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在metadata翻譯這個產品中，有4篇Facebook貼文，粉絲數超過9萬的網紅Will Cho，也在其Facebook貼文中提到， 【WhatsApp 熄爐圖】 ⠀ TLDR：將呢啲圖放喺你哋 WhatsApp 嘅「動態 (Status)」，鼓勵其他親朋戚友一齊轉用 Signal 🤝。 ⠀ 世界各地好多人都棄用 WhatsApp，轉投安全嘅 Signal，但係要説服其餘朋友轉用就遇到唔少阻滯，其實呢個問題喺全球都發生緊。 ⠀ 早...
　同時也有1部Youtube影片，追蹤數超過24萬的網紅暗網仔 2.0，也在其Youtube影片中提到，Payme [捐款]: https://payme.hsbc/deepwebkid Instagram: https://www.instagram.com/dw_kid12/ Facebook: https://www.facebook.com/deepwebkid/?modal=adm...

metadata翻譯 在 Will Cho Facebook 的精選貼文

Will Cho By Will Cho

2021-01-28 13:57:12 有 762 人按讚
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【WhatsApp 熄爐圖】
⠀
TLDR：將呢啲圖放喺你哋 WhatsApp 嘅「動態 (Status)」，鼓勵其他親朋戚友一齊轉用 Signal 🤝。
⠀
世界各地好多人都棄用 WhatsApp，轉投安全嘅 Signal，但係要説服其餘朋友轉用就遇到唔少阻滯，其實呢個問題喺全球都發生緊。
⠀
早前有個外國網友 Crazy-Lizard 話佢製作咗一系列共十九張嘅圖，好簡單易明咁解識佢點解要刪除 WhatsApp 帳户同轉用 Signal，佢認為利用教育嘅方式總好過強硬手段，結果佢成功令到屋企人同朋友齊齊熄爐，所以就決定分享出嚟，希望幫到大家。
⠀
佢嘅分享引起好大迴響，吸引好多唔同國家嘅網友加入，所以我都決定幫手翻譯，我提供咗廣東話嘅字句，畀佢製作成香港專用嘅版本。
⠀
WhatsApp 嘅「動態 (Status)」類似 Story，iPhone：左下角第一個 Icon；Android：上面中間個 Tab。除咗放喺動態之外，當然亦都可以就咁 Share 畀佢哋。
⠀
雖然 WhatsApp 已經將佢哋私隱條款嘅更新「暫緩」到五月中，但係唔會改變佢哋一直收集緊元數據 (Metadata) 嘅事實，所以轉用 Signal 仍然係刻不容緩。
⠀
下載廣東話版本圖片：
➜ imgbox.com/g/H5S0nTE2Mx （圖像）
➜ filehorst.de/d/dIaJeHgl （Zip 檔案）
⠀
其他語言版本可以到 Reddit 嘅原 Post 下載：
➜ reddit.com/r/signal/comments/kwovyz/whatsapp_status_to_convince_your_family_friends/
⠀
原作者以 CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication 發佈，無需署名，歡迎大家分享。
⠀
下載 Signal：
➜ signal.org/zh_TW/download/
⠀
#Signal

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Will Cho

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「銀河小王子」、風景攝影師、《山步．行》及《環嶼一周》電視節目主持。希望透過攝影，讓更多人看見我們平時忽略的大自然，同時感染更多人追尋自己的夢想。
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metadata翻譯 在 Taipei Ethereum Meetup Facebook 的最佳貼文

Taipei Ethereum Meetup By Taipei Ethereum Meetup

2020-12-26 15:57:24 有 2 人按讚
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📜 [專欄新文章] [ZKP 讀書會] Trust Token Browser API
✍️ Yuren Ju
📥 歡迎投稿： https://medium.com/taipei-ethereum-meetup #徵技術分享文 #使用心得 #教學文 #medium

Trust Token API 是一個正在標準化的瀏覽器 API，主要的目的是在保護隱私的前提下提供跨站授權 (Cross-domain authorization) 的功能，以前如果需要跨站追蹤或授權通常都使用有隱私疑慮的 Cookies 機制，而 Trust Token 則是希望在保護隱私的前提下完成相同的功能。

