Microsoft poskytl FBI uživatelské šifrovací klíče svého nástroje BitLocker, nutné pro odemčení dat uložených na discích třech počítačů zabavených v rámci federálního vyšetřování. Tento krok je prvním známým případem, kdy Microsoft poskytl klíče BitLockeru orgánům činným v trestním řízení. BitLocker je nástroj pro šifrování celého disku, který je ve Windows defaultně zapnutý. Tato technologie by správně měla bránit komukoli kromě
… více »Spotify prostřednictvím svého FOSS fondu rozdělilo 70 000 eur mezi tři open source projekty: FFmpeg obdržel 30 000 eur, Mock Service Worker (MSW) obdržel 15 000 eur a Xiph.Org Foundation obdržela 25 000 eur.
Nazdar! je open source počítačová hra běžící také na Linuxu. Zdrojové kódy jsou k dispozici na GitHubu. Autorem je Michal Škoula.
Po více než třech letech od vydání verze 1.4.0 byla vydána nová verze 1.5.0 správce balíčků GNU Guix a na něm postavené stejnojmenné distribuci GNU Guix. S init systémem a správcem služeb GNU Shepherd. S experimentální podporou jádra GNU Hurd. Na vývoji se podílelo 744 vývojářů. Přibylo 12 525 nových balíčků. Jejich aktuální počet je 30 011. Aktualizována byla také dokumentace.
Na adrese gravit.huan.cz se objevila prezentace minimalistického redakčního systému GravIT. CMS je napsaný ve FastAPI a charakterizuje se především rychlým načítáním a jednoduchým ukládáním obsahu do textových souborů se syntaxí Markdown a YAML místo klasické databáze. GravIT cílí na uživatele, kteří preferují CMS s nízkými nároky, snadným verzováním (např. přes Git) a možností jednoduchého rozšiřování pomocí modulů. Redakční
… více »Tým Qwen (Alibaba Cloud) uvolnil jako open-source své modely Qwen3‑TTS pro převádění textu na řeč. Sada obsahuje modely VoiceDesign (tvorba hlasu dle popisu), CustomVoice (stylizace) a Base (klonování hlasu). Modely podporují syntézu deseti různých jazyků (čeština a slovenština chybí). Stránka projektu na GitHubu, natrénované modely jsou dostupné na Hugging Face. Distribuováno pod licencí Apache‑2.0.
Svobodný citační manažer Zotero (Wikipedie, GitHub) byl vydán v nové major verzi 8. Přehled novinek v příspěvku na blogu.
Byla vydána verze 1.93.0 programovacího jazyka Rust (Wikipedie). Podrobnosti v poznámkách k vydání. Vyzkoušet Rust lze například na stránce Rust by Example.
Svobodný operační systém ReactOS (Wikipedie), jehož cílem je kompletní binární kompatibilita s aplikacemi a ovladači pro Windows, slaví 30. narozeniny.
Společnost Raspberry Pi má nově v nabídce flash disky Raspberry Pi Flash Drive: 128 GB za 30 dolarů a 256 GB za 55 dolarů.
Tak jsem jako první pokus nasadil spamassassin, který spamy v základním nastavení markuje velmi dobře, nicméně bych rád znal četnost toho spamu.
Našel jsem zajímavý nástroj Mailgraph, který "bezproblémů" detekuje příchozí zpávy a počítá je správně. Odchozí taky detekuje ale zdá se mi, že je počítá špatně (třeba každou druhou) stejně tak bounced zprávy.
Mailgraph evidentně pročítá maillog a na základě nějakých řetězců sčítá ony sledované zprávy. Nástroj sem nasadil proto, aby mi sčítal zprávy označené jako SPAM nicméně to nedělá.
do /var/log/mailog (Centos 6,5) mi spamd zapisuje v případě označení spamu řádku
Sun Jun 7 21:06:52 2015 [2326] info: spamd: identified spam (1000.1/5.0) for vmail:501 in 0.2 seconds, 1447 bytes./usr/sbin/mailgraph by měl být script, který zpracovává onen maillog. Ve zdrojáku se domnívám, že spamd načítají následující řádky
AbcLinuxu.cz
ITBiz.cz
HDmag.cz
AbcPráce.cz
<------>elsif($prog eq 'spamd') {
<------><------>if($text =~ /^(?:spamd: )?identified spam/) {
<------><------><------>event($time, 'spam');
Z toho je patrný, že se to úplně neshoduje s tím co by měl hledat v maillogu. Zkoušel jsem to změnit na
<------>elsif($prog eq 'spamd') {
<------><------>if($text =~ /^spamd: identified spam/) {
<------><------><------>event($time, 'spam');
ale přesto to nepočítá.
Neřešil někdo podobný problém? máte zkušenosti s Mailgraphem v1.14? Testovali jste, zda to počítá správně?
Děkuji za jakékoliv info ohledně tohoto nástroje.
--------------------- Amavisd-new Begin ------------------------
203 Total messages scanned ------------------ 100.00%
31.461M Total bytes scanned 32,989,197
======== ==================================================
50 Blocked --------------------------------- 24.63%
50 Spam blocked 24.63%
153 Passed ---------------------------------- 75.37%
3 Bad header passed 1.48%
150 Clean passed 73.89%
======== ==================================================
takovýto výpis mi generuje logwatch, to by ti nestačilo?
Tiskni
Sdílej:
