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Archive for May 23, 2020

Transmission 3.0 llega con soporte para IPv6 en RPC, diversas mejoras y más

transmissionprin

Después de un año de desarrollo,  se dio a conocer el lanzamiento de la nueva version de Transmission 3.0, en la cual se añaden algunas nuevas características, cambios y correcciones de errores. Para quienes desconocen de Transmission deben saber que este es un cliente P2P liviano, gratuito y de código abierto para la red BitTorrent.

Es relativamente ligero y poco exigente con los recursos de un cliente BitTorrent, escrito en lenguaje C y que admite una variedad de interfaces de usuario: GTK, Qt, Mac nativo, interfaz web, daemon, línea de comandos. Es compatible con los siguientes sistemas operativos: Mac OS X, Linux, NetBSD, FreeBSD, OpenBSD y Windows.

La principal ventaja de este software es que realmente es software libre y sin anuncios, pop-ups y enlaces poco fiables.

La segunda ventaja es que cuenta con algunas opciones para el control del programa, además del modo de ventana normal, puede añadir y eliminar torrents desde la línea de comandos o a través de un navegador.

¿Qué hay de nuevo en Transmission 3.0?

De los principales cambios que se destacan en el anuncio de esta nueva version de este popular cliente de torrent son los cambios en su interfaz, ya que para el cliente para GTK, se han agregado teclas de acceso rápido para navegar la secuencia de descarga, se ha actualizado el archivo .desktop, se ha agregado el archivo AppData, se han propuesto iconos simbólicos para el panel superior de GNOME, se ha completado el cambio de intltool a gettext.

Mientras que, para la version del cliente para Qt, se aumentan los requisitos para la versión Qt (5.2+), se agregan teclas de acceso rápido para moverse en la cola de descarga, se reduce el consumo de memoria al procesar las propiedades de torrent, se proporciona información sobre herramientas para archivos con nombres largos, la interfaz está adaptada para pantallas HiDPI.

En el proceso en segundo plano, se realizó la transición al uso de libsystemd en lugar de libsystemd-daemon; la escalada de privilegios está prohibida en el archivo de transmisión-daemon.service.

Además se menciona la solución a una vulnerabilidad XSS en el cliente web y que se han resuelto los problemas de rendimiento y se ha mejorado la interfaz para dispositivos móviles.

Por otra parte, también se destaca que se agregó la capacidad de aceptar conexiones a través de IPv6 en el servidor RPC y que la verificación del certificado SSL está habilitada de forma predeterminada para descargas a través de HTTPS. En el servidor http incorporado, el número de intentos de autenticación fallidos para proteger contra la adivinación de contraseña se limita a 100.

De los demás cambios que se mencionan:

  • Se agregaron ID de pares para clientes de torrent Xfplay, PicoTorrent, Free Download Manager, Folx y Baidu Netdisk.
  • Se agregó soporte para la opción TCP_FASTOPEN, que permite reducir ligeramente el tiempo de configuración de la conexión.
  • Manejo mejorado del indicador ToS (Tipo de servicio, clase de tráfico) para conexiones IPv6;
  • Se agregó la capacidad de especificar máscaras de subred en anotaciones CIDR en listas negras (por ejemplo, 1.2.3.4/24).
  • Se agregó soporte de compilación con mbedtls (polarssl), wolfssl (cyassl) y LibreSSL, así como con las nuevas versiones de OpenSSL (1.1.0+).
  • Los scripts de compilación basados ​​en CMake mejoraron el soporte para el generador Ninja, libappindicator, systemd, Solaris y macOS.
  • El cliente para macOS aumentó los requisitos para la versión de plataforma (10.10), agregó soporte para un tema oscuro.

¿Cómo instalar Transmission en Linux?

