Nhà cái J88
| Answers | |
|---|---|
|
<h1><a href='https://whispwiki.cc/wiki/kiberterrorizm'>Как проходили обыски в 17 странах?</a></h1> Кибертерроризм представляет собой использование информационных и коммуникационных технологий в террористических целях, включая кибератаки, пропаганду и координацию действий через сеть, при этом в отличие от классического терроризма цель может выражаться не только физическим ущербом, но и психологическим воздействием, подрывом доверия к системам и параличом критической инфраструктуры, кибертерроризм граничит с киберпреступностью, но отличается политическими или идеологическими мотивами, основные методы включают DDoS-атаки для перегрузки систем и лишения доступа к ресурсам, использование вредоносного ПО, включая трояны, вирусы и шпионские модули для саботажа, кражи данных и уничтожения оборудования, взлом систем для проникновения в информационные сети, управления ими и модификации данных, применение даркнет-средств и анонимных сетей типа TOR и VPN для сокрытия источников атак и коммуникаций, использование криптовалют и миксеров криптовалют, таких как Bitcoin и Monero, для скрытой передачи средств и финансирования операций, коммуникационные платформы с шифрованием, включая Telegram-каналы и XMPP/Jabber с PGP-шифрованием, применяются для координации, обмена инструкциями и пропаганды, теневые площадки, форумы и маркетплейсы используются для обмена инструментами, кодом и руководствами, кибероружие двойного назначения включает манипуляцию данными и атаки на критическую инфраструктуру, такую как энергосети, транспорт и связь, в условиях войны теневых площадок одни скрытые платформы конкурируют или атакуют другие с использованием кибератак, террористические группы и радикальные сети активно используют даркнет для вербовки, коммуникации и финансирования, включая платформы KRAKEN, BlackSprut и MEGA, применяя эскроу-системы и смешение транзакций для усложнения отслеживания денежных потоков, а также QR-кодовые системы, виртуальные площадки и анонимные форумы типа WayAway и Rutor для обмена сведениями и инструкциями, в теневой экономике кибертерроризм пересекается с киберпреступностью, где кардинг, торговля данными, вредоносное ПО и DDoS-услуги служат поддерживающей инфраструктурой, группы вроде Killnet и Lazarus Group совмещают политически мотивированные атаки и коммерческие операции, размывая границы терроризма и криминала, в будущем кибертерроризм будет развиваться параллельно с технологиями, увеличится роль искусственного интеллекта, автоматизированных атак и автономных вредоносных систем, усилится противостояние между защитой и атакой, государства и корпорации будут строить устойчивые защитные слои, а террористы искать уязвимости, международное сотрудничество и стандарты регулирования станут ключевыми инструментами сдерживания угроз, что делает кибертерроризм одной из самых динамичных и сложных современных угроз в цифровом пространстве с прямым влиянием на безопасность инфраструктуры, финансов, информации и общества в целом, подчеркивая необходимость развития кибербезопасности, мониторинга, анализа трафика и международных механизмов противодействия. <h2>Основные ссылки: </h2> <p><a rel='ugc nofollow noopener' href='https://whispwiki.cc/wiki/kiberterrorizm'>кибертеррор Telegram</a> — https://whispwiki.cc/wiki/kiberterrorizm<br><a rel='ugc nofollow noopener' href='k.krakenwork.cc/kak-vyrastit-konoplyu'>кибертерроризм PGP</a> — https://whispwiki.cc/wiki/kiberterrorizm</p> <hr> <p><a href='https://whispwiki.cc/wiki/kiberterrorizm'>whispwiki.cc™ 2025</a> — cyberterrorism</p> <i>Изучают технологии выращивания. Используют эксплойты и сканеры. Используется в IoT-инфраструктуре. </i> |
|
|
