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--- a/blog/anonimato-estatistica.md
+++ /dev/null
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-# Anonimato é só estatística
-
-Todo mundo vem caracterizado o anônimato como se fosse uma espécie de magia
-que faz você ficar invisível na internet, mas é só uma estatistica e um jogo
-de _guess who_. Inclusive tem como medir o quanto você é anônimo usando
-algumas ferramentas matemáticas.
-
-## O que é anonimato de fato?
-
-Anonimato é o ato de você embaralhar algumas informações de forma que ninguém
-consegue fazer um pinpoint de quem é você no meio de um espaço amostral. Então
-como que uma VPN te mantém anônimo, por exemplo? Ele não te esconde, ele faz
-com que todo mundo conectado a uma VPN passe pela mesma range de IPs de forma
-que ninguém (do meio privado) consegue deduzir que pessoa está acessando.
-
-Existem 2 formas de você atingir esse anonimato:
-
-1. Se misturando na multidão, como VPNs fazem
-2. Usando serviços que ninguém* consegue extrair informação útil pra te deanonimizar
-
-<span style="font-size: 10px;">
-*: ou pelo menos as pessoas que você quer não saibam quem é você
-</span>
-
-## Medindo o anonimato
-
-Existe uma ferramenta na parte da estatistica chamada _Teoria da informação_, e
-ela vai ser extremamente útil para medirmos o quão anônimo uma pessoa é,
-levando em consideração que o atacante tem como obter todas as informações que
-a vítima expõe.
-
-### Bits e informação
-
-Na teoria da informação, a unidade de informação se chama _bit_. Ele tem
-relação com o _bit_ da computação, mas não é a mesma coisa. Um _bit_ representa
-uma informação sobre a vítima que corta o espaço amostral pela metade.
-
-Vamos fazer um exemplo de teste. Imaginemos que existe 10 pessoas num espaço
-amostral, 5 de camisa amarela e 5 de camisa azul. A informação que você tem
-sobre a sua vítima é que ela usa camisa amarela. Quantos bits equivalem a essa
-informação? Visto que a informação reduz o seu espaço amostral de 10 para 5,
-isso significa que você tem 1 _bit_ de informação (porque 5 é metade de 10).
-Agora imaginemos que desses 5, 3 tem olhos marrons e 2 tem olhos azuis. A
-informação que você tem sobre a sua vítima agora é que ela tem olhos azuis.
-Quantos bits de informação equivalem a essa informação? Exatamente, _1.3219_
-bits de informação. Sim, a nossa definição de bit permite que tenha numeros
-reais ao invés de só inteiros.
-
-A definição do bit segue a seguinte formula.
-
-<math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" display="block" class="tml-display" style="display:block math;"><mrow><mi>I</mi><mo>=</mo><mi>l</mi><mi>o</mi><msub><mi>g</mi><mn>2</mn></msub><mo form="prefix" stretchy="false">(</mo><mfrac><mn>1</mn><mi>p</mi></mfrac><mo form="postfix" stretchy="false">)</mo></mrow></math>
-
-Onde _I_ é o nosso bit de informação e o _p_ é o denominador pelo qual
-dividimos um espaço amostral. Note que você pode simplificar essa equação para
-
-<math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" display="block" class="tml-display" style="display:block math;"><mrow><mi>I</mi><mo>=</mo><mo form="prefix" stretchy="false">−</mo><mi>l</mi><mi>o</mi><msub><mi>g</mi><mn>2</mn></msub><mo form="prefix" stretchy="false">(</mo><mi>p</mi><mo form="postfix" stretchy="false">)</mo></mrow></math>
-
-E isso faz com que o numero do bit seja negativo, o que vai ser útil pra gente
-medir o anonimato depois.
-
-Esse comportamento logaritímico do _bit_ é importante, pois torna calculos de
-eventos e informações mais simples. Por exemplo, pra se fazer aquele calculo de
-informação que você tem naquele primeiro exemplo se usaria a regra do _E_, em
-que as probabilidades e as informações se multiplicam, o que torna os calculos
-chatos de se fazer. Mas quando você usa logarítimos, essas multiplicações se
-tornam adições, o que significa que naquele exemplo, nos temos 2.3219 bits de
-informação, o que falta apenas 1 bit pra saber quem é a vítima. Como que eu sei
-disso?