Para los que sean usuarios de Debian, Ubuntu, Linux Mint o cualquier distribución derivada de estos, instalan la aplicación con:

sudo add-apt-repository ppa:transmissionbt/ppa -y
sudo apt install transmission

Si son usuarios de Fedora o distribuciones basadas en esta, pueden instalar la aplicación con el siguiente comando:

sudo yum install transmission

Mientras que para los que son usuarios de Mandriva Linux deben de instalar con este comando:

sudo urpmi transmission

Para el caso de los que son usuarios de openSUSE, deben de teclear lo siguiente en la terminal:

sudo zypper install transmission

Finalmente, para el caso de los que son usuarios de Arch Linux y distribuciones derivadas de esta, pueden instalar con este comando:

sudo pacman -S transmission

De igual manera se puede realizar la compilación de Transmission en el sistema desde su código fuente, solo deben de seguir los siguientes pasos para poder hacerlo.

Su código fuente se encuentra alojado en GitHub por lo que deben de tener el soporte de git para que puedan clonar el repositorio.

Vamos a abrir una terminal y teclear en ella lo siguiente.

Primero vamos a obtener el código fuente con:

git clone https://github.com/transmission/transmission Transmission

Entramos al directorio:

cd Transmission

Y comenzamos la compilación con los siguientes comandos que debemos teclear uno a uno:

git submodule update --init
mkdir build
cd build
cmake ..
make
sudo make install

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Proyectos de IA de código abierto más interesantes

Si te interesan los temas de inteligencia artificial o IA, debes saber que hay muchos proyectos de código abierto muy prometedores. De hecho, no es un sector en el que el código abierto esté en clara desventaja. Muchas de las tecnologías más importantes de la actualidad se apoyan sobre algunos de los proyectos que te voy a presentar aquí.

Ya sabes que la IA es el presente y el futuro, posibilitando multitud de cosas que hasta la fecha eran impensables y que podrían hacer la vida de las personas más sencilla y mejor, siempre que se usen de forma adecuada y no caigan en las manos equivocadas…

Si te interesa conocer cuáles son esos fantásticos proyectos avanzados sobre IA, tienes que conocer al menos estos:

  • TensorFlow: uno de los proyectos más importantes. Seguro que lo conoces, ya que es vital. Fue desarrollado por el equipo Google Brain para uso interno de Google, pero ahora es de código abierto. La plataforma machine learning más conocida y disponible para Windows, Linux, macOS y Andrid.
  • Caffe: creado por algunas de las mentes más brillantes que trabajaban con la IA en la Universidad de Berkeley en California. Es uno framework de aprendizaje profundo (deep learning) más conocidos por su código extensible y velocidad. Disponible para Windows, Linux y macOS.
  • H2O: otra plataforma de aprendizaje profundo líder en el mundo. Ofrece una versión abierta y gratis y otra premium para empresas. Disponible para Windows, Linux y macOS.
  • Microsoft Cognitive Toolkit: kit de herramientas de código abierto de la compañía de Redmond. Anteriormente era conocido como CNTK, y tiene una serie de algoritmos de aprendizaje profundo para pensar como un cerebro humano. Es escalable, veloz, compatible con C++ y Python, y compatible con Windows y Linux. La propia Microsoft lo usa para las características IA de Skype, Cortana y Bing.
  • DeepMind Labs: otro de los grandes nombres del machine learning y la IA. Creado por un grupo de DeepMind de Google, y destaca especialmente en la investigación de aprendizaje de refuerzo profundo. Solo es compatible con Linux.
  • ACT-R: un software cognitivo de la Universidad de Carnegie Mellon. Basado en Lips y compatible con Windows, Linux y macOS.
  • StarCraft II API Library: una biblioteca de Blizzard que permite usar el videojuego StarCraft II como plataforma de investigación para la IA. Funciona en Windows, Linux, macOS, Android e iOS.
  • Numenta: otro de los proyectos abiertos de IA basados en conocimientos biológicos actuales del neocórtex humano. Disponible para Windows, Linux y macOS.
  • Open Cog: no solo se centra en la IA (aprendizaje profundo y redes neuronales), también pretende crear una AGI (Artificial General Intelligence). Pensado para crear robots y sistemas con inteligencia similar a la humana. Solo para Linux.
  • Stanford CoreNLP: este proyecto es un software de procesamiento de lenguaje natural basado en Java. Puede identificar las palabras para su análisis. En un inicio solo estaba diseñado para inglés, aunque ahora soporta gran cantidad de idiomas. Disponible para Windows, Linux y macOS.
  • Prophet: fue desarrollada por Facebook, y la usa en su plataforma. Está implementada en R y Pyhton. Es rápido, preciso y automático, así como compatible con Windows, y Linux.
  • SystemML: un proyecto de investigación de IBM y ahora bajo Apache. Un proyecto de aprendizaje de máquina para Big Data. Disponible para Windows, Linux y macOS.
  • Theano: otro proyecto abierto de deep learning. Una biblioteca Python para definir, optimizar, y evaluar las expresiones matemáticas multidimensionales. Compatible con GPU y conWindows, Linux y macOS.
  • MALLET: son las siglas de Machine Learning LanguagE TOolkit» y es un kit de herramientas basadas en Java para el procesamiento estadístico del lenguaje natural, clasificación de documentos, agrupación, modelado de temas, extracción de información, etc. Creado por la Universidad de Massachusetts Amherst y la de Pennsylvania. Disponible para Windows y Linux.
  • DeepDetect: otro proyecto IA en el que colaboran Airbus y Microsoft. Se basa en Caffe, TensorFlow y XGBoost. Ofrece una API para la clasificación de imágenes, texto, análisis de datos numéricos y detección de objetos. Compatible con Windows, Linux y macOS.

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Proyectos de IA de código abierto más interesantes

Si te interesan los temas de inteligencia artificial o IA, debes saber que hay muchos proyectos de código abierto muy prometedores. De hecho, no es un sector en el que el código abierto esté en clara desventaja. Muchas de las tecnologías más importantes de la actualidad se apoyan sobre algunos de los proyectos que te voy a presentar aquí.

Ya sabes que la IA es el presente y el futuro, posibilitando multitud de cosas que hasta la fecha eran impensables y que podrían hacer la vida de las personas más sencilla y mejor, siempre que se usen de forma adecuada y no caigan en las manos equivocadas…

Si te interesa conocer cuáles son esos fantásticos proyectos avanzados sobre IA, tienes que conocer al menos estos:

  • TensorFlow: uno de los proyectos más importantes. Seguro que lo conoces, ya que es vital. Fue desarrollado por el equipo Google Brain para uso interno de Google, pero ahora es de código abierto. La plataforma machine learning más conocida y disponible para Windows, Linux, macOS y Andrid.
  • Caffe: creado por algunas de las mentes más brillantes que trabajaban con la IA en la Universidad de Berkeley en California. Es uno framework de aprendizaje profundo (deep learning) más conocidos por su código extensible y velocidad. Disponible para Windows, Linux y macOS.
  • H2O: otra plataforma de aprendizaje profundo líder en el mundo. Ofrece una versión abierta y gratis y otra premium para empresas. Disponible para Windows, Linux y macOS.
  • Microsoft Cognitive Toolkit: kit de herramientas de código abierto de la compañía de Redmond. Anteriormente era conocido como CNTK, y tiene una serie de algoritmos de aprendizaje profundo para pensar como un cerebro humano. Es escalable, veloz, compatible con C++ y Python, y compatible con Windows y Linux. La propia Microsoft lo usa para las características IA de Skype, Cortana y Bing.
  • DeepMind Labs: otro de los grandes nombres del machine learning y la IA. Creado por un grupo de DeepMind de Google, y destaca especialmente en la investigación de aprendizaje de refuerzo profundo. Solo es compatible con Linux.
  • ACT-R: un software cognitivo de la Universidad de Carnegie Mellon. Basado en Lips y compatible con Windows, Linux y macOS.
  • StarCraft II API Library: una biblioteca de Blizzard que permite usar el videojuego StarCraft II como plataforma de investigación para la IA. Funciona en Windows, Linux, macOS, Android e iOS.
  • Numenta: otro de los proyectos abiertos de IA basados en conocimientos biológicos actuales del neocórtex humano. Disponible para Windows, Linux y macOS.
  • Open Cog: no solo se centra en la IA (aprendizaje profundo y redes neuronales), también pretende crear una AGI (Artificial General Intelligence). Pensado para crear robots y sistemas con inteligencia similar a la humana. Solo para Linux.
  • Stanford CoreNLP: este proyecto es un software de procesamiento de lenguaje natural basado en Java. Puede identificar las palabras para su análisis. En un inicio solo estaba diseñado para inglés, aunque ahora soporta gran cantidad de idiomas. Disponible para Windows, Linux y macOS.
  • Prophet: fue desarrollada por Facebook, y la usa en su plataforma. Está implementada en R y Pyhton. Es rápido, preciso y automático, así como compatible con Windows, y Linux.
  • SystemML: un proyecto de investigación de IBM y ahora bajo Apache. Un proyecto de aprendizaje de máquina para Big Data. Disponible para Windows, Linux y macOS.
  • Theano: otro proyecto abierto de deep learning. Una biblioteca Python para definir, optimizar, y evaluar las expresiones matemáticas multidimensionales. Compatible con GPU y conWindows, Linux y macOS.
  • MALLET: son las siglas de Machine Learning LanguagE TOolkit» y es un kit de herramientas basadas en Java para el procesamiento estadístico del lenguaje natural, clasificación de documentos, agrupación, modelado de temas, extracción de información, etc. Creado por la Universidad de Massachusetts Amherst y la de Pennsylvania. Disponible para Windows y Linux.
  • DeepDetect: otro proyecto IA en el que colaboran Airbus y Microsoft. Se basa en Caffe, TensorFlow y XGBoost. Ofrece una API para la clasificación de imágenes, texto, análisis de datos numéricos y detección de objetos. Compatible con Windows, Linux y macOS.

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Riding the State Unemployment Fraud ‘Wave’

When a reliable method of scamming money out of people, companies or governments becomes widely known, underground forums and chat networks tend to light up with activity as more fraudsters pile on to claim their share. And that’s exactly what appears to be going on right now as multiple U.S. states struggle to combat a tsunami of phony Pandemic Unemployment Assistance (PUA) claims. Meanwhile, a number of U.S. states are possibly making it easier for crooks by leaking their citizens’ personal data from the very websites the unemployment scammers are using to file bogus claims.

Last week, the U.S. Secret Service warned of “massive fraud” against state unemployment insurance programs, noting that false filings from a well-organized Nigerian crime ring could end up costing the states and federal government hundreds of millions of dollars in losses.

Since then, various online crime forums and Telegram chat channels focused on financial fraud have been littered with posts from people selling tutorials on how to siphon unemployment insurance funds from different states.

Denizens of a Telegram chat channel newly rededicated to stealing state unemployment funds discussing cashout methods.

Yes, for roughly $50 worth of bitcoin, you too can quickly jump on the unemployment fraud “wave” and learn how to swindle unemployment insurance money from different states. The channel pictured above and others just like it are selling different “methods” for defrauding the states, complete with instructions on how best to avoid getting your phony request flagged as suspicious.

Although, at the rate people in these channels are “flexing” — bragging about their fraudulent earnings with screenshots of recent multiple unemployment insurance payment deposits being made daily — it appears some states aren’t doing a whole lot of fraud-flagging.

A still shot from a video a fraudster posted to a Telegram channel overrun with people engaged in unemployment insurance fraud shows multiple $800+ payments in one day from Massachusetts’ Department of Unemployment Assistance (DUA).

A federal fraud investigator who’s helping to trace the source of these crimes and who spoke with KrebsOnSecurity on condition of anonymity said many states have few controls in place to spot patterns in fraudulent filings, such as multiple payments going to the same bank accounts, or filings made for different people from the same Internet address.

In too many cases, he said, the deposits are going into accounts where the beneficiary name does not match the name on the bank account. Worse still, the source said, many states have dramatically pared back the amount of information required to successfully request an unemployment filing.