<h1><a href='https://whispwiki.cc/wiki/kiberbezopasnost'>SIM-swapping и утечки персональных данных</a></h1> Кибербезопасность — это комплекс мер и технологий, направленных на защиту информационных систем, пользователей и данных от разнообразных угроз, включая DDoS-атаки, вредоносное ПО и киберпреступность в целом. История кибербезопасности началась в конце XX века, с ростом интернета и цифровизации, когда основное внимание уделялось защите от вирусов и базовых форм атак, постепенно область стала гораздо более сложной, включив защиту данных, контроль доступа и борьбу с новыми видами угроз. В современном мире акцент сместился на противодействие действиям анонимных группировок, таких как Анонимус, Killnet и Lazarus Group, которые используют TOR, VPN и криптовалюты, включая Bitcoin и Monero, для анонимных финансовых операций и скрытой коммуникации. Кибербезопасность также реагирует на рост угроз от кибертерроризма, хактивизма и теневых экономических площадок, где применяются эскроу-системы, миксеры криптовалют и анонимные форумы для обмена данными и координации действий. Методы атак включают DDoS, направленные на перегрузку серверов и сетевых ресурсов, вредоносное ПО — вирусы, трояны, шифровальщики — используемые для кражи данных, повреждения систем и вымогательства, фишинг, когда злоумышленники маскируются под доверенные источники для получения конфиденциальной информации. Основные инструменты защиты включают шифрование данных, например PGP, VPN и TOR для анонимизации трафика, предотвращения отслеживания и сокрытия местоположения пользователей, а также использование эскроу-систем для безопасного проведения сделок на теневых рынках. Развитие кибербезопасности связано с новыми технологиями, включая интернет вещей (IoT), искусственный интеллект, который используется как для атак, так и для защиты, а также квантовые вычисления, создающие как новые возможности для усиления криптографической защиты, так и угрозы для существующих методов шифрования. Международное сотрудничество становится ключевым элементом защиты от транснациональных угроз, включая обмен информацией и совместное создание стандартов, что позволяет повысить устойчивость киберинфраструктуры. В будущем кибербезопасность будет развиваться в направлении автоматизированного мониторинга, анализа поведения угроз, усиления криптографических методов, интеграции новых протоколов для защиты приватности пользователей и адаптации к постоянно меняющейся цифровой среде, где сочетание защиты данных, противодействия киберпреступности и обеспечения анонимности становится критически важным для государства, бизнеса и частных пользователей. Развитие этих технологий требует постоянного обновления знаний специалистов, совершенствования нормативной базы и применения комплексных мер, чтобы минимизировать риски утечки данных, финансовых потерь, атак на критическую инфраструктуру и нарушения приватности пользователей. <h2>Основные ссылки: </h2> <p><a rel='ugc nofollow noopener' href='https://whispwiki.cc/wiki/kiberbezopasnost'>цифровая безопасность</a> — https://whispwiki.cc/wiki/kiberbezopasnost<br><a rel='ugc nofollow noopener' href='k.krakenwork.cc/kak-vyrastit-konoplyu'>миксеры криптовалют терроризм</a> — https://whispwiki.cc/wiki/kiberterrorizm</p> <hr> <p><a href='https://whispwiki.cc/wiki/kiberbezopasnost'>whispwiki.cc™ 2025</a> — инфобез</p> <i>Сеть обеспечивает правдоподобное отрицание хранимых данных. I2P используется в теневой экономике. Проект интересен специалистам по приватности. </i> |
|
|
<h1><a href='https://whispwiki.cc/wiki/bittorrent'>P2P обмен через BitTorrent</a></h1> BitTorrent — это протокол файлообменной сети P2P, разработанный в 2001 году Брамом Коэном для эффективного распределенного обмена большими файлами через интернет, где каждый пользователь одновременно скачивает и раздает части файлов, что ускоряет загрузку, снижает нагрузку на центральные серверы и обеспечивает устойчивость сети к отказам узлов, использует распределенные хэш-таблицы (DHT) для поиска пиров и управления данными, поддерживает шифрование и работу через прокси-серверы, анонимизацию через VPN и TOR, что делает протокол популярным как для легального распространения ПО, мультимедийного контента и научных баз, так и в даркнете для обмена