Как купить пакет в anon chat
Перейти к содержимому

Как купить пакет в anon chat

  • автор:

Оплата картой

Оплата происходит через авторизационный сервер Процессингового центра Банка с использованием Банковских карт следующих Платежных систем: VISA International, MasterCard Worldwide, МИР. Для осуществления платежа Вам потребуется сообщить данные Вашей пластиковой карты. Передача этих сведений производится с соблюдением всех необходимых мер безопасности.

Данные будут сообщены только на авторизационный сервер Банка по защищенному каналу (протокол TLS). Информация передается в зашифрованном виде и сохраняется только на специализированном сервере Платежной системы. Сайт и магазин не знают и не хранят данные вашей пластиковой карты. При выборе формы оплаты с помощью пластиковой карты проведение платежа по заказу производится непосредственно после его оформления. После завершения оформления заказа, Вы должны будете нажать на кнопку «Оплата картой», при этом система переключит Вас на страницу авторизационного сервера, где Вам будет предложено ввести данные пластиковой карты, инициировать ее авторизацию, после чего вернуться в наш магазин кнопкой «Вернуться в магазин». После того, как Вы возвращаетесь в наш магазин, система уведомит Вас о результатах авторизации.

В случае подтверждения авторизации Ваш заказ будет автоматически выполняться в соответствии с заданными Вами условиями. В случае отказа в авторизации карты Вы сможете повторить процедуру оплаты.

Удобные
Уровни анонимности

От вашего интернет провайдера, государственных надзорных органов и служб безопасности.

100% Анонимность
Наш сервис гарантирует полную анонимность для вашей активности в сети Интернет, используя только современные технологии и оборудование

Максимальная безопасность
Вся передаваемая информация будет зашифрованна надежным ключом и скрыта от 3-х лиц, перехватить и расшифровать ваш трафик станет невозможно

Доступ к свободному Интернет каналу
Наш сервис поддерживает международное право человека на анонимность в сети и свободный доступ к информации без ограничений

Профессиональный сервис

Виртуальная частная сеть или VPN – современная технология, задача которой – шифрование интернет-трафика, обеспечение анонимности и защиты данных пользователя в сети. Посредством технологии можно посещать разнообразные веб-площадки, получать доступ к программам, использовать возможности развлекательных сайтов, вне зависимости от того, в какой стране функционирует сервис. VPN.SN – сервис, предоставляющий зашифрованный туннель для онлайн-трафика пользователей. Используя функционал продукта, никто не сможет воспользоваться конфиденциальной информацией, которой располагает пользователь. VPN.SN – один из лучших сервисов, который уже успел завоевать положительную репутацию у широкой аудитории – нашими услугами пользуются тысячи клиентов! Наши инструменты помогают пользоваться общедоступными сетями, использовать личные кабинеты различных порталов, не рискуя важной информацией, включая историю браузера.

Преимущества пользования

Пользуясь серверами VPN.SN, вы можете рассчитывать на: • Высокую скорость загрузки страниц и передачи файлов; • Отсутствие логов; • Неограниченную пропускную способность; • Поддержку большинства мобильных и компьютерных устройств; • Техническую поддержку, обеспеченную опытной командой VPN.SN. Сервис предлагает услугу поддержки анонимных сетей TOR и i2P. Всего за секунду можно отправить трафик на анонимную сеть, получив доступ к сайтам Onion. У нас вы можете купить пакет VPN Tor I2P Tails Whonix для полной автоматизации трафика. DoubleVPN, TripleVPN, QuadroVPN – опции, позволяющие зашифровать трафик два, три или четыре раза – обойти подобное шифрование невозможно. Зачастую, когда пользователь использует выделенный анонимный адрес, трафик направляется на удаленный сервер, который подменяет реальный IP и занимается шифрованием информации, направляемой клиентом в сеть. За счет этого никто не сможет видеть, чем занимается конкретный человек в Интернете.

