#Chatcontrol "Il Consiglio #UE mira a legalizzare in modo permanente un regime di sorveglianza di massa in cui:

1. La tecnologia ha tassi di errore a due cifre (Yubo).
2. L’efficacia (convinzioni) non è dimostrata.
3. La supervisione (raccolta dati) è disfunzionale
4. Gli obiettivi (chat crittografate) sono sempre più immuni."

pirati.io/2025/11/rapporto-di-…

Questo argomento è solo secondario: anche un sistema efficiente, infatti, violerebbe il diritto a non essere sorvegliati senza motivato mandato dell'autorità giudiziaria.

È però molto utile per dimostrare che la protezione dei bambini è soltanto un pretesto al servizio del fine di ridurre tutti come bambini sotto la sorveglianza di un dispotismo paternalistico, reso totalitario dalla saldatura fra stati e monopoli privati.

E per di più la stessa autorità che si adopera per smantellare i diritti delle democrazie liberali cerca contemporaneamente di trascinare gli europei al suicidio bellico allo scopo (nominale) di difendere il medesimo ordine che sta cercando di distruggere.

Chi è il nemico più pericoloso?

La Russia sta deteriorando la connettività WhatsApp e si prevede che presto verrà bloccato

Il Roskomnadzor della Federazione Russa ha annunciato che continua a imporre restrizioni sistematiche all’app di messaggistica WhatsApp a causa di violazioni della legge russa. Secondo l’agenzia, il servizio viene utilizzato per organizzare e compiere attacchi terroristici in Russia, reclutare terroristi e commettere frodi e altri reati contro i cittadini.

Il rapporto afferma che WhatsApp non rispetta i requisiti volti a prevenire e combattere la criminalità in Russia. L’autorità di regolamentazione ha sottolineato che, in tali circostanze, le restrizioni al servizio di messaggistica saranno estese e, se continuerà a non rispettare la legge russa, il servizio potrebbe essere completamente bloccato nel Paese.

Il Roskomnadzor ha ricordato agli utenti che il graduale deterioramento delle chiamate vocali e video di WhatsApp è iniziato ad agosto. Le restrizioni vengono introdotte gradualmente per consentire agli utenti di passare ad altri servizi. L’agenzia raccomanda di scegliere app di messaggistica nazionali e afferma esplicitamente che, se la situazione attuale dovesse persistere, il blocco potrebbe diventare la misura definitiva.

Andrey Svintsov, vicepresidente della Commissione per la politica dell’informazione, le tecnologie dell’informazione e le comunicazioni della Duma di Stato, ha dichiarato a NEWS.ru che prevede che WhatsApp verrà completamente bloccato in Russia nei prossimi mesi.

Stima che ciò potrebbe accadere entro quattro-sei mesi. Ritiene che questo non rappresenterà un problema critico per gli utenti, osservando che Viber, un tempo popolare, è di fatto scomparso dalla scena pubblica dopo il suo fallimento, e suggerisce che una situazione simile potrebbe verificarsi anche per WhatsApp.

Svintsov ha sottolineato che, a suo avviso, il blocco è dovuto al rifiuto dei creatori del servizio di messaggistica di collaborare con le autorità russe.

Ha sottolineato che WhatsApp è di proprietà di Meta (considerata un’organizzazione estremista in Russia, le cui attività sono vietate) e che i dati dei cittadini russi sono archiviati all’estero. Il deputato afferma che il servizio trasmette informazioni personali, aziendali e talvolta critiche, e sostiene che questi dati vengano utilizzati dalle agenzie di intelligence occidentali, anche nel contesto della lotta alla Russia.

Alla luce di ciò, conclude che, a suo avviso, “saranno necessarie ulteriori restrizioni al servizio di messaggistica”.

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Hackaday Podcast Episode 347: Breaking Kindles, Baby’s First Synth, and Barcodes!

This week, Hackaday’s Elliot Williams and Kristina Panos met up over coffee to bring you the latest news, mystery sound, and of course, a big bunch of hacks from the previous seven days or so.

On What’s That Sound, Kristina got sort of close, but of course failed spectacularly. Will you fare better and perhaps win a Hackaday Podcast t-shirt? Mayhap you will.

