Im Prozess zur Hamburger Silvesternacht blieb eine Richterin standhaft und sprach drei Angeklagte frei. Ihre Kritiker schäumen – und machen es sich viel zu leicht.

Unter dem Mikroskop werden die Fangzähne eines Tausendfüßlers, der Fuß eines Käfers oder der Saugrüssel eines Schmetterlings zu großen Kunstwerken.

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Ein wichtiger Faktor, der in den Berichten fast immer fehlt, ist die Tatsache, dass ein El Nino ein kurzfristiges Ereignis ist – Wetter, nicht Klima. Selbst das Met Office ist etwas durcheinander, wenn es um kurzfristige und langfristige Auswirkungen geht. Sie nennen das El-Nino-Ereignis ein natürlich auftretendes Klimaereignis und fügen hinzu, dass es der dominante Faktor der Klima-Variabilität von Jahr zu Jahr ist. Dies ist ein Widerspruch in sich, da Klima sich natürlich über einen viel längeren Zeitraum erstreckt als ein individueller El Nino. Tatsächlich ist die rapide Erwärmung während eines El Nino, der eine genauso rapide Abkühlung folgt, viel zu kurzfristiger Natur, um ein echtes Klima-Phänomen zu sein.

Nun wird vom Jahr 2016 prophezeit, dass es ein rekord-warmes Jahr wird. Da ist es interessant, darüber zu spekulieren, welchen Anteil der El Nino daran hat. Antwort mit einem Wort: alles! Man kann argumentieren, dass die Jahre 2014 bis 2016 ohne den El Nino (und den sog. „Pacific Blob“) keine rekord-warmen Jahre gewesen wären.

Hinsichtlich der Aussage, dass 2015 bzgl. der Temperatur einen Rekord aufgestellt habe, einen winzigen Betrag über dem Jahr 2014, haben drei Datensätze folgende Abweichungen errechnet: NASA GISS 0,13 ±0,1°C, HadCRUT4 0,18 ±0,1°C und NOAA 0,16 ±0,09°C. Betrachtet man diese drei Datensätze, ist das Jahr 2016 um 0,16°C als das Jahr 2014. [Das sind noch nicht wärmeinsel-bereinigte Datensätze, oder? Gibt es da auch Vergleichszahlen aus Satelliten-Datensätzen? Anm. d. Übers.]

Obwohl dieses Jahr noch nicht vorbei ist, scheint klar zu sein, dass 2016 noch das Jahr 2015 schlagen und das neue Rekordjahr werden wird. Vorläufige Schätzungen gehen davon aus, dass 2016 um 0,18°C wärmer ausfallen soll als 2015. Aber welche Auswirkungen hatte der El-Nino zur Temperatur der Jahre 2015 und 2016? Da gibt es eine große Bandbreite von Schätzungen.

Das große Durcheinander

Jeff Knight vom Hadley Centre des Met. Office sagte, dass deren Modellierung die zusätzliche Wärme aus einem starken El Nino wie dem gerade beendeten etwa 0,2°C betragen würde. Weiter sagte er, dass die Windverhältnisse auf der Nordhemisphäre weitere 0,1°C den jüngsten monatlichen Messungen hinzugefügt hätten.

Andererseits hat Adam Scaife gezeigt, dass es lediglich wenige Hundertstel eines Grades sind, und bei Real Climate nannte man einen Wert von 0,07°C. Michael Mann sagte dem Guardian, dass seiner Schätzung nach der El-Nino-Beitrag weniger als 0,1°C betragen hatte. Einige andere Schätzungen der El-Nino-Auswirkungen gingen von höheren Werten aus. Mit Verweis auf den El Nino 1997/98 zeigten Hansen et al. 2006, dass dadurch die globale Temperatur um 0,2°C gestiegen war. Auch Foster und Rahmstorf (2011) nannten diesen Wert.

Sciafe* zufolge wird der El-Nino-Beitrag 2016 größer sein als im Jahr 2015, da der Einfluss desselben im zweiten Jahr allgemein stärker zu Buche schlägt infolge der thermischen Trägheit. Er schätzt einen Anstieg um 0,2°C.