會在 ZKP (Zero-knowledge proof) 讀書會研究 Trust Token 主要是這個 API 採用了零知識證明來保護隱私，這也是這次讀書會中少見跟區塊鏈無關的零知識證明應用。

問題

大家應該都有點了一個產品的網頁後，很快的就在 Facebook 或是 Google 上面看到相關的廣告。但是產品網頁並不是在 Facebook 上面，他怎麼會知道我看了這個產品的頁面？

通常這都是透過 Cookie 來做跨網站追蹤來記錄你在網路上的瀏覽行為。以 Facebook 為例。

當使用者登入 Facebook 之後，Facebook 會透過 Cookie 放一段識別碼在瀏覽器裡面，當使用者造訪了有安裝 Facebook SDK 來提供「讚」功能的網頁時，瀏覽器在載入 SDK 時會再度夾帶這個識別碼，此時 Facebook 就會知道你造訪了特定的網頁並且記錄下來了。如此一來再搭配其他不同管道的追蹤方式，Facebook 就可以建構出特定使用者在網路上瀏覽的軌跡，從你的瀏覽紀錄推敲喜好，餵給你 Facebook 最想給你看的廣告了。

不過跨站追蹤也不是只能用在廣告這樣的應用上，像是 CDN (Content Delivery Network) 也是一個應用場景。CDN 服務 Cloudflare 提供服務的同時會利用 Captcha 先來確定進入網站的是不是真人或是機器人。而他希望使用者如果是真人時下次造訪同時也是採用 Cloudflare 服務的網站不要再跳出 Captcha 驗證訊息。

雖然 Cloudflare 也需要跨站驗證的功能來完成他們的服務，但是相較於 Google 或 Facebook 來說他們是比較沒那麼想知道使用者的隱私。有沒有什麼辦法可以保護使用者隱私的狀況下還能完成跨站驗證呢？

這就是今天要講的新 API: Trust Token。

Trust Token API - The Chromium Projects

Trust Token / Privacy Pass 簡介

Trust Token 其實是由 Privacy Pass 延伸而來。Privacy Pass 就是由 Cloudflare 所開發的實驗性瀏覽器延伸套件實作一個驗證機制，可以在不透漏過多使用者隱私的前提下實作跨站驗證。而 Trust Token 則是標準化的 Privacy Pass，所以兩個運作機制類似，但是實作方式稍有不同。

先看一下 Privacy Pass 是如何使用。因為這是實驗性的瀏覽器延伸套件所以看起來有點陽春，不過大致上還是可以了解整個概念。

以 hCaptcha 跟 Cloudflare 的應用為例，使用者第一次進到由 Cloudflare 提供服務的網站時，網站會跳出一些人類才可以解答的問題比如說「挑出以下是汽車的圖片」。

當使用者答對問題後，Cloudflare 會回傳若干組 blind token，這些 blind token 還會需要經過 unblind 後才會變成真正可以使用的 token，這個過程為 issue token。如上圖所示假設使用者這次驗證拿到了 30 個 token，在每次造訪由 Cloudflare 服務的網站時就會用掉一個 token，這個步驟稱為 redeem token。

但這個機制最重要的地方在於 Cloudflare 並無法把 issue token 跟 redeem token 這兩個階段的使用者連結在一起，也就是說如果 Alice, Bob 跟 Chris 都曾經通過 Captcha 測試並且獲得了 Token，但是在後續瀏覽不同網站時把 token 兌換掉時，Clouldflare 並無法區分哪個 token 是來自 Bob，哪個 token 是來自 Alice，但是只要持有這種 token 就代表持有者已經通過了 Captcha 的挑戰證明為真人。

但這樣的機制要怎麼完成呢？以下我們會透過多個步驟的例子來解釋如何達成這個目的。不過在那之前我們要先講一下 Privacy Pass 所用到的零知識證明。

零知識證明 (Zero-knowledge proof)

零知識證明是一種方法在不揭露某個祕密的狀態下，證明他自己知道那個秘密。

Rahil Arora 在 stackexchange 上寫的比喻我覺得是相對好理解的，下面簡單的翻譯一下：

假設 Alice 有超能力可以幾秒內算出樹木上面有幾片樹葉，如何在不告訴 Bob 超能力是怎麼運作並且也不告訴 Bob 有多少片葉子的狀況下證明 Alice 有超能力？我們可以設計一個流程來證明這件事情。