After that, it’s on to the hacks and such, beginning with an interesting tack to take with a flat-Earther that involves two gyroscopes. And we take a look at the design requirements when it comes to building synths for three-year-olds.

Then we discuss several awesome hacks such as a vehicle retrofit to add physical heated seat controls, an assistive radio that speaks the frequencies, and an acoustic radiometer build. Finally, we look at the joys of hacking an old Kindle, and get a handle on disappearing door handles.

Check out the links below if you want to follow along, and as always, tell us what you think about this episode in the comments!

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Download in DRM-free MP3 and savor at your leisure.

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Episode 347 Show Notes:

News:

• No news is good news! So we talk about Thanksgiving and what we’ve learned recently.

What’s that Sound?

• Who can say? Maybe you!

Interesting Hacks of the Week:

• Measuring Earth’s Rotation With Two Gyroscopes
  
  • No More Compass: True North via Earth s Rotation

  
  

• Baby’s First Synth Was Daddy’s First Project
• Barcodes, “Lasers”, And Fourier Transforms
  
  • The Eloquence Of The Barcode

  
  

• Retrofits Done Right: Physical Controls For Heated Seats
• Expensive Batteries Hide Cheap Tricks
• Assistive Radio Tells You What You Can’t See
  
  • Elli Furedy Brings Cyberpunk Games To Life

  
  

Quick Hacks:

• Elliot’s Picks:
  
  • A PCB Can Be A Hydrofoil, If It Really Wants To
  • There’s Nothing Backwards About This Laser Cut Retrograde Clock
  • Building An Acoustic Radiometer

  
  

• Kristina’s Picks:
  
  • DIY TENS Machine Is A Pain-Relief PCB
  • DIY Polyphonic Synth Sings In 8-Part Harmony
  • Handling Human Waste In The Sky

  
  

Can’t-Miss Articles:

• The Unexpected Joys Of Hacking An Old Kindle
• Chinese Regulators May Kill Retractable Car Door Handles That Never Should Have Existed

hackaday.com/2025/11/28/hackad…

USB DAC Comes With Graphic EQ

[shiura] had a problem — they wanted a nice high-quality audio output for their computer, but they didn’t fancy any of the DACs that were readily available on the market. They specifically wanted one that was affordable, capable, and included a graphic equalizer so they could simply hook it up to a regular amplifier and dial in the perfect sound. When they couldn’t find such a device, they decided to build their own.

The build is based around a Raspberry Pi Pico, chosen for its feature set that makes it easy to configure as a USB audio device. It’s paired with a Waveshare Pico Audio module, which is based on the PCM5101A stereo DAC and slots neatly on top of the microcontroller board. An SPI-controlled LCD screen was also fitted in order to display the graphic equalizer interface that [shiura] whipped up. The project write-up explains the code required to implement the equalizer in detail. A four-channel equalizer was possible on the original Pi Pico (RP2040), while upgrading to a more powerful Pi Pico 2 (RP2350) allowed implementing eight channels in total.

If you’re looking to build a digital audio system with the ability to do some equalization to suit your listening room, this might be a project of interest to you. We’ve featured other projects in this realm before, too.

youtube.com/embed/eDUhabNW9hQ?…

hackaday.com/2025/11/28/usb-da…

An Online Repository for KiCad Schematics

In the desktop 3D printing world, we’re fortunate to have multiple online repositories of models that anyone can load up on their machine. Looking to create a similar experience but for electronic projects, [Mike Ayles] created CircuitSnips — a searchable database of ready-to-use KiCad schematics available under open source licenses.

Looking for reference designs for LiPo chargers? CircuitSnips has you covered. Want to upload your own design so others can utilize it? Even better. Currently, there are over four thousand circuits on CircuitSnips, although not all have been put there purposely. To get the project off the ground, [Mike] scrapped GitHub for open source KiCad projects. While this doesn’t run afoul of the licensing, there’s a mechanism in place for anyone who wants to have their project removed from the repository.

To scrape the depths of GitHub, [Mike] had to simplify the text expression for the KiCad projects using a tool he’s since released. For anyone so inclined, he’s even put the entire site on GitHub for anyone who wants to try their hand at running it locally.