Скрыть реальный IP адрес

При использовании усиленного шифрования любые действия в сети шифруются двумя, тремя или четырьмя серверами – создается так называемая цепочка VPN. Принцип работы технологии достаточно прост: 1. Первый шаг – шифрование трафика на компьютере/смартфоне. 2. Перенаправление на второй сервер VPN для шифрования. 3. Переход на следующий сервер для расшифровки. 4. Пользователь оказывается по адресу запроса и может использовать его анонимно и полностью безопасно. VPN.SN – универсальный VPN-сервис, который поддерживает работу с компьютерами на Windows, MAC, смартфонами и планшетами, работающими под управлением операционных систем Android, IOS. На девайсах доступна организация анонимного рабочего места внутри VPN, TOR и i2P, установка VPN на анонимные ОС — Tails, Whonix, Kodachi и другие функции.

Защита цифровых данных — необходимость

Даже если пользователю нечего скрывать, он осознает, что слежка, попытка взлома аккаунтов – неприятная ситуация. VPN.SN создан для тех, кто желает получить максимальную конфиденциальность в сети при взаимодействии с компьютером, планшетом или телефоном: 1. VPN-сервис станет настоящей находкой для тех, кто регулярно использует общедоступные беспроводные сети. Не секрет, что хакеры часто «достают» личные данные пользователей в общественных местах. Наличие приложения с возможностью получения анонимного частного IP-адреса обеспечит 100% безопасность информации. 2. VPN отлично подойдет тем, кто планирует скрыть свое местоположение. Так, люди, чья свобода может быть ограничена из-за неосторожных сообщений, могут использовать VPN для общения и передачи файлов. Это особенно актуально для проживающих в странах в авторитарном режиме. Возможность скрыть IP и защитить конфиденциальность сообщений в таких случаях незаменима.

Анонимность и конфиденциальность

3. VPN часто используется теми, кто хочет получить доступ к запрещенному или заблокированному контенту. IP поможет посетить социальные сети, форумы, площадки узкой тематики. 4. Есть мнение о том, что государственные учреждения следят за пользователями, которые общаются в социальных сетях и мессенджерах на мобильных устройствах. Они отслеживают переписку, публикации и другие данные. Чтобы не столкнуться с неприятностями, стоит использовать зашифрованный туннель, который скроет реальный IP, предоставленный вашим провайдером. При этом нет необходимости юзать Интернет только дома или офисе – делать это можно в дороге, находясь в общественном месте и пр. 5. Деятельность казино сегодня строго пресекается – сайты блокируются, и гемблеры не могут продолжить игру. Однако, эту проблему легко исправить посредством IP-адреса, с помощью которого зайти на тот или иной ресурс не составит труда. Это просто, быстро и безопасно. 6. Не менее нуждаются в подобном инструменте геймеры, которые отдают предпочтение онлайн-игрушкам. Развлекательные продукты часто подвергаются DDoS-атакам. К счастью, VPN.SN может исправить ситуацию – серверы обеспечат шустрое и безопасное соединение. В целом, применение анонимного частного адреса – отличная идея даже для тех, кто юзает сеть только в домашних условиях. Технология шифрования защитит интернет-трафик и поможет стереть следы присутствия в Интернете. Благодаря этому, провайдер, предоставляющий услуги, не сможет использовать информацию о пользователей в корыстных целях.

Наши сервера расположены в 40+ локациях

Клиентам предлагаем более 5000 серверов, размещенных в разных уголках мира – найти лучший вариант, способный удовлетворить основные потребности! Чтобы подключиться к серверу, достаточно одного клика на клавишу мыши или экран смартфона. Просто нажмите на кнопку подключения, подождите пару секунд и наслаждайтесь происходящим на экране.

Анонимные чат и каналы Telegram

Есть такая опция, как анонимный чат Телеграмм – вы когда-нибудь слышали о ней? Мы расскажем, как создать территорию общения, где не раскрывается личность пользователя! Воспользуйтесь нашим несложным алгоритмом, чтобы создать беседу частного характера – приступаем!

