Anubis
PulseAugur coverage of Anubis — every cluster mentioning Anubis across labs, papers, and developer communities, ranked by signal.
5 天有情绪数据
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大多数美国人对人工智能持负面看法，反对新建数据中心：民意调查
最近一项ABC News/Washington Post/Ipsos民意调查显示，大多数美国人认为人工智能对社会有害，57%的受访者表达了这一观点。调查还显示，三分之二的受访者反对新建数据中心。虽然大多数人认为人工智能对个人有益，但更大比例的人对其表达了强烈的负面个人感受。
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Mastodon 部署 Anubis 以阻止 AI 网络抓取
Mastodon 实例 mastodon.social 正在实施 Anubis 系统，旨在阻止 AI 公司大规模抓取其内容。Anubis 采用类似 Hashcash 的工作量证明机制，增加大规模抓取程序的计算成本。此举旨在保护网站资源免遭因过度抓取而无法访问，并计划未来更直接地识别和挑战无头浏览器。
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AI 抓取拦截器 Anubis 因使用 AI 生成代码而受到批评
AI 抓取拦截器 Anubis 因使用 AI 生成的代码和图像而面临批评。这一事态发展凸显了一种被认为是讽刺的现象，因为该工具旨在阻止 AI 抓取，但似乎依赖于它旨在阻止的正是这项技术。
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AI数字人Yuri获得中国身份证，引发监控争议
一位名为Yuri的AI数字人，已拥有10万粉丝，现已获得中国身份证。北京此举旨在将国家监控和问责制延伸至虚拟领域。该系统使用一种类似Hashcash的工作量证明方案，以阻止AI公司进行大规模抓取，尽管这可能需要用户禁用JShelter等隐私插件。
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COSMIC 桌面环境禁止在拉取请求中使用 LLM 生成的代码
System76 开发的 COSMIC 桌面环境已实施一项政策，以防止在其拉取请求中包含 AI 生成的内容。此举旨在防止 AI 公司进行侵略性网络抓取，这可能导致资源停机和不可用。为强制执行此政策，COSMIC 正在使用一种名为 Anubis 的工作量证明系统，该系统借鉴了 Hashcash 的思想，以增加大规模操作的网络抓取计算成本。该项目还在探索更高级的方法，如浏览器指纹识别，以区分合法用户和自动化抓取器。
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Mastodon 部署 Anubis AI 机器人检测以遏制网络抓取
Mastodon 正在实施一个名为 Anubis 的 AI 检测系统，以防止 AI 公司进行恶意抓取。该系统利用类似 Hashcash 的工作量证明机制，增加抓取者的计算成本。目标是保护网站资源免于过载，并确保合法用户的可访问性，未来还计划更有效地识别无头浏览器。
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Mastodon 部署 Anubis 以阻止 AI 网络抓取
Mastodon 正在实施一个名为 Anubis 的新系统来打击由 AI 驱动的网络抓取。该系统采用了一种工作量证明机制，类似于 Hashcash，以增加自动化机器人的成本和难度。目标是保护网站免受过度抓取，这可能导致合法用户出现停机和无法访问。Anubis 需要现代 JavaScript 功能，并可能与 JShelter 等隐私插件冲突。
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Anubis 项目耗时一年完成 WebAssembly 集成
Anubis 项目已成功集成 WebAssembly，这是一项耗时一年的重大工程。此次集成使 Anubis 能够在沙盒环境中运行代码，从而提高了其安全性和功能。该集成在 Mastodon 上宣布，并在博客文章中进行了详细介绍，标志着 Anubis 软件的一个里程碑。
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Anubis WebAssembly项目因JavaScript错误而中止
Anubis项目在开发一年后，遇到了一个关键的JavaScript加载错误，导致其WebAssembly实现无法正常工作。该问题是在团队试图保护其服务器免受AI抓取时出现的，为他们的努力增添了意想不到的复杂性。
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Mastodon 部署 Anubis 机器人检测以阻止 AI 抓取
Mastodon 正在实施一个名为 Anubis 的新机器人检测系统，该系统借鉴了 Hashcash 的工作量证明概念。该系统旨在通过增加大规模抓取的计算成本来阻止 AI 公司积极抓取网站。Anubis 需要现代 JavaScript 功能，并可能与 JShelter 等隐私插件冲突。