[*Der Name taucht im Original auch zweimal auf mit der gleichen unterschiedlichen Schreibweise. Da ich den Namen noch nie gehört habe, lasse ich beide so stehen wie im Original. Anm. d. Übers.]

David Karoly from the University of Melbourne sagte, dass die Nachwirkung eines El Nino auf die globale Lufttemperatur nach dessen Verschwinden etwa 3 bis 6 Monate dauern würde. Als wichtige Bemerkung sagte er auch, dass es nach dem vollständigen Ende eines El Nino keine Temperaturrekorde mehr geben würde. Mit anderen Worten, ohne den El Nino hätten die letzten Jahre keine neuen Rekordmarken gesetzt.

Missverständnis

Falls die Rekordjahre nicht-klimatischen Variationen geschuldet sind, fragt man sich, warum sie so oft als Unterstützung für Klimamodelle herangezogen werden. Man betrachte einen Vergleich zwischen CMIP5 und Messungen. Es war eindeutig, dass vor 2015 die Diskrepanz zwischen Messungen und Modellen erheblich war. Nimmt man die Jahre 2015 und besonders 2016 hinzu, wird der Eindruck vermittelt, dass die Diskrepanz abnimmt. Man vergesse aber nicht, dass die Modelle keine geringen vulkanischen Effekte sowie den jüngsten Rückgang der Sonnenaktivität berücksichtigen.

Aber jetzt kommt ein Realitäten-Check: Der El Nino ist beendet und die Temperaturen sinken. Viele denken, dass das Jahr 2017 kühler ausfallen wird als die letzten Jahre. Myles Allen von der Oxford University sagt, dass zur Zeit der nächsten großen UN-Klimakonferenz die globalen Temperaturen wahrscheinlich nicht höher liegen werden als während COP in Paris 2015 (hier). Das wäre eine seltsame Sache, falls – wie einige Klimawissenschaftler behauptet haben – die letzten Jahre auch ohne El Nino Rekordjahre gewesen wären.

Für manch einen ist die Aussicht auf eine globale Abkühlung ein Problem, vor allem für all jene, die eine allgemein bekannte Veränderung des Verhaltens der globalen Temperaturen etwa um die Jahrtausendwende als eine mächtige, von den „Skeptikern“ herangezogene „Waffe“ sehen (hier), um Zweifel an der Klimawissenschaft zu wecken. Aber diese Skeptiker sprechen von der realen, sich entwickelnden Klimawissenschaft auf eine Weise, die viele der öffentlich deutlicher sichtbaren Wissenschaftler ablehnten, die es nicht vermochten, sich den Fakten anzupassen. Der so genannte „Stillstand“ – der vor dem jüngsten El Nino so offensichtlich war – signalisierte eine wachsende Erkenntnis hinsichtlich dekadischer Klimavariationen. Er war ein wichtiger Schritt zum Verständnis dessen, was vor sich geht. Direkt gesagt, jene Individuen und Organisationen, die noch vor einem Jahrzehnt oder so von einem klaren und starken Signal globaler Erwärmung und einem unmittelbar bevorstehenden rapiden Temperaturanstieg gesprochen haben, mussten ihren Tenor ändern, und in einigen Fällen haben sie versucht, die Historie umzuschreiben, indem sie jetzt sagen, sie haben schon immer gewusst, was vor sich geht.

Nur die Zeit wird den El-Nino-Einfluss vorangegangener Jahre in den richtigen Zusammenhang stellen mit Variationen der Hintergrund-Rate globaler Temperaturänderungen. Wird sich der Stillstand wieder einstellen? Einige Wissenschaftler befürchten, dass die Temperaturen während der nächsten Jahre weiter zurückgehen könnten. Sie bereiten ihre Kollegen auf eine solche Situation vor und warnen die Klimawissenschaftler, „sich nicht in die Irre führen zu lassen durch temporäre Fluktuationen in die andere Richtung, die sich möglicherweise umkehren“.

Link: http://www.thegwpf.com/how-far-will-global-temperature-drop-after-el-nino/

Übersetzt von Chris Frey EIKE

Warum mögen wir Geschichten? Oder: warum wirkt Business Storytelling?
Lasst das gerne mal wirken.