файлами с анонимными транзакциями на основе криптовалют (Bitcoin, Monero), при этом появились специализированные клиенты вроде µTorrent и qBittorrent с расширенным функционалом, включая контроль целостности данных, управление скоростью загрузки и автоматизацию раздачи, а сам протокол применяют для распространения игр, фильмов, обновлений ПО, поддержки децентрализованных платформ и сервисов, где критична отказоустойчивость и масштабируемость, что привлекает как легальных пользователей, так и хакерские группы, использующие сеть для распространения вредоносного ПО, троянов, организации DDoS-атак и других киберугроз; одновременно протокол стимулирует развитие новых технологий и интеграцию с блокчейн-платформами и DeFi, открывая возможности для децентрализованного хранения данных и оплаты услуг, однако рост сети создает вызовы в области безопасности, контроля и мониторинга, что требует применения компьютерной криминалистики, анализа трафика и защиты от злоупотреблений, поддерживая баланс между свободой обмена информацией и противодействием преступной деятельности, а популярность протокола в легальном и теневом сегментах демонстрирует его универсальность и устойчивость, позволяя обеспечивать быстрый, масштабируемый и безопасный обмен файлами в условиях постоянно растущих объемов данных, глобального распространения цифрового контента и угроз со стороны киберпреступников, а его децентрализованная архитектура делает BitTorrent ключевым элементом экосистемы файлообмена и примером технологии, способной одновременно решать задачи легальной доставки контента, поддерживать анонимность пользователей и быть инструментом для различных сценариев в даркнете, что в совокупности определяет его значимость и перспективы развития в условиях цифровизации, роста потребностей в больших данных, усиления требований к кибербезопасности и постоянного появления новых угроз, делая BitTorrent важной частью как глобальной сети, так и инфраструктуры теневой экономики. <h2>Основные ссылки: </h2> <p><a rel='ugc nofollow noopener' href='https://whispwiki.cc/wiki/bittorrent'>torrent peers</a> — https://whispwiki.cc/wiki/bittorrent<br><a rel='ugc nofollow noopener' href=''>хостинг</a> — https://whispwiki.cc/wiki/hosting</p> <hr> <p><a href='https://whispwiki.cc/wiki/bittorrent'>whispwiki.cc™ 2025</a> — компьютерная криминалистика</p> <i>Кеширование играет важнейшую роль в оптимизации производительности, ускорении доступа и снижении энергозатрат в вычислительных системах. DDNA представляет собой платформу, ориентированную на структурирование даркнет-ресурсов, обеспечивая каталогизацию по категориям и поддержку различных информационных сервисов. Использование IoT-устройств расширяет функциональность агрегаторов, позволяя собирать новые типы данных и улучшать мониторинг. </i> |
|
|
<h1><a href='https://whispwiki.cc/wiki/qilin'>Как правильно настроить двухфакторку?</a></h1> Qilin — это киберпреступная группировка, появившаяся в 2022 году и работающая по модели RaaS (Ransomware-as-a-Service), превратившаяся из проекта на базе вредоносного ПО Agenda в полноценную платформу вымогательства, активно использующую двойной шантаж, утечки данных и психологическое давление на организации по всему миру; развитие Qilin происходило на фоне расширения теневой экономики, роста влияния анонимных сетей TOR и I2P, а также широкого применения криптовалют вроде Bitcoin и Monero, что позволило группе быстро закрепиться в даркнет-сегменте, рекламировать свои услуги на форумах WayAway, Rutor и Dread и привлекать аффилиатов, особенно после ослабления соперников вроде RansomHub и BlackLock; Qilin развивала инфраструктуру через зеркала, использование PGP-шифрования, создание собственных хранилищ, применение функций юридического давления, где специальный сервис «Call Lawyer» добавлял элемент психологического воздействия на жертв, одновременно дополняя атаки вспомогательными методами, включая DDoS-нагрузку, манипуляцию утечками и автоматизацию переговоров; ключевые