Alice 先把眼睛閉起來，請 Bob 選擇拿掉樹上的一片葉子或不拿掉。當 Alice 睜開眼睛的時候，告訴 Bob 他有沒有拿掉葉子。如果一次正確的話確實有可能是 Alice 幸運猜到，但是如果這個過程連續很多次時 Alice 真的擁有數葉子的超能力的機率就愈來愈高。

而零知識證明的原理大致上就是這樣，你可以用一個流程來證明你知道某個秘密，即使你不真的揭露這個秘密到底是什麼，以上面的例子來說，這個秘密就是超能力運作的方式。

以上就是零知識證明的概念，不過要完成零知識證明有很多各式各樣的方式，今天我們要介紹的是 Trust Token 所使用的零知識證明：DLEQ。

DLEQ (Discrete Logarithm Equivalence Proof)

說明一下以下如果小寫的變數如 c, s 都是純量 (Scalar)，如果是大寫如 G, H則是橢圓曲線上面的點 (Point)，如果是 vG 則一樣是點，計算方式則是 G 連續相加 v 次，這跟一般的乘法不同，有興趣可以程式前沿的《橢圓曲線加密演算法》一文解釋得比較詳細。

DLEQ 有一個前提，在系統中的所有人都知道公開的 G 跟 H 兩個點，此時以下等式會成立：

假設 Peggy 擁有一個秘密 s 要向 Victor 證明他知道 s 為何，並且在這個過程中不揭露 s 真正的數值，此時 Victor 可以產生一個隨機數 c 傳送給 Peggy，而 Peggy 則會再產生一個隨機數 v 並且產生 r，並且附上 vG, vH, sG, sH：

r = v - cs

所以 Victor 會得到 r, sG, sH, vG, vH 再加上他已經知道的 G, H。這個時候如果 Victor 計算出以下兩個等式就代表 Peggy 知道 s 的真正數值：

vG = rG + c(sG)vH = rH + c(sH)

我們舉第二個等式作為例子化簡：

vH = rH + c(sH) // 把 r 展開成 v - csvH = (v - cs)H + c(sH) // (v - cs)H 展開成 vH - csHvH = vH - c(sH) + c(sH) // 正負 c(sH) 消掉vH = vH

這樣只有 Peggy 知道 s 的狀況下才能給出 r，所以這樣就可以證明 Peggy 確實知道 s。

從簡易到實際的情境

Privacy Pass 網站上透過了循序漸進的七種情境從最簡單的假設到最後面實際使用的情境來講解整個機制是怎麼運作的。本文也用相同的方式來解釋各種情境，不過前面的例子就會相對比較天真一點，就請大家一步步的往下看。

基本上整個過程是透過一種叫做 Blind Signature 的方式搭配上零知識證明完成的，以下參與的角色分為 Client 與 Server，並且都會有兩個階段 issue 與 redeem token。

Scenario 1

如果我們要設計一個這樣可以兌換 token 來確認身分的系統，其中有一個方法是透過橢圓曲線 (elliptic curve) 完成。Client 挑選一個在橢圓曲線上的點 T 並且傳送給 Server，Server 收到後透過一個只有 Server 知道的純量 (scalar) s 對 T 運算後得到 sT 並且回傳給 Client，這個產生 sT 的過程稱為 Sign Point，不過實際上運作的原理就是橢圓曲線上的連續加法運算。

SignPoint(T, s) => sT

等到 Client 需要兌換時只要把 T 跟 sT 給 Server，Server 可以收到 T 的時候再 Sign Point 一次看看是不是 sT 就知道是否曾經 issue 過這個 token。

Issue

以下的範例，左邊都是 Client, 右邊都是 Server。 -> 代表 Client 發送給 Server，反之亦然。

// Client 發送 T 給 Server, 然後得到 sT

T -> <- sT

Redeem

// Client 要 redeem token 時，傳出 T 與 sT

T, sT ->

問題：Linkability

因為 Server 在 issue 的時候已經知道了 T，所以基本上 Server 可以透過這項資訊可以把 issue 階段跟 redeem 階段的人連結起來進而知道 Client 的行為。