Как создать беседу самому?

Анонимные каналы Телеграмм – это фишка приложения, о которой знают не все. В чем смысл таких диалогов?

  • Можно общаться на любые темы, не раскрывая инкогнито;
  • Никто не увидит ваше имя при написании сообщения;
  • Попасть в чат можно только по приглашению.

Вы можете поискать диалоги в соответствующих каталогах по интересам. А можете сделать сами!

Мы расскажем, как создать анонимный чат в Телеграмме – но сначала упомянем важное условие. В рамках конфиденциальной беседы нельзя узнать, кто отправил ту или иную реплику – но посмотреть полный список участников можно, если открыть информацию о канале.

А теперь попробуем сделать анонимный Telegram канал! Следуйте нашей инструкции:

  • Откройте мессенджер;
  • В строке поиска напишите @AnonChanBot .

  • Откройте диалог с ботом и кликните «Запустить»;

    • Теперь вернитесь к главному экрану и нажмите на иконку в виде карандашика;
    • Выберите раздел «Создать канал»;

      • Придумайте название и описание, при необходимости загрузите фото;

      • Выберите тип чата – частный или публичный и завершите процесс создания.

      Первая часть работы сделана – теперь пора добавлять анонимный чат-бот в Телеграмме!

      • Откройте созданный групповой чат и перейдите к настройкам;
      • Нажмите на кнопку «Добавить участников» и введите имя бота;

        • На экране появится предложение «Добавить как администратора», на которое нужно ответить согласием;
        • Дайте роботу нужные права – публикация сообщений, добавление участников и администраторов;

          • Сохраните внесенные изменения и возвращайтесь к каналу;
          • В строке ввода текста напишите имя робота и кликните по появившейся иконке «Привязать»;

          • Вы получите ссылку для вступления, которую можно отправлять другим пользователям.

          Ответ на вопрос, как анонимно общаться в Телеграмме, прост! Аналогичным образом вы можете присоединиться к сообществу – просто попросите пригласительную ссылку и переходите к конфиденциальной беседе.

          Пишем чат-бот на Python + PostgreSQL и Telegram

          Пошаговое руководство написания чат-бота на языке Python.

          • Установим Python и библиотеки;
          • Получим вопросы и ответы из БД PostgreSQL;
          • Подключим морфологию;
          • Подключим чат-бот к каналу Telegram.

          Colaboratory от Google

          Изучение Python можно начать используя сервис Colaboratory от Google, или просто Colab. Сервис позволяет писать и выполнять код Python в браузере, не требуя собственного сервера.

          Пример кода. Вопросы и ответы для чат-бота подгрузим с https://drive.google.com из текстового файла

          # Однократно после запуска виртуальной машины устанавливаем библиотеки pymorphy2 и numpy !pip install pymorphy2 numpy # ---------------------------- # подключим библиотеки import csv import pymorphy2 import re morph = pymorphy2.MorphAnalyzer(lang='ru') # Массив вопросов questions=[] # Массив ответов answer=[] # Подключаем файл с Google диска, содержащий вопросы/ответы # Есть ли жизнь на марсе;Есть with open("/content/drive/MyDrive/robo-bot/question.txt", "r") as f_obj: reader = csv.reader(f_obj) for row in reader: s=" ".join(row) r=s.split(';') questions.append(r[0]) answer.append(r[1]) # выведем список вопросов и ответов print (questions) print (answer) 

          Запуск в Production

          Наигравшись с кодом в Colaboratory и освоив Python развернем систему на боевом сервере Debian

          Установим Python и PIP (установщик пакетов).

          Так как Debian не самый новый, устанавливается версия 3.5

          aptitude install python3 python3-pip # обновим пакеты если они были установлены ранее pip3 install --upgrade setuptools pip

          Установим необходимые пакеты Python

          # Из за устаревшей версии Debian установить psycopg2 не удалось, поставлен скомпилированный psycopg2-binary # Библиотека psycopg2 нужна для подключения к базе данных PostgreSQL # pip3 install psycopg2 pip3 install psycopg2-binary scikit-learn numpy pymorphy2

          Пишем код в файле Chat_bot.py

          # Импортируем библиотеки import pymorphy2 import re import psycopg2 import sklearn import numpy as np # Подключаемся к PostgreSQL conn = psycopg2.connect(dbname='energy', user='mao', password='darin', host='localhost') cursor = conn.cursor() # Настраиваем язык для библиотеки морфологии morph = pymorphy2.MorphAnalyzer(lang='ru') # объявляем массив кодов ответов и ответов answer_id=[] answer = dict() # получаем из PostgreSQL список ответов и проиндексируем их. # Работая с PostgreSQL обращаемся к схеме app, в которой находятся таблицы с данными cursor.execute('SELECT id, answer FROM app.chats_answer;') records = cursor.fetchall() for row in records: answer[row[0]]=row[1] 

          Структура таблицы ответов chats_answer, формат SQL

          CREATE TABLE app.chats_answer ( id SERIAL, answer VARCHAR(512), CONSTRAINT chats_answer_pkey PRIMARY KEY(id) ) WITH (oids = false); ALTER TABLE app.chats_answer OWNER TO mao;

          Да, я готов об этом поговорить

          Я тоже хочу спать

          Структура таблицы вопросов chats_question, формат SQL. Каждый вопрос связан с кодом ответа.

          CREATE TABLE app.chats_question ( id SERIAL, question VARCHAR(512), answer_id INTEGER, CONSTRAINT chats_question_pkey PRIMARY KEY(id) ) WITH (oids = false); ALTER TABLE app.chats_question OWNER TO mao;

          Сколько тебе лет

          Лет то тебе сколько

          Поговорим о возрасте

          Трейлер фильма Матрица

          Продолжаем код в файле Chat_bot.py

          # объявляем массив вопросов questions=[] # загрузим вопросы и коды ответов cursor.execute('SELECT question, answer_id FROM app.chats_question;') records = cursor.fetchall() # посчитаем количество вопросов transform=0 for row in records: # Если текст вопроса не пустой if row[0]>"": # Если в БД есть код ответа на вопрос if row[1]>0: phrases=row[0] # разбираем вопрос на слова words=phrases.split(' ') phrase="" for word in words: # каждое слово из вопроса приводим в нормальную словоформу word = morph.parse(word)[0].normal_form # составляем фразу из нормализованных слов phrase = phrase + word + " " # Если длинна полученной фразы больше 0 добавляем ей в массив вопросов и массив кодов ответов if (len(phrase)>0): questions.append(phrase.strip()) answer_id.append(row[1]) transform=transform+1 # выведем на экран вопросы, ответы и коды ответов print (questions) print (answer) print (answer_id) # Закроем подключение к PostgreSQL cursor.close() conn.close()

          Векторизация и трансформация

          # Векторизируем вопросы в огромную матрицу # Перемножив фразы на слова из которых они состоят получим числовые значения from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.decomposition import TruncatedSVD vectorizer_q = TfidfVectorizer() vectorizer_q.fit(questions) matrix_big_q = vectorizer_q.transform(questions) print ("Размер матрицы: ") print (matrix_big_q.shape) # Трансформируем матрицу вопросов в меньший размер для уменьшения объема данных # Трансформировать будем в 200 мерное пространство, если вопросов больше 200 # Размерность подбирается индивидуально в зависимости от базы вопросов, которая может содержать 1 млн. или 1к вопросов и 1 # Без трансформации большая матрицу будет приводить к потерям памяти и снижению производительности if transform>200: transform=200 svd_q = TruncatedSVD(n_components=transform) svd_q.fit(matrix_big_q) # получим трансформированную матрицу matrix_small_q = svd_q.transform(matrix_big_q) print ("Коэффициент уменьшения матрицы: ") print ( svd_q.explained_variance_ratio_.sum()) 