CircuitSnaps fills a very specific space to post your circuit diagrams, but if you’re looking for somewhere to host your complete designs, we can’t fail to mention Hackaday’s own repository for hardware projects and hacks!

hackaday.com/2025/11/28/an-onl…

Il worm Shai-Hulud si diffonde oltre npm e attacca anche Maven

Il worm Shai-Hulud si è diffuso oltre l’ecosistema npm ed è stato scoperto in Maven. Gli specialisti dei socket hanno notato un pacchetto infetto su Maven Central che contiene gli stessi componenti dannosi utilizzati nella seconda ondata di attacchi Shai-Hulud .

Gli esperti hanno identificato il pacchetto org.mvnpm:posthog-node:4.18.1 su Maven Central, che contiene due componenti caratteristici di Shai-Hulud: il loader setup_bun.js e il payload principale bun_environment.js. Attualmente, questo è l’unico pacchetto Java trovato contenente questo malware.

“Il progetto PostHog è stato compromesso sia nell’ecosistema JavaScript/npm che in quello Java/Maven: in tutti i casi è stato utilizzato lo stesso payload, Shai-Hulud v2”, scrivono i ricercatori.

È importante notare che il team di PostHog non pubblica il pacchetto su Maven Central. Le coordinate org.mvnpm vengono generate automaticamente dal processo mvnpm, che ricostruisce i pacchetti NPM in artefatti Maven.

I rappresentanti di Maven Central hanno già annunciato che stanno lavorando a ulteriori misure di sicurezza per impedire il riconfezionamento di componenti npm compromessi.

Ricordiamo che la seconda ondata di attacchi Shai-Hulud, iniziata la scorsa settimana, sta prendendo di mira sviluppatori in tutto il mondo, con l’obiettivo degli aggressori di rubare dati. La nuova versione del worm è diventata più furtiva, consentendo agli aggressori di ottenere l’accesso non autorizzato agli account dei manutentori di npm e di pubblicare versioni di pacchetti infetti a loro nome.

Secondo gli analisti di Wiz , al 24 novembre 2025, più di 25.000 repository GitHub avevano pubblicato segreti rubati alle vittime, con circa 1.000 nuovi repository che apparivano ogni 30 minuti.

Un’analisi tecnica del malware eseguita dagli specialisti di Step Security ha rivelato che il malware è costituito da due file: setup_bun.js (un dropper camuffato da programma di installazione di Bun) e bun_environment.js (10 MB), che utilizza complesse tecniche di offuscamento: una stringa codificata in esadecimale con migliaia di voci, un ciclo separato per l’anti-analisi e una funzione offuscata per estrarre ogni riga di codice.

Una volta infettato, il malware esegue un attacco in cinque fasi, che include il furto di segreti (token GitHub e npm, credenziali AWS, GCP, Azure) e la sovrascrittura distruttiva dell’intera directory home della vittima se non vengono soddisfatte quattro condizioni necessarie: se il malware non riesce ad autenticarsi su GitHub, crea un repository e trova i token GitHub e npm.

Alla fine, i segreti rubati vengono pubblicati nei repository GitHub generati automaticamente con la descrizione “Sha1-Hulud: The Second Coming”.

Come riportato dagli analisti di Aikido Security, gli aggressori hanno sfruttato impostazioni di CI errate nel flusso di lavoro di GitHub Actions. In particolare, gli aggressori hanno sfruttato vulnerabilità nei trigger pull_request_target e workflow_run, che hanno permesso loro di compromettere i progetti AsyncAPI, Postman e PostHog.

Secondo i ricercatori di GitGuardian , OX Security e Wiz, questa campagna dannosa ha causato la fuga di centinaia di token di accesso GitHub e credenziali per AWS, Google Cloud e Azure (oltre 5.000 file con i segreti rubati sono stati caricati su GitHub). Un’analisi di 4.645 repository ha identificato 11.858 segreti univoci, di cui 2.298 ancora validi e accessibili al pubblico al 24 novembre 2025.

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L’11,7% dei lavori possono essere sostituiti dall’intelligenza artificiale

L’intelligenza artificiale è attualmente in grado di svolgere lavori equivalenti all’11,7% dell’occupazione negli Stati Uniti. E non solo in teoria: in termini di valore monetario, questo valore è già paragonabile agli stipendi dei lavoratori umani.