Scenario 2

要解決上面的問題，其中一個方法是透過 Blind Signature 達成。Client 不送出 T，而是先透過 BlindPoint 的方式產生 bT 跟 b，接下來再送給 Server bT。Server 收到 bT 之後，同樣的透過 Sign Point 的方式產生結果，不一樣的地方是情境 1 是用 T，而這邊則用 bT 來作 Sign Point，所以得出來的結果是 s(bT)。

Client:BlindPoint(T) => (bT, b)

Server:SignPoint(bT, s) => sbT

而 Blind Signature 跟 Sign Point 具備了交換律的特性，所以得到 s(bT) 後可以透過原本 Client 已知的 b 進行 Unblind：

UnblindPoint(sbT, b) => sT

這樣一來在 Redeem 的時候就可以送出 T, sT 給 Server 了，而且透過 SignPoint(T, s) 得出結果 sT’ 如果符合 Client 傳來的 sT 就代表確實 Server 曾經簽過這個被 blind 的點，同時因為 T 從來都沒有送到 Server 過，所以 Server 也無法將 issue 與 redeem 階段的 Client 連結在一起。

Issue

bT -> <- s(bT)

Redeem

T, sT ->

問題：Malleability

以上的流程其實也有另外一個大問題，因為有交換律的關係，當 Client 透過一個任意值 a 放入 BlindPoint 時產生的 a(sT) 就會等於 s(aT)：

BlindPoint(sT) => a(sT), a// a(sT) === s(aT)

此時如果將 aT 跟 s(aT) 送給 Server Redeem，此時因為

SignPoint(aT, s) => s(aT)

所以就可以兌換了，這樣造成 Client 可以無限地用任意數值兌換 token。

Scenario 3

這次我們讓 Client 先選擇一個純數 t，並且透過一種單向的 hash 方式來產生一個在橢圓曲線上的點 T，並且在 redeem 階段時原本是送出 T, sT 改成送出 t, sT。

因為 redeem 要送出的是 t，上個情境時透過任意數 a 來產生 s(aT) 的方法就沒辦法用了，因為 t 跟 sT 兩個參數之間並不是單純的再透過一次 BlindPoint() 就可以得到，所以就沒辦法無限兌換了。

Issue

T = Hash(t) bT -> <- sbT

Redeem

t, sT ->

問題：Redemption hijacking

在這個例子裏面，Client 其實是沒有必要傳送 sT 的，因為 Server 僅需要 t 就可以計算出 sT，額外傳送 sT 可能會導致潛在的 Redemption hijacking 問題，如果在不安全的通道上傳輸 t, sT 就有可能這個 redemption 被劫持作為其他的用途。

不過在網站上沒講出實際上要怎麼利用這個問題，但是少傳一個可以計算出來的資料總是好的。Client 只要證明他知道 sT 就好，而這可以透過 HMAC (Hash-based Message Authentication Code) 達成。

Scenario 4

步驟跟前面都一樣，唯一不一樣的地方是 redeem 的時候原本是傳 t, sT，現在則改傳 t, M, HMAC(sT, M)，如果再介紹 HMAC 篇幅會太大，這邊就不解釋了，但可以是作是一個標準的 salt 方式讓 Hash 出來的結果不容易受到暴力破解。

這樣的特性在這個情境用很適合，因為 Server 透過 t 就可以計算出 sT，透過公開傳遞的 M 可以輕易地驗證 client 端是否持有 sT。

Issue

T = Hash(t) bT -> <- sbT

Redeem

t, M, HMAC(sT, M) ->

問題：Tagging

這邊的問題在於 Server 可以在 issue 階段的時候用不一樣的 s1, s2, s3 等來發出不一樣的 sT’，這樣 Server 在 Redeem 階段就可以得知 client 是哪一個 s。所以 Server 需要證明自己每次都用同樣的 s 同時又不透漏 s 這個純亮。

要解決這個問題就需要用到前面我們講解的零知識證明 DLEQ 了。

Scenario 5

前面的 DLEQ 講解有提到，如果有 Peggy 有一個 s 秘密純量，我們可以透過 DLEQ 來證明 Peggy 知道 s，但是又不透漏 s 真正的數值，而在 Privacy Pass 的機制裡面，Server 需要證明自己每次都用 s，但是卻又不用揭露真正的數值。