Hier gehts zum  Workshop

The Skype team is excited to bring a new feature to our Skype Preview for Windows 10 users, SMS relay. This feature allows Windows 10 Mobile users to send and receive SMS and MMS messages directly from a Windows 10 PC. You can view and respond to SMS and MMS messages from your PC, no need to reach for your phone.

Making Skype the Default Messaging App

To get started, you will need to make Skype the default messaging app. On a Windows phone, launch Skype Preview, go to settings and select “Make Skype your default messaging app.”; and on a Windows PC, launch Skype Preview, go to settings and select “Enable Skype on this device to sync my SMS messages.” You can always turn this off by going back to settings.

Create Conversation

Once you’ve changed your settings, it’s easy to create a one-to-one SMS or group MMS chat. Just tap on the + button on the Recent list to start a new conversation. Add the people you want to chat with and Skype will select the type of conversation based on the participants’ contact information to ensure that everyone gets the message. If there are multiple ways to reach everyone, you will get an option to switch from Skype to SMS.

Switch between Skype & SMS

You can also switch a conversation from Skype to SMS and vice versa. You will need to have both the Skype name and phone numbers stored in a contact’s profile to do this.

In the 1:1 chat, you’ll see a line above the chat area which says “Via”. From here you can select Send Via Skype or SMS. If that contact has multiple numbers, you’ll see the first mobile number in this list. If you want to select a different number, click on the gear.

And that’s all you need to do. To learn more about this latest update to Skype preview, check out the Skype garage blog.

You’ve heard about the cloud, you know the benefits it offers, yet you’re still using an on-premises solution for your company’s emails. Maybe the thought of the transition is too daunting, or you’re not convinced it’s necessary at this time—there are many reasons that you might chose to stay with on-premises servers.

According to the 2015 IDG Enterprise Cloud Computing Survey, 72 percent of organizations already have at least one application in the cloud and 56 percent are currently identifying which IT operations to move. Here are some common misconceptions about on-premises email and the reality of what migrating your business email to the cloud can do for your organization.

Email attacks don’t cost our company that much—While sometimes seemingly minor day-to-day annoyances, the cost of malware attacks add up over time, according to CSO Online. Luckily, cloud-based solutions make a difference. Since email threats are constantly evolving, it’s important to have the most up-to-date security protection, which cloud email can provide.

Source: “Phishing is a $3.7-million annual cost for average large company,” 2015, CSO Online

Maybe you don’t face daily threats or don’t see much action in the data-breach arena. But the facts are, when looking at attack incident numbers, cloud-hosted servers showed fewer incidents, according to Alert Logic’s Cloud Security Report.

Source: “Cloud Security Report,” 2015, Alert Logic

Migration costs too much money and downtime—It’s easy to assume that migrating your business email to a cloud server will cause a lot of downtime and upfront infrastructure costs, but it’s the contrary.

Since you don’t have to purchase and maintain expensive hardware, cloud email lowers your company’s capital expenditures. Instead of maintaining and upgrading on-premises servers, your IT team can concentrate on improving their own products and services.

Upp Technology found that 50 percent of companies using cloud technology report having reduced their IT spending by 25 percent. This frees up funds for other projects and gives IT more time to contribute to your bottom line. There’s virtually no lost time during migration, as rapid application delivery ensures business processes stay up and running while you transition.

Downtime is a part of everyday business—Reliable uptime is an important cost consideration. Technical delays and downtime from on-premises servers add up, and they’re completely avoidable. When on-premises servers go down, it costs more than productivity. Cogeco Peer 1 found that downtime could cost more than $1 million per hour for one in six enterprises.

The bottom line

Moving your company’s email to the cloud saves money, protects data and frees up time to focus on other ways to make your organization more productive and profitable.

Learn how to make your transition to the cloud as seamless as possible in the e-book, “Elevate Your Email: Why now is the right time to take your email to the cloud.”

The post Why are you still waiting to upgrade your email to the cloud? appeared first on Office Blogs.

Bei der Bahn beginnt der Winter schon im Hochsommer. Bereits im August laufen die ersten Vorbereitungen für die kalte Jahreszeit. Das ist auch notwendig, denn, was für die meisten Menschen zu einem „echten“ Winter dazugehört, ist für den Zugverkehr im Winter mitunter eine große Herausforderung.
Besonders in den letzten Jahren kam es vermehrt zu heftigen Wetterkapriolen. Um dennoch gewährleisten zu können, dass Sie täglich auf den rund 33.500 Kilometern Schienennetz an Ihr Ziel kommen, investieren wir rund 70 Millionen Euro in die Wintervorbereitungen.