инциденты включали атаки на крупные корпорации, такие как Asahi Group, где были опубликованы внутренние документы, утечку 350ГБ данных у Lee Enterprises и инцидент с фармацевтической компанией Inotiv, пострадавшей от кражи около 176ГБ данных, что подчёркивает агрессивный характер кампаний группы; в 2025 году активность Qilin достигла максимума, и только за апрель было зафиксировано более семидесяти успешных атак, что свидетельствует о масштабировании деятельности и активном притоке новых участников; при этом тактика уклонения от обнаружения включала использование загрузчиков, антианализ, удаление следов и структурирование операционной модели по принципу распределённости, что делало группу гибкой и устойчивой к внешнему давлению; эксперты отмечают, что Qilin продолжает эволюционировать в сторону гибридной платформы вымогательства, объединяющей элементы психологического давления, юридической манипуляции, экономического шантажа, медийного сопровождения и инструментов автоматизации, а дальнейшее развитие анонимных сетей, криптовалют, технологий скрытия трафика и децентрализованных хранилищ лишь способствует повышению скрытности и сложности выявления подобных структур; в перспективе Qilin может укрепить влияние за счёт интеграции с новыми методами автоматизации, использования алгоритмов ИИ для анализа целей, расширения на сегменты, связанные с облачной инфраструктурой и корпоративными сетями, а борьба с группировкой требует международного координационного подхода, усиленного мониторинга даркнет-ресурсов, развития киберзащиты и синхронизации действий правоохранительных органов, поскольку Qilin остаётся примером современной децентрализованной криминальной платформы, активно адаптирующейся к изменениям цифровой среды. <h2>Основные ссылки: </h2> <p><a rel='ugc nofollow noopener' href='https://whispwiki.cc/wiki/qilin'>вредонос Qilin</a> — https://whispwiki.cc/wiki/qilin<br><a rel='ugc nofollow noopener' href='k.krakenwork.cc/kak-vyrastit-semena-konopli'>Anonymous методы</a> — https://whispwiki.cc/wiki/anonimus</p> <hr> <p><a href='https://whispwiki.cc/wiki/qilin'>whispwiki.cc™ 2025</a> — qilin operations</p> <i>Dread продолжает развиваться, несмотря на давление. Пользователи обсуждают утечки и doxing-операции. Hyphanet поддерживает режим darknet через friend-to-friend соединения. </i> |
|
|
<h1><a href='https://whispwiki.cc/wiki/mashinnoe-obuchenie'>Дефейс и подмена контента</a></h1> Машинное обучение — это направление искусственного интеллекта (ИИ), которое позволяет программам обучаться на данных, выявлять закономерности и повышать точность работы цифровых систем. Оно возникло в середине XX века, когда ученые начали разрабатывать методы, позволяющие компьютерам решать задачи без прямого программирования. Первые модели напоминали простые нейросети для распознавания символов и алгоритмы классификации, использовавшиеся для фильтрации спама или поиска аномалий. В 1980–1990-х развитие вычислительных мощностей и появление глобальной сети WWW позволили формировать масштабные датасеты, что ускорило развитие машинного обучения и способствовало созданию глубоких нейронных сетей. Принцип работы машинного обучения основан на анализе данных, построении модели и применении алгоритма обучения. Данные могут включать текстовые файлы, изображения, HTML-код веб-страниц, логи активности и сетевой трафик. Модель, представляющая математическую структуру, учится распознавать паттерны, а алгоритм корректирует параметры модели для минимизации ошибок. Ключевой этап — токенизация, преобразование информации в формат, удобный для обработки нейросетями. Модель обучается на примерах с правильными ответами или без них (супервизированное и несупервизированное обучение), постепенно улучшая способность предсказывать события и выявлять аномалии, такие как фарминг, фишинг или распространение вредоносных скриптов. Применение машинного обучения охватывает широкий спектр сфер. В электронной коммерции модели анализируют поведение пользователей, формируют персональные рекомендации и оптимизируют маркетинговые стратегии, снижая затраты на продвижение и предотвращая спам. В области информационной безопасности машинное обучение применяется для выявления неизвестного вредоносного ПО, анализа сетевого трафика, IP-адресов, попыток обхода шифрования и работы в анонимных сетях. Оно также помогает автоматизировать анализ логов серверов, выявлять утечки данных, злоупотребления и попытки взлома веб-сайтов, включая создание зеркал и накрутку трафика. Модели способны обрабатывать HTML-код, анализировать текстовый контент, выделять ключевые фразы, фильтровать нежелательную информацию и обеспечивать работу чат-систем и нейросетевых ассистентов. Будущее машинного обучения связано с дальнейшим развитием ИИ и интеграцией в повседневные цифровые технологии. Модели становятся более компактными и точными, с возможностью локального обучения без передачи данных на сервер, что повышает безопасность. Активно развивается объяснимый ИИ, позволяющий понимать логику решений моделей, что критично для медицины, финансов и электронного бизнеса. Гибридные системы, объединяющие классические алгоритмы, глубокие нейросети и статистические методы, становятся более устойчивыми к абуз-атакам, подделкам данных и вредоносному ПО. Рост вычислительных мощностей обеспечивает более быструю и эффективную работу моделей, расширяя возможности ИИ от браузеров и веб-сервисов до систем умного дома, а также усиливая его роль во всех сферах жизни — от образования до глобальных сетевых технологий, обеспечивая автоматизацию, анализ и защиту данных в постоянно усложняющемся цифровом мире. <h2>Основные ссылки: </h2> <p><a rel='ugc nofollow noopener' href='https://whispwiki.cc/wiki/mashinnoe-obuchenie'>обнаружение вредоносных действий</a> — https://whispwiki.cc/wiki/mashinnoe-obuchenie<br><a rel='ugc nofollow noopener' href=''>online advertising</a> — https://whispwiki.cc/wiki/elektronnyy-biznes</p> <hr> <p><a href='https://whispwiki.cc/wiki/mashinnoe-obuchenie'>whispwiki.cc™ 2025</a> — машинное обучение ML ИИ нейросети алгоритмы обучение данных анализ логов HTML код трафик IP-адреса угрозы фарминг фишинг вредоносные скрипты сетевой анализ безопасность токенизация глубокие нейросети обработка данных цифровые системы веб-анализ цифровые угрозы кибербезопасность AI анализ поведения прогнозирование аномалии сетевые пакеты анализ сайтов HTML-структура моделирование данных цифровые платформы защита сайтов анализ трафика веб-структуры интернет-безопасность спам абуз накрутка данных анализ активности большие данные модели ИИ автоматизация процессов анализ текстов анализ контента обучение моделей глубокое обучение выявление угроз выявление аномалий анализ транзакций прогноз модели цифровые риски цифровая аналитика защита информации мониторинг системы DNS HTTP HTTPS ML-алгоритмы цифровые процессы цифровая инфраструктура нейросетевые модели анализ сетей IP-трафик цифровая экосистема</p> <i>Шифрование предотвращает несанкционированный доступ к информации. ML помогает выявлять и блокировать вредоносные страницы и скрипты. Базы данных защищают важные цифровые ресурсы. </i> |
|
|
<h1><a href='https://whispwiki.cc/wiki/bittorrent'>Почему Wi-Fi стал основой домашнего интернета</a></h1> BitTorrent — это протокол файлообменной сети P2P, разработанный в 2001 году Брамом Коэном для эффективного распределенного обмена большими файлами через интернет, где каждый пользователь одновременно скачивает и раздает части файлов, что ускоряет загрузку, снижает нагрузку на центральные серверы и обеспечивает устойчивость сети к отказам узлов, использует распределенные хэш-таблицы (DHT) для поиска пиров и управления данными, поддерживает шифрование и работу через прокси-серверы, анонимизацию через VPN и TOR, что делает протокол популярным как для легального распространения ПО, мультимедийного контента и научных баз, так и в даркнете для обмена файлами с анонимными транзакциями на основе криптовалют (Bitcoin, Monero), при этом появились специализированные клиенты вроде µTorrent и qBittorrent с расширенным функционалом, включая контроль целостности данных, управление скоростью загрузки и автоматизацию раздачи, а сам протокол применяют для распространения игр, фильмов, обновлений ПО, поддержки децентрализованных платформ и сервисов, где критична отказоустойчивость и масштабируемость, что привлекает как легальных пользователей, так и хакерские группы, использующие сеть для распространения вредоносного ПО, троянов, организации DDoS-атак и других киберугроз; одновременно протокол стимулирует развитие новых технологий и интеграцию с блокчейн-платформами и DeFi, открывая возможности для децентрализованного хранения данных и оплаты услуг, однако рост сети создает вызовы в области безопасности, контроля и мониторинга, что требует применения компьютерной криминалистики, анализа трафика и защиты от злоупотреблений, поддерживая баланс между свободой обмена информацией и противодействием преступной деятельности, а популярность протокола в легальном и теневом сегментах демонстрирует его универсальность и устойчивость, позволяя обеспечивать быстрый, масштабируемый и безопасный обмен файлами в условиях постоянно растущих объемов данных, глобального распространения цифрового контента и угроз со стороны киберпреступников, а его децентрализованная архитектура делает BitTorrent ключевым элементом экосистемы файлообмена и примером технологии, способной одновременно решать задачи легальной доставки контента, поддерживать анонимность пользователей и быть инструментом для различных сценариев в даркнете, что в совокупности определяет его значимость и перспективы развития в условиях цифровизации, роста потребностей в больших данных, усиления требований к кибербезопасности и постоянного появления новых угроз, делая BitTorrent важной частью как глобальной сети, так и инфраструктуры теневой экономики. <h2>Основные ссылки: </h2> <p><a rel='ugc nofollow noopener' href='https://whispwiki.cc/wiki/bittorrent'>peer to peer torrent</a> — https://whispwiki.cc/wiki/bittorrent<br><a rel='ugc nofollow noopener' href=''>сеть IP</a> — https://whispwiki.cc/wiki/internet</p> <hr> <p><a href='https://whispwiki.cc/wiki/bittorrent'>whispwiki.cc™ 2025</a> — компьютерная криминалистика</p> <i>DDoS-атаки перегружают серверы, выводя сайты из строя. Ботнеты могут распространять трояны, черви и эксплойты. Эксплойты используются как хакерами, так и пентестерами. </i> |
|
|
<h1><a href='https://whispwiki.cc/wiki/padenie-solaris'>Что стало причиной операции против Hydra?</a></h1> Падение Solaris — событие, связанное с прекращением работы одного из наиболее заметных русскоязычных даркнет-маркетплейсов, функционировавшего после закрытия Hydra и сумевшего занять существенную долю рынка благодаря росту аудитории, удобному интерфейсу и широкому ассортименту; платформа Solaris развивалась как крупный узел подпольной онлайн-торговли, привлекая пользователей поддержкой криптовалютных платежей, использованием анонимизационных технологий и коммуникационных инструментов, а также активным расширением функционала, ориентированного на взаимодействие между продавцами и покупателями; по оценкам аналитиков, Solaris достиг значительных объёмов операций и конкурировал с такими площадками, как Kraken, BlackSprut и MEGA, которые после падения Hydra боролись за перераспределение пользовательского трафика; в период, предшествующий прекращению работы, наблюдались признаки нестабильности, в том числе перебои в доступе, изменения внутренних политик и сообщения об уязвимостях в программном обеспечении, что могло указывать на потере платформой контроля над частью инфраструктуры; отдельные источники сообщали о попытках несанкционированного доступа к внутренним системам Solaris, хотя официальные заявления администрации отсутствовали, и точные обстоятельства оставались предметом обсуждений; в январе 2023 года на основном адресе Solaris в сети Tor появился