在 Issue 階段 Client 做的事情還是一樣傳 bT 給 Server 端，但 Server 端的回應就不一樣了，這次 Server 會回傳 sbT 與一個 DLEQ 證明，證明自己正在用同一個 s。

首先根據 DLEQ 的假設，Server 會需要先公開一組 G, H 給所有的 Client。而在 Privacy Pass 的實作中則是公開了 G 給所有 Client，而 H 則改用 bT 代替。

回傳的時候 Server 要證明自己仍然使用同一個 s 發出 token，所以附上了一個 DLEQ 的證明 r = v - cs，Client 只要算出以下算式相等就可證明 Server 仍然用同一個 s (記住了 H 已經改用 bT 代替，此時 client 也有 sbT 也就是 sH)：

vH = rH + c(sH) // H 換成 bTvbT = rbT + c(sbT) // 把 r 展開成 v - csvbT = (v - cs)bT + c(sbT) // (v - cs)bT 展開成 vbT - csbTvbT = vbT - c(sbT) + c(sbT) // 正負 c(sbT) 消掉vbT = vbT

這樣就可以證明 Server 依然用同一個 s。

Issue

T = Hash(t) bT -> <- sbT, DLEQ(bT:sbT == G:sG)

Redeem

t, M, HMAC(sT, M) ->

問題：only one redemption per issuance

到這邊基本上 Privacy Pass 的原理已經解釋得差不多了，不過這邊有個問題是一次只發一個 token 太少，應該要一次可以發多個 token。這邊我要跳過源文中提到的 Scenario 6 解釋最後的結果。

Scenario 7

由於一次僅產生一個 redeem token 太沒效率了，如果同時發很多次，每次都產生一個 proof 也不是非常有效率，而 DLEQ 有一個延伸的用法 “batch” 可以一次產生多個 token, 並且只有使用一個 Proof 就可以驗證所有 token 是否合法，這樣就可以大大的降低頻寬需求。

不過這邊我們就不贅述 Batch DLEQ 的原理了，文末我會提及一些比較有用的連結跟確切的源碼片段讓有興趣的人可以更快速的追蹤到源碼片段。

Issue

T1 = Hash(t1) T2 = Hash(t2)T3 = Hash(t3)b1T1 ->b2T2 ->b3T3 -> c1,c2,c3 = H(G,sG,b1T1,b2T2,b3T3,s(b1T1),s(b2T2),s(b3T3)) <- sb1T1 <- sb2T2 <- sb3T3 <- DLEQ(c1b1T1+c2b2T2+c3b3T3:s(c1b1T1+c2b2T2+c3b3T3) == G: sG)

Redeem

t1, M, HMAC(sT1, M) ->

結論

Privacy Token / Trust Token API 透過零知識證明的方式來建立了一個不需要透漏太多隱私也可以達成跟 cookie 相同效果的驗證方式，期待可以改變目前許多廣告巨頭透過 cookie 過分的追蹤使用者隱私的作法。

不過我在 Trust Token API Explainer 裡面看到這個協議裡面的延伸作法還可以夾帶 Metadata 進去，而協議制定的過程中其實廣告龍頭 Google 也參與其中，希望這份協議還是可以保持中立，盡可能地讓最後版本可以有效的在保護隱私的情況下完成 Cross-domain authorization 的功能。

參考資料

IETF Privacy Pass docs

Privacy Pass: The Protocol

Privacy Pass: Architectural Framework

Privacy Pass: HTTP API

Cloudflare

Supporting the latest version of the Privacy Pass Protocol (cloudflare.com)

Chinese: Cloudflare支持最新的Privacy Pass扩展_推动协议标准化

Other

Privacy Pass official website

Getting started with Trust Tokens (web.dev)

WICG Trust Token API Explainer

Non-interactive zero-knowledge (NIZK) proofs for the equality (EQ) of discrete logarithms (DL) (asecuritysite.com) 這個網站非常實用，列了很多零知識證明的源碼參考，但可惜的是 DLEQ 這個演算法講解有錯，讓我在理解演算法的時候撞牆很久。所以使用的時候請多加小心，源碼應該是可以參考的，解釋的話需要斟酌一下。

關鍵源碼

這邊我貼幾段覺得很有用的源碼。

privacy pass 提供的伺服器端產生 Proof 的源碼

privacy pass 提供的瀏覽器端產生 BlindPoint 的源碼

github dedis/kyber 產生 Proof 的源碼

[ZKP 讀書會] Trust Token Browser API was originally published in Taipei Ethereum Meetup on Medium, where people are continuing the conversation by highlighting and responding to this story.