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Mastodon 部署 Anubis 反爬虫系统以阻止AI数据中心
Mastodon 正在实施一项名为 Anubis 的新反机器人系统，以打击激进的AI数据中心抓取。该系统采用类似 Hashcash 的工作量证明方案，以增加大规模抓取者的成本和难度，从而减少网站停机时间。最终目标是开发更复杂的方法来识别和阻止自动化浏览器。
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Mastodon 部署 Anubis AI 检测以阻止大规模抓取
Mastodon 正在实施一个名为 Anubis 的 AI 检测系统，以打击 AI 公司的大规模抓取行为。该系统采用类似 Hashcash 的工作量证明方案，以增加大规模抓取者的计算成本。目标是保护网站资源免遭因过度抓取而无法访问，同时允许合法用户无缝访问。
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用户寻求Anubis T恤，幽默地询问Claude AI
一位Mastodon用户表达了对一件印有“Anubis”的T恤的渴望，并幽默地指出了询问Claude AI其可用性的讽刺意味。用户还提到尝试了网络搜索但未成功，并分享了一个与“Anubis”相关的GitHub链接。
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Mastodon git 仓库因爬虫流量而挣扎，已实施 Anubis
Mastodon 实例 fosstodon.org 因大量爬虫访问而面临其 git 仓库的严重问题，导致出现错误和访问困难。为解决此问题，他们已在其 git 服务上实施了 Anubis，希望能减轻影响。这种情况与 Linux 内核的 git 仓库面临的类似挑战相呼应，后者也正受到自动化爬虫的重点攻击。
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AI抓取器给Git基础设施带来压力，引发自托管担忧
git.kernel.org 的管理员对AI数据抓取器给该服务带来的巨大资源需求表示担忧。为了应对这种情况，他们使用了90个CPU核心，并将一部分用于专门为这些抓取器渲染提交，即使有Anubis等对抗措施到位。这种高资源需求引发了关于小型、自托管Git服务器能否应对类似AI驱动流量的可行性问题。
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Kernel.org 遭遇消耗数百万每日请求的 AI 爬虫 · 跟踪 2 个来源
Kernel.org 正在经历 AI 爬虫流量的显著激增，每天数百万的请求压垮了其基础设施。这些机器人，其中一些采用 Anubis 工作量证明，正在消耗大量资源，一份报告指出，跨五个节点的 14 个 CPU 核心专门用于为爬虫渲染提交。尽管努力阻止这些爬虫，但仍有大量爬虫绕过了防御，导致数十亿的重复 URL 请求，而不是高效的代码克隆。
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作者抨击AI在同意、资源和态度方面存在问题
作者对人工智能表示强烈反对，理由是担心同意、资源消耗以及AI用户的心态。AI公司因不加区分地抓取互联网上的数据进行训练而受到批评，这给服务器带来巨大压力，并迫使用户忍受Cloudflare和Anubis等计算障碍。此外，AI数据中心巨大的电力和水消耗，以及相关的排放和噪音污染，被强调为重大的环境问题。作者还指出，一些AI支持者表现出攻击性和轻蔑的态度，他们无视开发者的意愿，不希望自己的作品被用于AI训练，并将AI描绘成一种用户必须接受…
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Anubis工具阻止滥用性网络爬虫，而非AI
Anubis是一款旨在阻止滥用性网络爬虫的工具，而非阻止AI。Anubis的创建者承认，实施此类阻止机制是保护网站免受可能造成重大损害的幼稚爬虫程序压垮的必要但令人不快的措施。
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Mastodon 部署 Anubis 以阻止 AI 网络抓取
Mastodon 正在部署 Anubis，一个旨在阻止 AI 公司大规模抓取网站的系统。Anubis 采用工作量证明机制，类似于用于电子邮件垃圾邮件的 Hashcash，以增加大规模抓取所需的成本和精力。此举旨在防止 AI 公司导致网站停机和无法访问，尽管它可能需要用户禁用某些浏览器插件，如 JShelter。
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达尔文居民因可访问性问题要求暂停AI数据中心 · 追踪2个来源
澳大利亚达尔文的居民呼吁暂停新建AI数据中心的建设，原因是担心用水量、噪音污染以及靠近居民区。其中一个来源还强调了Anubis的部署，这是一个使用类似于Hashcash的工作量证明方案的机器人检测系统，用于打击AI公司侵略性的网络抓取并确保网站的可访问性。