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Chengnan chengnan049

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  • 09:09 (UTC +08:00)
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@interpiduser5
interpiduser5 / news.md
Created February 20, 2026 01:28
MuMu Player Pro (NetEase) silently runs 17 system reconnaissance commands every 30 minutes on macOS

Summary

MuMu Player Pro for macOS (by NetEase) executes a comprehensive system data collection routine every 30 minutes while the emulator is running. This includes enumerating all devices on your local network, capturing every running process with full command-line arguments, inventorying all installed applications, reading your hosts file, and dumping kernel parameters -- all tied to your Mac's serial number via SensorsData analytics.

None of this is disclosed in MuMu's privacy policy. None of it is necessary for an Android emulator to function.

Environment

  • App: MuMu Player Pro for macOS (v1.8.5)
  • Bundle ID: com.netease.mumu.nemux-global
@ishad0w
ishad0w / aveyo_edge_removal.bat
Last active February 23, 2026 22:44
AveYo (Microsoft Edge Removal)
@(set "0=%~f0"^)#) & powershell -nop -c iex([io.file]::ReadAllText($env:0)) & exit /b
#:: just copy-paste into powershell - it's a standalone hybrid script
sp 'HKCU:\Volatile Environment' 'Edge_Removal' @'
$also_remove_webview = 1
## why also remove webview? because it is 2 copies of edge, not a slimmed down CEF, and is driving bloated web apps
$also_remove_widgets = 1
## why also remove widgets? because it is a webview glorified ad portal on msn and bing news cathering to stupid people
$also_remove_xsocial = 1
## why also remove xsocial? because it starts webview setup every boot - xbox gamebar will still work without the social crap
@y0ngb1n
y0ngb1n / docker-registry-mirrors.md
Last active March 14, 2026 15:39
国内的 Docker Hub 镜像加速器,由国内教育机构与各大云服务商提供的镜像加速服务 | Dockerized 实践 https://github.com/y0ngb1n/dockerized
@klzgrad
klzgrad / Traffic analysis survey.md
Last active May 22, 2025 08:19
流量分类调研

为什么流量可以进行分类

这里的“流量”一般定义为中间人观测到的一组由(时间,方向,包大小)元数据组成的序列 [Cai2014]。其源头是应用层的读写操作,经过传输层协议的变换(分片、协议状态机、加密等),流量序列产生一定变化。但是这种变化非常有限,因为流量的发生过程本质是确定性的,随机因素较小,因此对于特定环境中的特定应用(浏览器访问 google.com)各种流量特征体现出相当大的一致性和独特性,这就使“从流量特征识别应用”的监督学习问题成为可能。虽然有若干不利因素使得确定性下降,例如多层次上软件多版本的排列组合爆炸、有状态的缓存、流水线和连接复用、用户随机行为,但是因为版本的幂律分布、应用层读写操作间的依赖关系、流量特征和检测算法的改进等原因,分类依然具有相当的可行性。

分类的对象:流量应用分类与网站指纹攻击

根据分类的对象产生了两个相近但是不同的研究领域。从流量特征中分类应用类型的被称为流量分类(traffic classification),从流量特征中分类所访问网站或者网页的被称为网站指纹(website fingerprinting)。以机器学习的方法而论前者是比后者更弱但本质相同的一个问题。

这两类攻击的威胁类型不同。流量分类威胁的是可用性,如果GFW检出流量是隧道应用然后进行封锁,则破坏了可用性。而网站指纹威胁的是匿名性和隐私,如果从隐秘流量中检出是谁在访问哪个网站,则破坏了匿名性,丝绸之路就是这样被FBI破获的。

@klzgrad
klzgrad / Naive-VPN.md
Created November 17, 2014 00:43
朴素VPN:一个纯内核级静态隧道

朴素VPN:一个纯内核级静态隧道

由于路由管控系统的建立,实时动态黑洞路由已成为最有效的封锁手段,TCP连接重置和DNS污染成为次要手段,利用漏洞的穿墙方法已不再具有普遍意义。对此应对方法是多样化协议的VPN来抵抗识别。这里介绍一种太简单、有时很朴素的“穷人VPN”。

朴素VPN只需要一次内核配置(Linux内核),即可永久稳定运行,不需要任何用户态守护进程。所有流量转换和加密全部由内核完成,原生性能,开销几乎没有。静态配置,避免动态握手和参数协商产生指纹特征导致被识别。并且支持NAT,移动的内网用户可以使用此方法。支持广泛,基于L2TPv3标准,Linux内核3.2+都有支持,其他操作系统原则上也能支持。但有两个局限:需要root权限;一个隧道只支持一个用户。

朴素VPN利用UDP封装的静态L2TP隧道实现VPN,内核XFRM实现静态IPsec。实际上IP-in-IP隧道即可实现VPN,但是这种协议无法穿越NAT,因此必须利用UDP封装。内核3.18将支持Foo-over-UDP,在UDP里面直接封装IP,与静态的L2TP-over-UDP很类似。

创建一个朴素VPN