Обновить

Вышел проект развивающего криминалистического OSINT-инструмента, который разыскивает учётные записи пользователей в публичных данных (разведка на основе открытых источников), Snoop 1.4.0.

Программа анализирует различные сайты, форумы и социальные сети на предмет наличия искомого имени пользователя и позволяет определить на каких сайтах имеется пользователь с указанным ником. Проект разработан на материалах исследовательской работы в области скрапинга публичных данных. Сборки подготовлены для Linux и Windows.

Код написан на языке Python и распространяется под лицензией, ограничивающей применение только для личного пользования. При этом проект является ответвлением от кодовой базы проекта Sherlock, поставляемой под лицензией MIT (форк был создан из-за невозможности расширить базу сайтов).

Snoop внесён в российский Единый реестр российских программ для электронных вычислительных машин и баз данных с заявленным кодом 26.30.11.16: "Программное Обеспечение, обеспечивающее выполнение установленных действий при проведении оперативно-розыскных мероприятий: No7012 приказ 07.10.2020 No515". На данный момент Snoop выслеживает наличие пользователя на более 3700 интернет ресурсах в полной версии и по самым популярным ресурсам в Demo-версии.

Изменения в версии 1.4.0:

  • поисковая база увеличена до 3716 сайтов;

  • ускорен запуск на старых ПК с ОС Windows/HDD;

  • обновлён HTML-отчёт.

Источник: OpenNET.

Теги:
Всего голосов 3: ↑3 и ↓0+3
Комментарии1

Я перестал пользоваться самыми умными ИИ‑моделями. Программировать стало быстрее и дешевле

В отпуске есть время подумать и исследовать. Я натолкнулся на несколько вещей и открытий для себя. Оказалось, что мне как программисту перестали быть нужны самые умные и дорогие ИИ‑модели. Оказывается, есть такой параметр «Cost per Task», и по этому параметру на первое место вырвалась модель GPT-5.6 Luna (max).

При этом, если вы пользуетесь Codex, она самая тупая в списке моделей. Artificial Analysis Intelligence Index у нее всего 38. Для сравнения, у самой умной GPT-6 Astra (max) этот индекс равен 53. В итоге цена выполненной Luna задачи составляет $0.18 против $3.26 у Astra. Разница почти в 20 раз.

Как я понимаю, бенчмарк «Cost per Task» высчитывается так: когда ставится нормальная, грамотно описанная задача, замеряется, сколько токенов было потрачено на ее выполнение. То есть не в формате «из ХЗ сделаю ТЗ», а в формате, когда в хорошо заданном вопросе уже содержится половина ответа.

Я сначала не поверил, что так и есть, и стал работать, используя самую тупую модель Luna в линейке. И знаете, какие меня ожидали результаты?

Я перестал пользоваться самыми умными ИИ‑моделями. Программировать стало быстрее и дешевле

Публикации