Diese Zahlen lassen erahnen, welche Mammut-Aufgabe die Mitarbeiter der Bahn vor allem bei niedrigen Temperaturen und widrigen Umständen im Winter zu bewältigen haben. Dabei heißt es, flexibel zu sein. Denn, wenn das Wetter plötzlich umschwingt, muss innerhalb von wenigen Stunden auf meterhohe Schneewehen oder Blitzeis reagiert werden.

Die Wintervorbereitungen in Fakten, Zahlen und Bildern:

1. Bundesweit sind zehntausende Mitarbeiter der Bahn und externer Firmen im Einsatz, um Gleise und Bahnsteige von Eis und Schnee zu befreien. Zur Unterstützung gibt es 72 bahneigene Schneeräumfahrzeuge.

2. Die Winterdienstzentralen der Bahn überwachen den Wetterbericht und koordinieren die Räum- und Streueinsätze. Insgesamt reden wir hier von 4.168.000 qm Fläche. Zum Vergleich: das entspricht fast 600 Fußballfeldern, die bei Schneefall täglich geräumt werden.

3. Zusätzlich sind knapp 3.000 Mitarbeiter der Bahn als freiwillige Winterpaten im Einsatz. Sie prüfen auf ihren Arbeitswegen, ob der Winterdienst die Bahnhöfe geräumt hat, und informieren die Zentrale, wenn weitere Einsätze nötig sind. Diese Maßnahme hat sich bereits in den letzten Jahren sehr bewährt.

Die Weichenheizung spielt eine große Rolle

4. 48.000 der 70.000 Weichen im Schienennetz der Bahn haben eine spezielle Heizeinrichtung, die ein Einfrieren verhindert. Außerdem sind 13.500 dieser 48.000 Weichen mit einer Antriebsabdeckung ausgestattet. Diese bietet zusätzlichen Schutz vor von Zügen herabfallenden Eisplatten und Schneeverwehungen.

5. Zum Räumen der Gleise und Weichen bei Schneefall sind sogenannte Spurloks im Einsatz, um geringe Schneeverwehungen zu räumen. Reichen die Loks nicht aus, räumen Mitarbeiter die Gleise per Hand und tauen diese auf.

6. Bei besonders starken Schneefällen helfen Spezialfahrzeuge aus. Beispielsweise die „Schneeschleuder“, ein Zug der Baureihe 716.

7. Bundesweit stehen knapp 70 Abtau- und Enteisungsanlagen, über 60 bei DB Regio und sieben für den Fernverkehr, bereit. Mit diesen Anlagen wird das Abtauen der Züge wesentlich beschleunigt und sie können somit schneller in den Werkstätten die Wartungs- und Instandhaltungsarbeiten durchlaufen.

8. Im ICE-Werk Frankfurt am Main gibt es zusätzlich eine Glykol-Sprühanlage. Durch die Vorbehandlung der Züge mit einem auf 40 Grad Celsius vorgewärmten Glykol-Wassergemisch, kann man dem Anhaften von Eis und Schnee bereits im Vorfeld vorbeugen.

9. Bei hohen Geschwindigkeiten und starkem Schneefall kann es vereinzelt zu "Eisflug" kommen. Bei starkem Schneefall wird zudem die Geschwindigkeit der Züge auf 200 km/h herabgesetzt, um Schäden an den Zügen zu vermeiden.

Update: Der Beitrag wurde am 02.12.2020 mit den aktuellen Zahlen aktualisiert.

Weitere Artikel zu den Wintervorbereitungen bei der Deutschen Bahn:

• Schneeschieben auf Schienen
• Schnee adé: So tauen Züge schneller ab
• Gegen Eis am ICE: Ein Wellnessparadies für Züge
• Die Glykol-Sprühanlage gegen Väterchen Frost

This article was originally posted on the AutomatingOSINT.com blog.