👏 歡迎轉載分享鼓掌

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metadata翻譯 在 讀書e誌 Facebook 的精選貼文

讀書e誌 By 讀書e誌

2019-12-15 01:09:59 有 353 人按讚
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大推！ 希望中文版的翻譯品質能保有原作的精神。美國前 CIA IT 人員，也是2013年震撼世界的吹哨者Edward Snowdon (史諾登)的自傳，出乎我意料的好看。

書中精彩描述他如何帶著貢獻國家的使命感進入CIA IT 的工作，到因著天生好奇心開始發現不尋常之處，然後意識的他所鍾愛的國家以“安全”之名進行的全球監控，然後經歷內心無止盡的掙扎最後決定揭露此事的過程。不但故事精彩，他還是一個非常好的寫作者。包括童年成長背景如何早就他的性格，然後讓一般沒有科技背景的人，可以很容易了解關於網路和雲端技術，關於駭客，關於隱私權被破壞是什麼意義，以及這樣架構背後的意義是什麼。在他的痛苦陳述中，也不乏一些自嘲和幽默。兼具層次，深度，戲劇性，和節奏感的精彩閱讀。

他小時候如何從任天堂“隱形的牆”體會到一個重要的人生道理？
為什麼所有的青少年都是廣義的駭客？
美國民主如何從立憲法時限制政府權利，走到現在如此的無孔不入？

然後，身為人類最後一個經歷過沒有網路的世代 （之後的人打從出生就一直不斷留下數位足跡），他如何看待這個不可逆的轉變以及對於仍保有個人自由的呼籲和期望？

這些都是很棒的觀點。最後分享他對於數位隱私權的陳述，有點長但是很到位，我還是分享一下：

“Content is usually defined as sonething you knowingly produce. You know what you're saying during a phone call, or what you're writing in an email. But you hardly have any control over the meta data you produce, because its generated automatically. Just as its collected, stored, and analyzed by machine, its made by machine, too, without your participation or even consent. Your devices are constantly commuticating for you whether you want them to or not. And, unlike the humans you communicate with of your own volition, your devices wont withhold private information or use code words in an attempt to be discreet. They merely ping the nearest cell phone towers with singnal that never lie. ”

“一般人對於內容（個人資訊）的認知，是你有意識傳達出來的訊息。你知道自己在電話上說了些什麼，也知道自己在郵件裡寫了什麼。但你對於自己所產生出來的後設資料 （Metadata，指資料本身所表現出的行為或是意義）毫無控制，因為它通常是自動產生的。這樣的資料是機器（手機，電腦，或任何聯網設備）所收集，儲存，和分析的，也是機器不需要你的參與也不經你的同意所做的行為。你的設備隨時都在替你用與網路交換信息，無論是你是否希望它這麼做。而且不同於你在自由意志中所願意溝通的人類，你的設備不會為你保密或是刻意使用一些隱晦的用詞以示慎重。它們就是單純的與最接近的通訊基地台連結，忠實地傳送著決不會說謊的通訊信號”

全文與中文版鏈結在部落格中 👇👇👇
https://dushuyizhi.net/permanent-record-%e6%b0%b8%e4%b9%85%e6%aa%94%e6%a1%88/

#Snowden #CIA #Hacker #PermanantRecord #WhistleBlower #史諾登 #吹哨者 #永久檔案

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metadata翻譯 在 暗網仔 2.0 Youtube 的最佳解答

暗網仔 2.0 By 暗網仔 2.0

2021-05-17 14:20:02 有 82,258 人看過 有 3,701 人喜歡
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這位才是真正的網絡垃圾: https://www.youtube.com/watch?v=jlJYDx1GP-U&t=263s

