Forwarded from Qv2ray Outpost
⚠️来自 Qv2ray 项目组的消息⚠️
Qv2ray 项目组与其它相关领域人员经过研究后发现,V2ray 默认设置会出现严重 TLS 安全性问题
在 V2ray 内核默认不开启 AllowInsecureCipher 的情况下,V2ray + 任意启用 TLS 的配置都会带来 100% ⚠️识别率(参见 issue https://github.com/v2ray/v2ray-core/issues/2509 )
在综合考虑到 精准识别 V2ray 流量 和 解密不安全加密套件 的实现成本后,我们建议所有用户开启 AllowInsecureCipher
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== 右键链接,点击编辑,右侧 TLS 设置中即可查看有无 TLS
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此问题的 临时 解决方案:
- 在首选项打开 AllowInsecureCipher 并重新导入/更新订阅
—————————————————
未使用 TLS 的用户不受此次问题影响
Trojan 用户不受此次问题影响
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Qv2ray 项目组与其它相关领域人员经过研究后发现,V2ray 默认设置会出现严重 TLS 安全性问题
在 V2ray 内核默认不开启 AllowInsecureCipher 的情况下,V2ray + 任意启用 TLS 的配置都会带来 100% ⚠️识别率(参见 issue https://github.com/v2ray/v2ray-core/issues/2509 )
在综合考虑到 精准识别 V2ray 流量 和 解密不安全加密套件 的实现成本后,我们建议所有用户开启 AllowInsecureCipher
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== 右键链接,点击编辑,右侧 TLS 设置中即可查看有无 TLS
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此问题的 临时 解决方案:
- 在首选项打开 AllowInsecureCipher 并重新导入/更新订阅
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未使用 TLS 的用户不受此次问题影响
Trojan 用户不受此次问题影响
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GitHub
v2ray的TLS流量可被简单特征码匹配精准识别(附PoC) · Issue #704 · v2ray/discussion
这个issue应该不能算bug report,但是也没有找到合适的模板,所以没有使用模板,抱歉。 先说结论:仅凭tls client hello的cipher suite字段,就可以非常准确地将v2ray流量和正常浏览器流量区分开来。 PoC(来自@DuckSoft),此iptables规则可封禁所有v2ray的allowInsecureCiphers设置为false(默认设置)的出站TLS...
Forwarded from 螺莉莉的黑板报
https://fuck-castic.github.io/
全国青少年科技创新大赛离谱项目名单。
我非常明确的反对这个项目,孩子没有错,有错的是家长,但是你们却把什么都不懂的孩子拿到台面上批斗,我觉得这是非常不合适的。这已经不是有道德瑕疵了,这种项目本身就是不道德的。
在进行道德审判前请务必想清楚你在反对的是谁、你在做的事情究竟伤害了谁。
0/10
#RORIRI_BENCH
全国青少年科技创新大赛离谱项目名单。
我非常明确的反对这个项目,孩子没有错,有错的是家长,但是你们却把什么都不懂的孩子拿到台面上批斗,我觉得这是非常不合适的。这已经不是有道德瑕疵了,这种项目本身就是不道德的。
在进行道德审判前请务必想清楚你在反对的是谁、你在做的事情究竟伤害了谁。
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#RORIRI_BENCH
#Telegram
var lastMsg = g.history[0]; val isAh={t:String -> t.all{it == "啊"} && t.length > lastMsg.text.length || t.length <= 3 } ; onNewMessage { if (it.user == lastMsg.user || isAh(it.text.replace("AhAhAh","啊")) ) +(it.delete()) else lastMsg=it }Forwarded from 螺莉莉的黑板报
草,暴力 try-catch 查找么 #tools
def trySearch(op, xs):
for x in xs:
try: return op(x)
except Exception: pass
def searchDecode(cs, text):
print("s = s.encode(%o).decode(\"utf8\")")
return text.encode(cs).decode("utf8")
def decode(text): trySearch(lambda cs: tryDecode(cs, text), encoding.charsets)
btn.onclick = ()=>ta.textContent=py["decode"](ta.textContent)
duangsuse::Echo
#Telegram var lastMsg = g.history[0]; val isAh={t:String -> t.all{it == "啊"} && t.length > lastMsg.text.length || t.length <= 3 } ; onNewMessage { if (it.user == lastMsg.user || isAh(it.text.replace("AhAhAh","啊")) ) +(it.delete()) else lastMsg=it }
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VIEW IN TELEGRAM
duangsuse::Echo
借着这个官方手刃同人的机会,咱来谈一谈 Channel comment board 应该怎么写。 这里不提及回调、消息队列、按钮盘和内联之类的细节,只写成接受必要参数的 fun onXXX() 的形式 与 Telegram 的数据交流与存储责任优先提及: inline keyboard 各钮的文本和 callback ID 由tg保存,回调含 targetMessage bot PM(private message) 含事件 onMessageEdited, onMessageDeleted 单单…
现在脑子里完全是一团乱麻,我之前从没写过基于 Annotation Processor 的 codegen ,完全不知道怎么区别生成结构和复用结构更好
固然我是知道查询字段只要提供文本常量 ,但我不清楚倒底在哪区分不同底层(MutableMap/Mongo/SQLite) 的支持性,以及要弄个 channel 评论的 bot 而需要三个关系是不是认真的,毕竟靠 Grouping<BroadcastId, MsgId> 就可以反向查找到评论板和 getList ,那么利用关系型模型的价值到底在哪,是否要为这种情况支持原生后端
甚至,有没有必要对这玩意支持 JSON 序列化,从而用 tg 的 message 存储这类数据,如果要实现那那么多生命周期、细节我该怎么办?😱
不愧是最怕实际工程的 duangsuse ,希望以后有了 LiterateKt 的帮助我能多开点坑吧。
固然我是知道查询字段只要提供文本常量 ,但我不清楚倒底在哪区分不同底层(MutableMap/Mongo/SQLite) 的支持性,以及要弄个 channel 评论的 bot 而需要三个关系是不是认真的,毕竟靠 Grouping<BroadcastId, MsgId> 就可以反向查找到评论板和 getList ,那么利用关系型模型的价值到底在哪,是否要为这种情况支持原生后端
甚至,有没有必要对这玩意支持 JSON 序列化,从而用 tg 的 message 存储这类数据,如果要实现那那么多生命周期、细节我该怎么办?😱
不愧是最怕实际工程的 duangsuse ,希望以后有了 LiterateKt 的帮助我能多开点坑吧。