Miasma: Ein Werkzeug, um KI-Webscraper mit vergifteten Daten zu fangen

Was Miasma tut
Miasma ist ein Tool, das KI-Webscraper in die Falle lockt, indem es ihnen vergiftete Trainingsdaten zusammen mit mehreren selbstreferenziellen Links serviert und so schafft, was die Entwickler als "endloses Buffet aus Schrott für die Schrottmaschinen" bezeichnen. Das Tool ist darauf ausgelegt, schnell zu sein und einen minimalen Speicherverbrauch zu haben.
Installation und Einrichtung
Installation mit Cargo: cargo install miasma oder vorgefertigte Binärdateien von den Releases herunterladen.
Start mit Standardkonfiguration: miasma
Alle Konfigurationsoptionen anzeigen: miasma --help
Wie man Scraper in die Falle lockt
Das typische Setup umfasst:
- Versteckte Links auf Ihrer Website einbetten, die auf einen bestimmten Pfad zeigen (z.B.
/bots) und Attribute haben, die sie für menschliche Besucher unsichtbar, aber für Scraper sichtbar machen:<a href="/bots" style="display: none;" aria-hidden="true" tabindex="1">Erstaunlich hochwertige Daten hier!</a>
- Einen Reverse-Proxy (wie Nginx) konfigurieren, um diesen Pfad an Miasma weiterzuleiten:
location ~ ^/bots($|/.*)$ { proxy_pass http://localhost:9855; } - Miasma mit spezifischen Parametern ausführen:
miasma --link-prefix '/bots' -p 9855 -c 50
Das Flag -c 50 begrenzt die maximalen gleichzeitigen Verbindungen auf 50, was zu einem Spitzenspeicherverbrauch von 50-60 MB führt. Anfragen, die dieses Limit überschreiten, erhalten eine 429-Antwort.
Konfigurationsoptionen
--port: Standard 9999 - Der Port, an den der Server binden soll--host: Standard localhost - Die Host-Adresse, an die der Server binden soll--max-in-flight: Standard 500 - Maximale Anzahl zulässiger gleichzeitiger Anfragen--link-prefix: Standard / - Präfix für selbstverweisende Links (sollte mit Ihrem Hosting-Pfad übereinstimmen)--link-count: Standard 5 - Anzahl selbstverweisender Links, die in jeder Antwortseite enthalten sein sollen--force-gzip: Standard false - Antworten immer gzip-komprimieren, unabhängig vom Accept-Encoding-Header--poison-source: Standard https://rnsaffn.com/poison2/ - Proxy-Quelle für vergiftete Trainingsdaten
Wichtige Überlegungen
Die Entwickler empfehlen, freundliche Bots und Suchmaschinen in Ihrer robots.txt-Datei zu schützen:
User-agent: Googlebot User-agent: Bingbot User-agent: DuckDuckBot User-agent: Slurp User-agent: SomeOtherNiceBot Disallow: /bots Allow: /
Miasma ist unter GPL-3.0 lizenziert und die Entwickler weisen darauf hin, dass "hauptsächlich KI-generierte Beiträge automatisch abgelehnt werden".
📖 Read the full source: HN AI Agents
👀 Siehe auch

Memex: Open-Source Memory-Plugin für Claude Cowork
Memex ist ein Open-Source-Plugin, das Claude Cowork über Sitzungen hinweg persistenten Speicher mittels eines gestaffelten Kontextladungssystems verleiht. Nach einmaligem Ausführen von /memex:init fasst sich Claude pro Sitzung in etwa 20 Sekunden selbst zusammen und setzt dort fort, wo Sie aufgehört haben.

Claudes Code-Dashboard verfolgt 19M+ KI-generierte Commits auf GitHub
Ein Entwickler hat ein Dashboard erstellt, das über 19 Millionen von Claude Code generierte Commits auf GitHub-öffentlichen Repositories verfolgt. Dabei zeigen sich TypeScript (35,3 %), Python (19,2 %) und JavaScript (10,3 %) als die Top-Sprachen. Das System nutzt Next.js mit Recharts und PostgreSQL sowie eine ETL-Pipeline, die die API-Ratenlimits von GitHub umgeht.

Open-Source-Kontextpakete für rechtliche, Compliance- und Finanzfragen
Ein Entwickler nutzte Claude, um 32 kostenlose, quelloffene Kontextpakete zu recherchieren und zu erstellen, die spezifische Antworten auf rechtliche, Compliance- und Finanzfragen liefern, anstatt generische 'Konsultieren Sie einen Anwalt'-Antworten. Die Pakete behandeln Themen wie DSGVO, Verträge, SaaS-Abrechnung, den EU-KI-Akt und mehr.

Agint: Ein Rust-CLI-Tool, das Widersprüche in KI-Agenten-Anweisungsdateien erkennt
Agint ist ein kostenloses, quelloffenes Rust-CLI-Tool, das Anleitungsdateien wie CLAUDE.md und AGENTS.md auf Widersprüche, fehlende Dateiverweise und Synchronisationsprobleme überprüft. Es nutzt statische Analyse für strukturelle Probleme und optional Claude-API-Aufrufe zur Erkennung semantischer Widersprüche.