Billie Eilish出賣靈魂的方法: https://www.youtube.com/watch?v=pfB1S2uy5Po&t=115s
日本最殘酷的直播節目: https://www.youtube.com/watch?v=7E81OKVX7wc
我受夠了, 我的精神困擾: https://www.youtube.com/watch?v=aQ6uxaQhiS4&t=7s

[警告]史上最危險IG Story限時動態| 會導致你手機死亡
[警告]史上最危險IG Story限時動態| 會導致你手機死亡
破解會導致你手機死亡的阿拉伯IG Story限時動態
破解會導致你iPhone死亡的IG Story限時動態
[警告!!!] 破解導致你iPhone死亡的IG Story限時動態

Instagram story that kills your phone-pgtalal

之前我第一次在Instagram stories做了一part Q&A, 大家的反應數量和問題可以說是驚人.
那試想想如果當天你按進去我story後, 你電話突然這樣...
如何想打開都打不開, 再用另一部電按進我story, 結果又是一樣. 之後所有千千萬萬的暗友做同一件事結果又是這樣.
你應該會覺得我是創造了什麼詛咒限時動態 ..可能我會從你的電話爬出嚟, 對嗎?
那如果我告訴你這個星期外國發現了一個IG網頁你一按進去他的story你的電話真的馬上會動不到, 甚至有機會之後還有後遺症, 你除了想到被詛咒的限時動態外, 還會有什麼其他解釋呢?
我們今天的影片就是會有答案.

大家好又是我暗網仔! 一起破解IG史上最恐怖的 限時動態!

告訴大家這個IG 帳號名字前, 我先想提醒大家千祈唔好按進去亂試. I do not encourage doing that.

名pgtalal的IG頁有一個令人電話動不了（俗稱 “crash” ）的IG story. 這事件得到多個網路新聞網站報道. 令人百思不得其解.
亦同時令到 pgtalal成為近日受到最多關注和追除人數上升得最快的IG網頁.

奇怪的地方是如果你是用一部 ‘android’ 電話按進這個Instagram story這個紫色畫面會出現. 同時會播著一首名 ‘your love’ 的歌曲. 唯一奇怪的地方是不像其他的IG story, 你按電話畫面不能讓他暫停.

但如果你用iphone按進去這個Instagram story, 你的iPhone是會完全動不了. 會crash.

我試過用iPhone, macbook不同電器看IG, Facebook, Youtube. 東西都是大同小異.
那為何在這個情況下, 同一個story用不同電話看, 會看到不同的東西? 不同的畫面呢?
而為什麼簡單一個IG story會好像能完全控制你的電話呢？
是黑客入侵Instagram? Nordvpn又能幫到手嗎？

(題外話: 今天的影片不是由Nordvpn贊助的. 今天沒有贊助. 但如果你想贊助暗網仔以後拍多點好影片, 這是我的payme, 暗網仔donation, 下面也有link.多多益善少少無拘! 大家可能有看片知道我之前搬咗屋. 多謝大家繼續支持)

看完所有關資料. Pgtalal 帳號沒有頭像. 有一個7000多follower的私人帳號.

之前Pgtalal有一名電視劇friends女演員的post, 亦曾有3個不同會令到你電話crash的IG story, 現在看這個page, story 只有兩個, friends 女演員個post 亦消失了。
最後他還有一個douyin帳號. 只是長期在拍一個 ‘N’ 字. 到底什麼意思?
他帳號所有的字體都是阿拉伯字. 翻譯成英文後都是好像沒什麼意思.

其實整件事件都不像是靈異東西. 而係似某一個一個聰明人做的一種實驗.
這個出現在私人頁面簡介的”full stack developer” 這個職業就是證據. 電腦專家full stack developer精通前端和後端開發軟件.
什麼意思?
這是個很懂電腦的人在玩一個遊戲. 或是想prove一個point.
英國Youtuber Mrwhosetheboss用了一大dung電話逐一去這個IG網頁時發現不是每一部android電話都能夠避免 ‘死機’ 這個情況.
越舊的電話 被story搞死的機會率越大.

去到某一些舊年份的電話根本完全打不開那個story.

這是代表什麼? 代表越新越多 RAM 越多處理能力的機器越能對付這個story. 亦解釋到為何最高只有6GB RAM的iPhone會不停死機.
唯一的解釋就是因為這個story是比一般story大, 所以需要多點RAM去處理. 可以這樣搞大一個Instagram story的嗎?