Welcome back to the fourth and final instalment in this series. If you haven’t read part one, two or three definitely feel free to go and do so. This will be much shorter than the others

The original inspiration for this post was from a @krypti3a blog post called: Counterfeiting on the Darknet: USD4U. If you aren’t already following his blog you should, there’s a lot of interesting stuff there. He details a counterfeiting hidden service at usd4you5sa237ulk.onion that seems to display counterfeit currency. The first thing you see however, is the big warning at the top of the page warning against clone sites and that what you are viewing is the real site.

This got me wondering how we could leverage our OnionScan results to try to find cloned hidden services so that we could examine the differences between them or just use them as a jumping off point for an investigation. A subsequent conversation with Scot, where he also suggested that finding perfect mirrors would be a good thing as well since that could indicate a site backing itself up or preparing to move to a new hidden service address. The counterfeiting post gives us a great opportunity to try this out. Let’s get started.

Getting Scikit-Learn Installed

Scikit-Learn is a machine learning library for Python that has all kinds of cool bits for data analysis and high powered machine learning tasks. Full disclosure: I know precisely nothing about machine learning. Now the cool thing is that there are a number of supporting classes and functions in scikit-learn that can be used for other tasks, such as what we are going to be doing.

This all being said, the installation of scikit-learn can be a bit of a pain but just follow these steps carefully.

Windows

We need to download and install scipy, numpy and then scikit-learn. Each of them has a binary download called a “wheel” file that we can grab from the links below.

How you choose the right download is like so, using the following example link:

scipy-0.18.1-cp27-cp27m-win32.whl

• “cp27” indicates that it is for Python 2.7 (this is what I use).
• “win32” indicates that it is for 32-bit Windows.

Now download the appropriate wheel files for each of the required libraries:

http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#scipy

http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#numpy

http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#scikit-learn

Once you have them downloaded you can install them using pip. If you have never used pip before you should check out my Python course here. For example do the follow for numpy:

pip install numpy-1.11.1+mkl-cp27-cp27m-win32

Mac OSX / Linux

In my experience, installing the prerequisites from pip works perfectly fine but your mileage may vary:

sudo pip install scipy

sudo pip install numpy

sudo pip install scitkit-learn

Once you have the prerequisites installed we can move on to writing some code!

Coding it Up

Before we start pounding out the code, I started this whole research question out by asking Google: “similarity between two text documents”. It landed me on a great StackOverflow.com thread here that explained how to do this in scikit-learn. I do not know a lick of math or machine learning but I am always up for experimenting with snippets of code that much smarter people post and I have verified that this technique works great for finding cloned hidden services.

Let’s get started by creating a new Python script called clone_finder.py and start entering the following code:

We are just setting up our required imports and adding a commandline argument parser. Nothing too fancy quite yet! Let’s add some more code.

We are just setting up our required imports and adding a commandline argument parser. Nothing too fancy quite yet! Let’s add some more code.

• Lines 32-36: this little chunk of code should look pretty familiar by now, we are just walking through each JSON file, loading it up and parsing the JSON so that we can use it.
• Lines 38-41: if there is an HTML snapshot of the hidden service (38) we shovel the HTML into our index_pages list (40) and then add the hidden service address into our hidden_services list (41).

Now we have all of our data collected we can pass it in to scikit-learn for analysis and then start to examine the results. Let’s hand the data to scikit-learn now:

• Lines 45-46: we hand our list of HTML snapshots to the magical TfidVectorizer which handles the magic math to figure out how similar each HTML page is to one another.
• Line 49: the result of the TfidVectorizer hands back a matrix and that matrix we then as for a Numpy array using the .A attibrute. This array is effectively a list of lists, which we select out our target hidden service based on its position in the list of hidden services because it is the same position in our Numpy array.

These three lines of code are pretty opaque to me, due to my lack of mathematical and machine learning smarts. Let’s get back to stuff I do understand, and add some more code:

• Lines 54-56: we loop over the array of results and each item in the array is the score that tells us how similar the HTML is to our base hidden service HTML (54). If the score is greater than or equal to the score we set at the top of the script we are going to print it out.
• Lines 58-64: we test to see if we are comparing the base hidden service to itself (58) and if not we check for it to be a perfect match (60) which would indicate a mirror or a clone which we print out separately (64).