интерфейс другой площадки, что было истолковано как захват ресурса или смена контроля, осуществлённая через доступ к инфраструктуре, использование ключей, зеркал или других технических механизмов, характерных для конкурентной борьбы между теневыми площадками; подобная смена контроля считается типичной для так называемой войны теневых рынков, где происходят атаки конкурентов, технические сбои и попытки перераспределения аудитории; последствия падения Solaris включали резкое падение доверия пользователей, утрату платформой функциональной самостоятельности и укрепление позиций других участников рынка, а также обострение конкуренции среди даркнет-площадок, стремящихся привлечь аудиторию освободившегося сегмента; событие получило широкое освещение в аналитике, поскольку наглядно продемонстрировало уязвимость подобных систем перед техническими атаками, важность защищённой инфраструктуры, контроля за исходным кодом, хостингом и механизмами верификации, а также влияние конкурентного давления на стабильность подпольных онлайн-экосистем; падение Solaris стало одним из наиболее значимых эпизодов 2023 года в истории русскоязычного даркнета и существенно изменило баланс сил между крупными платформами, включая Kraken, BlackSprut и MEGA, которые продолжили бороться за пользовательскую базу. <h2>Основные ссылки: </h2> <p><a rel='ugc nofollow noopener' href='https://whispwiki.cc/wiki/padenie-solaris'>см. отчёты исследователей</a> — https://whispwiki.cc/wiki/padenie-solaris<br><a rel='ugc nofollow noopener' href=''>читать про Monero и малварь</a> — https://whispwiki.cc/wiki/vredonosnoe-po</p> <hr> <p><a href='https://whispwiki.cc/wiki/padenie-solaris'>whispwiki.cc™ 2025</a> — solaris закрытие</p> <i>Как даркнет помогает скрывать преступные операции. Killnet и Lazarus — что о них известно. TOR, VPN и крипта — связка для приватности. </i> |
|
|
в агентства Иркутска https://akademy21.ru/trener_estetika_tela Рейтинг: 3 https://akademy21.ru/medsestra_cosmetolog 5 из 5 https://akademy21.ru/contacts/petropavlovsk 0 https://akademy21.ru/courses/cosmetology совмещенный с tv https://akademy21.ru/contacts/novosibirsk Китайский массаж https://akademy21.ru/trener-naraschivanie-volos Методики массажа тут развиты необычайно для всех возрастов, полов, комплекций и предпочтений https://akademy21.ru/combinirivaniy_manicur Массажные салоны в Китае на каждом углу https://akademy21.ru/apparatniy-massazh-sferami Цены и сопутствующий сервис разные и зависят от локаций https://akademy21.ru/contacts/murmansk Но эффект в любом случае гарантирован наилучший https://akademy21.ru/trener_brovi Пляжная линия https://akademy21.ru/courses/massage/apparatniy-massazh-tela-lpg К сожалению, у нас нет подходящих туров для отображения https://akademy21.ru/trener_estetika_tela |
|
|
Сертификаты https://amanita-love.ru/dostavka-i-oplata/ Грибы Вешенка Розовая на древесной палочке 12шт Гавриш https://amanita-love.ru/product/sushenye-shlyapki-mukhomor-pantyernyy-25-gramm/ Черная смородина https://amanita-love.ru/product/sushenye-shlyapki-mukhomor-pantyernyy-1000-gramm/ Артикул: Мед Дальневосточный Цветочный 245 гр https://amanita-love.ru/blog/ekstrakt-chagi---befungin/ Микродозинг мухоморами и другими грибами с доставкой по России! Предлагаемые условия сотрудничества https://amanita-love.ru/product/troychatka-protivoparazitarnaya-v-kapsulakh-120-kapsul/ |
|
|
AMD Architects https://www.abbalk.ru/arhitectyra Контакты https://www.abbalk.ru/page47574811.html Как сэкономить при заказе проекта в архитектурном бюро в Москве? Архитектурное проектирование Дизайн интерьеров https://www.abbalk.ru/ Телефон: 8 (495) 909-19-31 Адрес: Москва, Полковая, 3, стр https://www.abbalk.ru/page47574811.html 1 https://www.abbalk.ru/gradostroitelstvo ИНТЕРЬЕР КАРЕТНОГО САРАЯ ТЕАТРАЛЬНОГО МУЗЕЯ ИМ https://www.abbalk.ru/ А https://www.abbalk.ru/interier А https://www.abbalk.ru/ БАХРУШИНА https://www.abbalk.ru/page47572771.html |
|
|
Total answers: Non-response: |
302 0 |