最後互聯網找出的答案非常神奇! 網上專家用metadata對比一個普通ig story的尺寸和這個放大story的尺寸　, 放大story大約比正常大18個數位那麼多! 即是0.5和180,000,000,000,000,000的對比. 想像一下, 一個capacity只能裝落 ‘零點幾’ 的iPhone 要面對18個 零的放大IG story時, 如何能不crash呢?

最後證實我們看到的只是一個IG 投票poll和計時器. 放大了的某一個角落. 所以怎麼按也沒有反應。

技術上的結論就是Pgtalal用了一個叫 http proxy的濾器, 有一點像Nordvpn, 讓他send data給Instagram 的server前能任意改變當中的data. 主要是誇大個story的size.
而IG 就這樣超超超超超大這樣　send給你電話讓你死機.

很多網上專家相信Pgtalal 這樣做是想make a statement看看IG security有多yuek!
人類安全要緊!!!
但....最後好像證明了這個pgtalal只有14歲...
所以他應該不是這麼偉大.
如果我14歲是這樣做只會是因為貪玩.

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暗網仔 2.0

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作者PsMonkey (痞子軍團團長)
看板Translate-CS
標題Re: [問題] metadata的翻譯對應
時間Wed Jan 25 12:04:05 2017

※ 引述《naruto861214 (ㄈ)》之銘言：
: 大家好
: 想請問一下metadata的翻譯應該對應什麼會比較好
: 目前在處理的是一個個人電子書庫管理程式的翻譯
 ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^

: 上一個處理的人是香港人，那個用語實在是無法習慣...
: 所以想自己來翻
: metadata一搜尋就有一大堆中文翻譯
: 但是想請問對於一般使用者哪一個會比較熟悉呢?
: 原本的翻譯使用後設資料(書本的metadata)，
 ^^^^^^^^^^^^^^^

: 但是對於一般的使用者可能根本無法理解
: (我個人習慣原文metadata、元數據、元資料)
: 還是說我應該使用一個一般使用者也能理解的詞代替?
: 想請問一下各位大大 非常感謝 <(_ _)>

基本上 metadata 的概念本來就不被一般人理解
我解釋給一般人聽的話會用「資料的資料」這種說法
但基本上還是很難理解 & 也沒辦法在文章當中使用

如果是圖書館界，我記得他們是用「元資料」（記錯就算了 XD）
但我不覺得那一般人有辦法望文生義

如果上下文是「電子書的 metadata」，又是寫給一般人看的
我會乾脆直接說「電子書的基本資料」這樣

====
不用說 metadata 這種數位時代生出來的名詞
就說已經存在 n 年的「編目」、「預行編目」
我是不知道到底有多少人搞得懂他的意義（但是幾乎每本書後面都有 XD）
我到現在還是搞不懂...... (艸

--
錢鍾書： 說出來的話
https://www.psmonkey.org
比不上不說出來的話
Java 版 cookcomic 版
只影射著說不出來的話
and more......

--
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 218.166.186.96
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Translate-CS/M.1485317048.A.74F.html
推 naruto861214: 我剛剛翻了一下翻譯記錄.... 幾乎所有原始翻譯都是 01/25 14:33
推 naruto861214: 元數據，之後的人把他全部都替換成後設資料@@ 01/25 14:38
→ naruto861214: 有點不知道該怎麼處理會比較好了 01/25 14:39
推 LPH66: https://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%BE%8C%E8%A8%AD 01/25 16:34
→ LPH66: meta 這詞頭也不是最近才有, 我是覺得兩者都可以就是了 01/25 16:35
推 naruto861214: 剛剛翻到國家研究院列出圖書館常用詮釋資料 01/26 01:02
→ naruto861214: 01/26 01:04
推 naruto861214: L大，我是希望使用台灣的慣用語或是這個領域的用語 01/26 01:07
推 naruto861214: 另外感謝連結 我還真沒找著還有後設這個條目@@ 01/26 01:10
推 naruto861214: 我發現那個人根本是複製中國的翻譯過了覆蓋…直接寄 01/26 02:07
→ naruto861214: 信給作者看他能不能直接回復了… 01/26 02:09
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