать её другому. Должно появиться выпадающее меню. Это будет подтверждением регистрации. И хотя проект пока что сыроват, у него явно есть будущее, так как у прежнего файлообменника m было немало поклонников. Но, для личных целей вполне достаточно и этих 50 Гбайт. Получают новый пароль выбранным способом. В лучшем случае к этому списку добавится еще 3-4 иных сервиса типа Dropbox, Wuala и Microsoft SkyDrive. Она доступна в меню слева, клик по иконке Mega. Укажите адрес электронной почты пользователя, которому надо расшарить доступ к папке (можно сразу указать целый список пользователей). Мега Зашифрованный Глобальный Доступ). Бесплатный тип аккаунта на mega позволяет использовать 50 Гбайт места в облачном хранилище. Что касается оптимизации места в облаке, то напротив данных о предыдущих версиях» есть шестеренка. Если в статусе указано «pending то это значит, что файл поставлен в очередь и ожидает загрузки. К любой папке в своем онлайн хранилище, Вы можете организовать общий доступ (расшарить её).
The study is a collaboration between researchers Rebekah Overdorf1, Marc Juarez2, Gunes Acar2, Rachel Greenstadt1, Claudia Diaz2
1 Drexel University {rebekah.overdorf,rachel.a.greenstadt}@drexel.edu
2 imec-COSIC KU Leuven {marc.juarez, gunes.acar, claudia.diaz}@esat.kuleuven.be
Reference: R. Overdorf, M. Juarez, G. Acar, R. Greenstadt, C. Diaz. How Unique is Your.onion? An Analysis of the Fingerprintability of Tor Onion Services. In Proceedings of ACM Conference on Computer and Communications Security (CCS'17). ACM, Nov. 2017. (Forthcoming)Website fingerprinting attacks aim to uncover which web pages a target user visits. They apply supervised machine learning classifiers
com to network traffic traces to identify patterns that are unique to a web page. These attacks circumvent the protection afforded by encryption and the metadata protection of anonymity systems such as Tor.Website fingerprinting can be deployed by adversaries with modest resources 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.