-
-### Entropia
-
-A entropia é também medida em _bits_. Normalmente esse é o ponto que começam a
-se confundir mas é bastante simples. A _entropia_ é a quantidade de bits
-necessaria para se reduzir o espaço amostral de busca pra _1_. Por exemplo, se
-você tem 8 pessoas num espaço amostral de busca, isso significa que são
-necessários 3 bits de informação para se reduzir as suas buscas pra 1 pessoa
-só. Ou seja, **a entropia é o pool de bits necessários você descobrir pra se
-descobrir quem é a sua vítima**.
-
-Então no exemplo anterior, eu disse que existem 10 pessoas no espaço amostral.
-Com isso, eu posso tirar que a entropia desse espaço amostral é de _3.3219_ bits
-usando a formula:
-
-<math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" display="block" class="tml-display" style="display:block math;"><mrow><mi>E</mi><mo>=</mo><mi>l</mi><mi>o</mi><msub><mi>g</mi><mn>2</mn></msub><mo form="prefix" stretchy="false">(</mo><mi>s</mi><mo form="postfix" stretchy="false">)</mo></mrow></math>
-
-Onde _E_ é entropia e _s_ é o tamanho do espaço amostral. No caso do exemplo anterior _s_ = 10.
-
-### Juntando tudo
-
-Com isso, podemos fazer uma espécie de joguinho, onde a entropia é o _HP_ do
-seu anonimato e a informação são os danos que você tomou. Mais especificamente
-
-<math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" display="block" class="tml-display" style="display:block math;">
-  <mrow>
-    <mi>HP</mi>
-    <mo>=</mo>
-    <mi>E</mi>
-    <mo>+</mo>
-    <mrow>
-      <munder>
-        <mo movablelimits="false">∑</mo>
-        <mi>n</mi>
-      </munder>
-    </mrow>
-    <msub>
-      <mi>I</mi>
-      <mi>n</mi>
-    </msub>
-  </mrow>
-</math>
-
-Note que estamos aproveitando o fato da informação ser um numero negativo aqui.
-
-A nossa entropia sempre começa com log2 do numero de pessoas da terra,
-então ~33.04 bits de entropia, atualmente. Existem algumas informações que
-você toma de graça.
-
-* Sexo = 1 bit
-* Nascer no Brasil = 5 bits
-* Ter internet = 5 bits
-
-E assim vai. Ou seja, logo de cara você já deve tomar 11 bits de informação, o
-que sobra 22 bits de entropia de informação. Não tenha medo, pois 22 bits ainda
-significa que você é 1 entre 4.194.304 de pessoas, não é algo fácil de se fazer
-busca. Note que existem informações que você pode espalhar e nem sabe que isso
-pode te deanonimizar, são mais uns bitzinhos que você vai tomar na sua pool de
-entropia, e existem vários pontos meio escondidos, por exemplo o fingerprint do
-navegador. E lembre-se que isso é levando em consideração que _toda_ informação
-que você soltar é aproveitável pelo atacante, existem algumas informações que
-não são aproveitáveis. Por exemplo, se você sabe que o seu atacante é uma
-pessoa física normal, sem contatos estranhos com o governo, você sabe que pode
-confiar que algumas informações serão mais difíceis do atacante obter.
-
-E outra coisa é que informações podem remover a importância de outras
-informações. Um exemplo bobo seria você ser católico e morar no Vaticano, a
-probabilidade de você já ser um católico no Vaticano já é alta.
-
-## Conclusão
-
-Anonimato é estatística, é só matemática. Existe uma forma de medirmos o quanto
-de informações estamos expondo, assim como medir o quão difícil é pra obter
-essas informações. Isso pode ser usado pra várias coisas, pra facilitar buscas
-de criminosos pela polícia, ajudar a saber se esconder melhor de mal-feitores
-e até abre uma possibilidade de fazermos melhores legislações sobre o quanto
-de informação as empresas podem obter dos seus usuários.
-