          Функция поиска ответа

          # Тело программы поиска ответов from sklearn.neighbors import BallTree from sklearn.base import BaseEstimator def softmax(x): #создание вероятностного распределения proba = np.exp(-x) return proba / sum(proba) class NeighborSampler(BaseEstimator): def __init__(self, k=5, temperature=10.0): self.k=k self.temperature = temperature def fit(self, X, y): self.tree_ = BallTree(X) self.y_ = np.array(y) def predict(self, X, random_state=None): distances, indices = self.tree_.query(X, return_distance=True, k=self.k) result = [] for distance, index in zip(distances, indices): result.append(np.random.choice(index, p=softmax(distance * self.temperature))) return self.y_[result] from sklearn.pipeline import make_pipeline ns_q = NeighborSampler() # answer_id - код ответа в массиве, который получается при поиске ближайшего ответа ns_q.fit(matrix_small_q, answer_id) pipe_q = make_pipeline(vectorizer_q, svd_q, ns_q)

          Проверка из консоли

          # код для проверки работы из консоли print("Пишите ваш вопрос, слова exit или выход для выхода") request="" while request not in ['exit', 'выход']: # получим текст от ввода request=input() # разберем фразу на слова words= re.split('\W',request) phrase="" for word in words: word = morph.parse(word)[0].normal_form # морфируем слово вопроса в нормальную словоформу # Нормализуем словоформу каждого слова и соберем обратно фразу phrase = phrase + word + " " # запустим функцию и получим код ответа reply_id = int(pipe_q.predict([phrase.strip()])) # выведем текст ответа print (answer[reply_id]) 

          Запустим и проверим

          python3 Chat_bot.py

          Подключим Telegram

          # установим не самую последнюю версию для валидности дальнейшего кода #pip3 install PyTelegramBotAPI pip3 install PyTelegramBotAPI==3.6.7

          Откроем Telegram и обратимся к боту @BOTFATHER https://t.me/botfather

          Все просто, зарегистрируем нового бота и получим token.

          import telebot telebot.apihelper.ENABLE_MIDDLEWARE = True # Укажем token полученный при регистрации бота bot = telebot.TeleBot("9999999999:AABBCCDDEEFFGGQWERTYUIOPASDFGHJKLLK") # Начнем обработку. Если пользователь запустил бота, ответим @bot.message_handler(commands=['start']) def start_message(message): bot.send_message(message.from_user.id, " Здравствуйте. Я виртуальный бот Mao!") # Если пользователь что-то написал, ответим @bot.message_handler(func=lambda message: True) def get_text_messages(message): request=message.text # разобьём фразу на массив слов, используя split. '\W' - любой символ кроме буквы и цифры words= re.split('\W',request) phrase="" # разберем фразу на слова, нормализуем каждое и соберем фразу for word in words: word = morph.parse(word)[0].normal_form phrase = phrase + word + " " # получим код ответа вызывая нашу функцию reply_id = int(pipe_q.predict([phrase.strip()])) # отправим ответ bot.send_message(message.from_user.id, answer[reply_id]) # продублируем ответ пользователю с bot.send_message(99999999, str(message.from_user.id) + "\n" + str(message.from_user.first_name) + " " + str(message.from_user.last_name) + " " +str(message.from_user.username) + "\n"+ str(request) + "\n"+ str(answer[reply_id])) # выведем в консоль вопрос / ответа print("Запрос:", request, " \n\tНормализованный: ", phrase, " \n\t\tОтвет :", answer[reply_id]) # Запустим обработку событий бота bot.infinity_polling(none_stop=True, interval=1) 

          В целом все готово. Вопросы в базу данных добавляются автоматически от службы тех. поддержки. Остаётся маркетологу в админ панели на YII назначать ответы вопросам. Раз в сутки cron перезапускает скрипт чат-бота, новые фразы поступают в работу.