Ok not let’s test this out using Kryptia’s counterfeit hidden service.

Let It Rip

You can drop into a terminal or using your development environment to run your script like so:

---

[*] Target hidden service usd4you5sa237ulk.onion found. Loading data now.

[*] Potential Clone: usd4you5sa237ulk.onion to dollarsfn45wiq4f.onion (Score: 0.96)
[*] Potential Clone: usd4you5sa237ulk.onion to usd4c6cwr467mpto.onion (Score: 0.96)
[*] Potential Clone: usd4you5sa237ulk.onion to usd4cx7otgnx6wtp.onion (Score: 0.96)
[*] Finished.

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Awesome it found some hits! Now if you load up Tor Browser and go have a look you will see that the sites are very similar to one another but there are some small subtle differences. As homework you could enhance this Python script to show you the exact differences.

The post Dark Web OSINT Part Four: Using Scikit-Learn to Find Hidden Service Clones appeared first on bellingcat.

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Seit dem gescheiterten Putsch in der Türkei versuchen mehr Türken, Asyl in Deutschland zu erhalten. Die meisten Anträge werden laut einem Zeitungsbericht abgelehnt.

Twitter user @AirInvestigate just tweeted this picture. Thanks to reader Ventus45 for posting the link in comments. This presumable is part of the 1,000-page Royal Malaysian Police report that the Independent Group and others have been sitting on for months.

When Victor Iannello described the contents of this report to me, he implied that the only parts that were interesting were 1) the pages describing the flight simulator hard drive data points in the southern Indian Ocean, and 2) confirmation of the Penang cell-phone tower connection with Fariq’s phone. Apparently there was nothing in the rest of it that suggested any hint of what might have happened during the fateful final flight.

Here I’ve used Google Earth to drop a 32 km radius circle centered on Bandar Baru Air Itam on top of a map of MH370’s flight path taken from the “Bayesian Methods” e-book:

UPDATE 11/12/16: @Airinvestigate has posted a second part of the document on Twitter. He describes it as “parts clipped & redacted.”

Interesting to note that the Malaysian police are on the same page with many of those here in this forum in concluding that the plane was flying in excess of 500 knots and at an altitude of 35,000 to 45,000 feet–very clearly not the behavior of someone looking for an emergency landing spot.

Am Hauptquartier der US-Streitkräfte in Bagram hat es eine schwere Detonation gegeben. Vier Menschen wurden getötet, mindestens 14 weitere verletzt.

US-Wissenschaftler forschen an einem Kameraprinzip, das ohne Objektiv auskommt. Die sogenannte Flatcam ist flacher als eine Kreditkarte. Eingesetzt werden könnte die Kamera im Internet der Dinge, in der Überwachungstechnik und Mikroskopie. (IoT, Digitalkamera)

Microsoft said it was "partnering" with Google to ensure that its Office apps for Android will work with all compatible Chromebooks.

The post Microsoft to Tailor Office Mobile Apps for Chromebooks appeared first on Thurrott.com.

Ein Fehler hat dazu geführt, dass auf Profilen vieler Facebook-Nutzer Gedenknachrichten erschienen. Auch vor dem Gründer des Netzwerkes machte der Bug nicht halt.

Neue Abgas-Schummeleien: Die VW-Tochter hat offenbar an Katalysatoren und bei Automatikgetrieben getrickst. Getäuscht wurde in den USA und in Europa.

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Zweifel säen, Wissenschaftler verunglimpfen, EU-Mitarbeiter abwerben: NGOs erheben schwere Vorwürfe gegen Monsanto, Bayer und Co. Ihr Verband nennt das erfunden.

München - Mit einem miesen Trick an Zigarettenautomaten sollen sich die Angeklagten Carmelo C. (23), Krenar H. (25) und Enis B. (22) die Kredit- und EC-Karten ihrer Opfer ergaunert haben. Danach räumte das Trio wohl deren Konten leer – jetzt drohen Haftstrafen.

In tandem with a new security white paper, Microsoft is claiming that Windows 10 version 1607 is the most secure version of Windows yet.

The post Microsoft: Windows 10 Version 1607 is the Most Secure Windows Ever appeared first on Thurrott.com.