“The ones we’re seeing worst hit are the states that aren’t aren’t asking where you work,” the investigator said. “It used to be they’d have a whole list of questions about your previous employer, and you had to show you were trying to find work. But now because of the pandemic, there’s no such requirement. They’ve eliminated any controls they had at all, and now they’re just shoveling money out the door based on Social Security number, name, and a few other details that aren’t hard to find.”

CANARY IN THE GOLDMINE

Earlier this week, email security firm Agari detailed a fraud operation tied to a seasoned Nigerian cybercrime group it dubbed “Scattered Canary,” which has been busy of late bilking states and the federal government out of economic stimulus and unemployment payments. Agari said this group has been filing hundreds of successful claims, all effectively using the same email address.

“Scattered Canary uses Gmail ‘dot accounts’ to mass-create accounts on each target website,” Agari’s Patrick Peterson wrote. “Because Google ignores periods when interpreting Gmail addresses, Scattered Canary has been able to create dozens of accounts on state unemployment websites and the IRS website dedicated to processing CARES Act payments for non-tax filers (freefilefillableforms.com).”

Image: Agari.

Indeed, the very day the IRS unveiled its site for distributing CARES Act payments last month, KrebsOnSecurity warned that it was very likely to be abused by fraudsters to intercept stimulus payments from U.S. citizens, mainly because the only information required to submit a claim was name, date of birth, address and Social Security number.

Agari notes that since April 29, Scattered Canary has filed at least 174 fraudulent claims for unemployment with the state of Washington.

“Based on communications sent to Scattered Canary, these claims were eligible to receive up to $790 a week for a total of $20,540 over a maximum of 26 weeks,” Peterson wrote. “Additionally, the CARES Act includes $600 in Federal Pandemic Unemployment Compensation each week through July 31. This adds up to a maximum potential loss as a result of these fraudulent claims of $4.7 million.”

STATE WEB SITE WOES

A number of states have suffered security issues with the PUA websites that exposed personal details of citizens filing unemployment insurance claims. Perhaps the most galling example comes from Arkansas, whose site exposed the SSNs, bank account and routing numbers for some 30,000 applicants.

In that instance, The Arkansas Times alerted the state after hearing from a computer programmer who was filing for unemployment on the site and found he could see other applicants’ data simply by changing the site’s URL slightly. State officials reportedly ignored the programmer’s repeated attempts to get them to fix the issue, and when it was covered by the newspaper the state governor accused the person who found it of breaking the law.

Over the past week, several other states have discovered similar issues with their PUA application sites, including Colorado, Illinois, and Ohio.

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6 Best Cheap Smartphones for 2020 (iPhone, Android)

There’s little reason to pay top dollar for a phone these days. These are our favorite Android devices and iPhones for $300 to $600.

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Covid-19 Symptoms (Coronavirus): What to Do If You Might Have It

Stay calm. Here’s our guide to what symptoms you should look out for, and how to respond if you’ve been exposed.

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Kodi 18.7 llega mejorando de todo un poco para que Leia sea más fiable

Kodi 18.7 Leia

A principios de marzo, el proyecto que anteriormente se conocía como XBMC lanzó una v18.6 de su software en la que se basaron otros proyectos como LibreELEC 9.2.1. Desde hace unas horas tenemos una nueva versión del centro multimedia, un Kodi 18.7 que sigue con el nombre en clave «Leia» y que ha introducido un puñado de novedades. Pero, como versión de punto, la mayoría de estas novedades son correcciones y pequeños cambios para que todo funcione mejor.

Tal y como leemos en la nota del lanzamiento de esta versión, han introducido mejoras en de todo un poco, entre lo que tenemos correcciones en el audio y mejoras en la reproducción, interfaz, el apartado de la música, redes y se ha mejorado el soporte para addons. A continuación tenéis la lista completa de novedades que ha llegado junto a Kodi «Leia» 18.7.