Uno studio del MIT, sviluppato nell’ambito del Progetto Iceberg, mostra che, all’attuale livello di sviluppo tecnologico, è possibile automatizzare compiti per un valore di circa 1,2 trilioni di dollari, una quota di mercato in cui l’intelligenza artificiale può già svolgere le stesse funzioni degli esseri umani, pur costando meno.

A differenza delle stime precedenti, basate su ipotesi sulla “suscettibilità delle professioni all’automazione”, i ricercatori si sono concentrati su un altro aspetto: dove esattamente l’IA svolge compiti altrettanto bene degli esseri umani senza comportare costi aggiuntivi per i datori di lavoro. È proprio questo che determina la percentuale dell’11,7%: non come un’illusione per il futuro, ma come una quantità di lavoro molto realistica che può essere esternalizzata agli algoritmi già da ora.

Il progetto Iceberg è stato sviluppato in collaborazione con l’Oak Ridge National Laboratory, sede di Frontier, uno dei supercomputer più potenti al mondo. È stato utilizzato per creare una simulazione dettagliata del mercato del lavoro statunitense: 151 milioni di lavoratori virtuali con diverse occupazioni, competenze e sedi. Il sistema tiene conto di 32.000 competenze in 923 titoli di lavoro, coprendo 3.000 contee in tutto il paese. Questo modello digitale è stato confrontato con le capacità dei moderni sistemi di intelligenza artificiale, dai modelli linguistici ai software specializzati.

È importante capire che lo studio non prevede che l’11,7% dei posti di lavoro scomparirà nel prossimo anno. Significa che l‘intelligenza artificiale può già sostituire gli esseri umani in questi compiti, sia tecnicamente che economicamente. Tuttavia, il divario tra potenziale e pratica effettiva rimane ampio.

Attualmente, l’IA è ampiamente utilizzata nell’IT, principalmente per la programmazione. Queste attività rappresentano circa il 2,2% degli stipendi, ovvero circa 211 miliardi di dollari all’anno. Tuttavia, i ricercatori stimano che un potenziale di automazione molto maggiore si trovi in altri settori, in particolare in quelli precedentemente considerati al di fuori delle capacità delle macchine. Tra questi rientrano le attività di routine in ambito finanziario, sanitario, logistico, delle risorse umane, contabile e legale, professioni a lungo considerate relativamente immuni all’automazione.

Il rischio principale, a quanto pare, non risiede nemmeno nelle catene di produzione, ma nelle routine d’ufficio, dove quotidianamente vengono eseguite attività ripetitive legate alla gestione dei documenti, ai calcoli, all’elaborazione delle richieste e ad altre tipiche funzioni amministrative. L’intelligenza artificiale sta già affrontando questo problema, se non ovunque, almeno in un numero significativo di casi.

Ma questo non significa che la migrazione di massa di persone sia una questione che riguarda i prossimi anni. Precedenti ricerche del MIT (in particolare del laboratorio CSAIL) dimostrano che, anche se la tecnologia può sostituire gli esseri umani, non sempre ha senso. La formazione dei modelli, la riprogettazione dei processi e i costi organizzativi sono spesso proibitivi. Un altro studio, questa volta del MIT Sloan, ha rilevato che l’implementazione dell’IA non ha comportato perdite nette di posti di lavoro tra il 2010 e il 2023. Al contrario, in molti casi le aziende sono cresciute e, insieme al fatturato, è cresciuto anche il numero di dipendenti.

L’indice in sé, calcolato nell’ambito del Progetto Iceberg, non è necessario per le previsioni di licenziamenti. È concepito come strumento di pianificazione: consente di modellare diversi scenari e di comprendere in anticipo dove sia necessario rafforzare la formazione della forza lavoro, rivedere le infrastrutture o sviluppare nuove misure di supporto. Alcuni stati degli Stati Uniti, come Tennessee, Carolina del Nord e Utah, stanno già utilizzando questa piattaforma. Questi stati stanno utilizzando i calcoli per formulare strategie regionali di adattamento all’intelligenza artificiale..

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