          Весь код чат бота

          import csv import pymorphy2 import re import psycopg2 conn = psycopg2.connect(dbname='energy', user='mao', password='daring', host='localhost') cursor = conn.cursor() morph = pymorphy2.MorphAnalyzer(lang='ru') answer_id=[] answer = dict() cursor.execute('SELECT id, answer FROM app.chats_answer;') records = cursor.fetchall() for row in records: answer[row[0]]=row[1] questions=[] cursor.execute('SELECT question, answer_id FROM app.chats_question;') records = cursor.fetchall() transform=0 for row in records: if row[0]>"": if row[1]>0: phrases=row[0] words=phrases.split(' ') phrase="" for word in words: word = morph.parse(word)[0].normal_form phrase = phrase + word + " " if (len(phrase)>0): questions.append(phrase.strip()) answer_id.append(row[1]) transform=transform+1 #print (questions) #print (answer) #print (answer_id) cursor.close() conn.close() import sklearn from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.decomposition import TruncatedSVD vectorizer_q = TfidfVectorizer() vectorizer_q.fit(questions) matrix_big_q = vectorizer_q.transform(questions) print ("Размер матрицы: ") print (matrix_big_q.shape) if transform>200: transform=200 print(transform) svd_q = TruncatedSVD(n_components=transform) svd_q.fit(matrix_big_q) matrix_small_q = svd_q.transform(matrix_big_q) print ("Коэффициент уменьшения матрицы: ") print ( svd_q.explained_variance_ratio_.sum()) # тело программы k=5, temperature=10.0 можно подбирать import numpy as np from sklearn.neighbors import BallTree from sklearn.base import BaseEstimator def softmax(x): #создание вероятностного распределения proba = np.exp(-x) return proba / sum(proba) class NeighborSampler(BaseEstimator): def __init__(self, k=5, temperature=10.0): self.k=k self.temperature = temperature def fit(self, X, y): self.tree_ = BallTree(X) self.y_ = np.array(y) def predict(self, X, random_state=None): distances, indices = self.tree_.query(X, return_distance=True, k=self.k) result = [] for distance, index in zip(distances, indices): result.append(np.random.choice(index, p=softmax(distance * self.temperature))) return self.y_[result] from sklearn.pipeline import make_pipeline ns_q = NeighborSampler() ns_q.fit(matrix_small_q, answer_id) pipe_q = make_pipeline(vectorizer_q, svd_q, ns_q) import re import telebot telebot.apihelper.ENABLE_MIDDLEWARE = True bot = telebot.TeleBot("299999999:sdfgnreognrtgortgmrtgmrtgm") @bot.message_handler(commands=['start']) def start_message(message): bot.send_message(message.from_user.id, " Здравствуйте. Я виртуальный помощник Mao?") @bot.message_handler(func=lambda message: True) def get_text_messages(message): request=message.text words= re.split('\W',request) phrase="" for word in words: word = morph.parse(word)[0].normal_form phrase = phrase + word + " " reply_id = int(pipe_q.predict([phrase.strip()])) bot.send_message(message.from_user.id, answer[reply_id]) print("Запрос:", request, " \n\tНормализованный: ", phrase, " \n\t\tОтвет :", answer[reply_id]) bot.infinity_polling(none_stop=True, interval=1) print("Пишите ваш вопрос, слова exit или выход для выхода") request="" while request not in ['exit', 'выход']: request=input() words= re.split('\W',request) phrase="" for word in words: word = morph.parse(word)[0].normal_form phrase = phrase + word + " " reply_id = int(pipe_q.predict([phrase.strip()])) print (answer[reply_id]) 

          В теле программы есть переменные k=5 и temperature=10.0. Их можно менять, что будет влиять на поиск, делая его более мягким или более жестким.

          P.S. Умышленно привожу весь код для практики. Теорию машинного обучения с картинками можно почитать, например, в другой статье.

          • Python
          • PostgreSQL
          • Data Mining
          • Машинное обучение
          • Natural Language Processing

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *