Talk on the discord about how much time it takes to process images with Darknet/YOLO. No need to guess and throw wild speculation -- run any of the built-in Darknet/YOLO tools and it will tell you exactly how long it takes at every step.

loading /home/stephane/nn/driving/set_04_dash/frame_064661.jpg
-> reading image from disk ........... 3.781 milliseconds [1280 x 720 x 3] [78.7 KiB]
-> resizing image to network dims .... 0.383 milliseconds [640 x 352 x 3]
-> using Darknet to predict .......... 2.581 milliseconds [7 objects]
-> using Darknet to annotate image ... 0.071 milliseconds [1280 x 720 x 3]
-> save output image to disk ......... 2.123 milliseconds [84.9 KiB]
-> total time elapsed ................ 9.324 milliseconds [107 FPS]

#Darknet #YOLO #ObjectDetection #NeuralNetwork

Darknet Diaries Deutsch: Fahrraddieben auf der Spur - Teil 2

Im zweiten Teil der Geschichte kommt Bryan mit seinem "Bike Index" einem Händler in Mexiko auf die Spur, der gestohlene Fahrräder im großen Stil verkauft.

https://www.heise.de/news/Darknet-Diaries-Deutsch-Fahrraddieben-auf-der-Spur-Teil-2-11218316.html?wt_mc=sm.red.ho.mastodon.mastodon.md_beitraege.md_beitraege&utm_source=mastodon

#Darknet #DarknetDiaries #Facebook #Journal #news

Первый вход в RetroShare: как найти сотоварищей

В RetroShare нельзя «найти людей» в привычном смысле. Здесь не ищут, здесь договариваются. Это ключевой сдвиг мышления, без которого первый вход всегда будет пустым.

Первое, что нужно принять: в РШ нет глобального лобби. Пустота после установки — не баг, а честное состояние сети без связей. Пока у тебя нет доверенных контактов, у тебя буквально нет сети.

Базовый способ — внеполосный контакт.
Сотоварищи находятся вне RetroShare. Это знакомые, коллеги, участники тематических сообществ, люди из Matrix, XMPP, IRC, Mastodon, форумов. Любая площадка, где можно безопасно обменяться ключами. РШ начинается не с кнопки «поиск», а с фразы «вот мой ключ».

Второй путь — контрольный союзник.
Самый надёжный вариант для первого входа — собственный второй инстанс или человек, с которым заранее согласован эксперимент. Это снимает неопределённость: если связь не установилась, проблема техническая, а не социальная.

Третий путь — тематические острова.
Существуют небольшие сообщества RetroShare, живущие вокруг идей: приватность, P2P, darknet-исследования, оффлайн-активизм. Они не рекламируются широко именно потому, что сеть не рассчитана на поток случайных людей. Вход туда всегда начинается с диалога, а не с клика.

Что не работает.
Публичные ключи «в никуда». Ожидание, что кто-то сам добавится. Надежда на автопоиск. Это мышление централизованных сетей, перенесённое в среду, где оно не имеет смысла.

Как понять, что сотоварищ найден.
Контакт появляется онлайн. Соединение держится. Начинают работать сервисы: чат, форумы, обмен. В этот момент RetroShare перестаёт быть абстракцией и становится средой общения.

Итог простой:
в RetroShare сначала появляются люди,
и только потом — сеть.

#RetroShare #P2P #децентрализация #privacy #криптография #darknet #анонимность #безопасность #шифрование #сетибезцензуры #opsec #infosec #цифроваябезопасность #matrix #xmpp #irc #mastodon #selfhosting #opensource #p2pnetwork #peer2peer #trustnetwork #web3 #alttech #доверие #ключи #цифроваягигиена #сетевыесообщества #анонимныесети #децентрализованныесети

https://bastyon.com/post?s=b2e2d378c834d7e4127ddf6051a2a0712149ff6425024cdcfabfc94410fc0f1b&ref=PKm59wE19ML4b3P1xDD8zznyRr3Fm6bUqF

RetroShare ломает ожидания: здесь нет «поиска людей», потому что сеть не существует без доверия.

Если у тебя пусто после первого входа — всё работает правильно. Это не баг, это честная модель: сначала контакт, потом связь, потом сеть.

Любая централизованная привычка здесь мешает. Ключи не «публикуют», ими обмениваются. Людей не «находят», с ними договариваются.

И да, самый стабильный первый узел — это либо твой второй инстанс, либо человек, с которым ты заранее согласовал эксперимент.

RetroShare начинается не с интерфейса, а с доверия.

🕵️ Le marché noir des données et la riposte Zataz

Darknet, fuites et données volées : la veille Zataz alerte et aide, sans remplacer la prévention.

--> https://www.zataz.com/le-marche-noir-des-donnees-et-la-riposte-zataz/

#Darknet #DataLeak #ThreatIntel #zataz

Darknet Diaries Deutsch: Fahrraddieben auf der Spur - Teil 1

In dieser Folge tauchen wir ein in die Welt der gestohlenen Fahrräder. Bryan hilft mit seinem Dienst Bike Index, gestohlene Fahrräder wiederzufinden.

https://www.heise.de/news/Darknet-Diaries-Deutsch-Fahrraddieben-auf-der-Spur-Teil-1-11218306.html?wt_mc=sm.red.ho.mastodon.mastodon.md_beitraege.md_beitraege&utm_source=mastodon

#Darknet #DarknetDiaries #Facebook #Journal #news

Je vous propose ma nouvelle critique en ligne sur mon blog BooksIlike.eu : Darknet – le voyage qui fait peur, un périple aussi fascinant qu’inquiétant dans les entrailles du web invisible. 🕵️‍♂️💻🌐🚨📚

Read my post here: https://booksilike.eu/pierre-et-abigaelle-penalba-darknet/

#cybercriminalité #Darknet #enquête #livrechoc #sociéténumérique

I'm about to start listening to episode 136 of Darknet Diaries. Having such a backlog doesn't speak well of me. However bad it sounds, remember that I'm the one with 36 episodes waiting for me.

#darknetdaries @jackrhysider #podcast #infosec #hacking #darknet
https://open.spotify.com/episode/4cYJ2P5wxwQEiK9FPQWa3c

When my DarknetBot detects spam or other issues on the support discord, it kicks the user, deletes the message, and leaves a note in place.

The other day I added several Monty Python quotes to the existing pool of quotes it randomly chooses. Today, I saw one of those pop up for the first time. #Darknet #YOLO #MontyPython

I don't talk about Darknet/YOLO much anymore on Mastodon. But I maintain the modern Darknet/YOLO repo.

This repo, written in C++ and CUDA, is used to analyze images and video frames to find objects. You train a neural network to identify things you need, and then you give it images or videos to inspect.

Darknet/YOLO is completely free. Uses the Apache 2 license.

The GitHub mirror is here: https://github.com/hank-ai/darknet/tree/v6-dev#table-of-contents

The main repo is here: https://codeberg.org/CCodeRun/darknet/src/branch/v6-dev#table-of-contents

An example image:
#Darknet #YOLO #NeuralNetwork #ObjectDetection