Novedades más destacadas de Kodi 18.7 Leia

  • Audio:
    • Solución para no restablecer el volumen establecido por el usuario (Android).
    • Se ha corregido el soporte de pistas de audio multicanal.
  • Reproducción/Pantalla:
    • Correcciones en el reconocimiento de idioma de subtítulos de Bluray.
    • Repara la reproducción de discos Bluray encriptados en bus.
    • Gestión mejorada de la biblioteca para complementos si se elimina la fuente de medios.
    • Ahora usa JNI en lugar de NDK para MediaCodec (Android).
    • Trabajo adicional sobre ancho y altura máximos/desplazamiento vertical (Android).
    • Se corrige la gestión en tiempo real de las transmisiones de TS.
  • Interfaz/Imagen y sensaciones:
    • Se corrigió que los iconos del reloj no se mostraran cuando el tipo de contenido no está configurado (Estouchy).
    • Arreglada la navegación en skinsettings (Estuary).
    • Reparar bloqueo en el cuadro de diálogo de favoritos.
    • Aplicadas inserciones de área segura a Kodi GUI (iOS).
    • Correcciones alrededor del foco después de la acción táctil.
    • Mejoras en torno al diálogo/manejo del toast.
    • Se corrigió el comportamiento al acceder a fuentes de medios bloqueadas.
  • Música:
    • Correcciones en torno al manejo de la biblioteca del campo «isalbumartist».
    • Se corrige la expansión de las imágenes .ISO para evitar congelaciones de la GUI.
    • Ahora se asegura de que el artista del álbum no queda en blanco al analizar.
  • Sistema de creación:
    • Se corrigió la descarga de dependencias desde mirrors (Windows).
    • Actualizaciones de la biblioteca: bump gnutls (3.6.11.1) y nettle (3.5.1).
  • PVR:
    • Corregida la corrupción EPG cuando se añaden nuevos canales al iniciar.
  • Red:
    • Mejoras en la gestión de credenciales proxy.
    • Corrección para los campos proxy vacíos.
  • Addons:
    • Soluciona el bloqueo si hay un complemento VFS incompatible.
    • Se corrigió la visualización del título para directorios de paquetes comprimidos.
    • Correcciones en torno a los nombres de carpetas de configuración de complementos.
  • Subtítulos:
    • Correcciones en torno a la decodificación de caracteres de escape HTML.
    • Arreglados los subtítulos de SMI (SAMI) y las etiquetas de inicio citadas.
  • Perfiles:
    • Soluciones para problemas relacionados con el cambio de perfil.
    • Correcciones para guardar las preferencias de bloqueo (bloqueo maestro, bloqueo de ventanas de video, etc.).
  • Otros/General:
    • Agregado «alemán suizo» y «portugués (Brasil)» a los códigos de idioma.
    • Arreglo para evitar la afirmación en tinyxml.
    • Se corrigió el desbordamiento de la pila al intentar encontrar archivos NFO en un archivo RAR.
    • Implementada la comprobación de rango en URIUtils::resolvePath.
    • Implementado el soporte para encabezados locales extendidos en archivos ZIP utilizados por algunos analizadores.

Cómo instalar Kodi en Linux

Podemos instalar Kodi 18.7 y todas las versiones futuras de diferentes maneras. En Linux destaca la versión Flatpak que podemos instalar directamente haciendo clic en este enlace si nuestra distribución incluye soporte o se lo hemos añadido nosotros. Eso sí, la v18.7 del software aún no ha llegado. Tampoco ha llegado la versión Snap, más concretamente una no oficial que crean desde el repositorio del proyecto que se puede instalar abriendo un terminal y escribiendo el comando «sudo snap install mir-kiosk-kodi» (sin las comillas).

Lo más oficial que ofrece el proyecto es un repositorio que se puede usar en distribuciones como Debian o Ubuntu. Para añadirlo e instalar Kodi tenemos que abrir un terminal y escribir lo siguiente:

sudo add-apt-repository ppa:team-xbmc/ppa
sudo apt update
sudo apt install kodi

Teniendo en cuenta que Kodi 19 está a la vuelta de la esquina, no podemos estar seguros de si esto será así, pero se espera que la próxima versión sea un Kodi 18.8, también Leia, que siga corrigiendo fallos y mejorando el rendimiento.

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