🧠 Prompt Fuzzer — интерактивный fuzzer для защиты системного промпта GenAI‑приложений

Prompt Fuzzer — это open source‑утилита для динамического тестирования системного промпта на устойчивость к jailbreak‑атакам, prompt‑инъекциям и попыткам вытянуть системные данные

💻 Что умеет Prompt Fuzzer
🔔 Моделирует реальные атаки на промпт: jailbreak (DAN, AIM, harmful behavior, amnesia, linguistic evasion и др.), prompt injection (authoritative role, typoglycemia и др.) и системный prompt extraction
🔔 Динамически адаптирует тесты под домен и конфигурацию конкретного приложения, чтобы проверки были ближе к боевым сценариям использования.
🔔 Выдаёт оценку безопасности промпта по каждой атаке: broken (сломали защиту), resilient (выдержал), errors (неоднозначный результат), помогая понять, где именно промпт уязвим.

⬇️ Установка и запуск
👉 Установка через pip:

pip install prompt-security-fuzzer

👉 Затем задать ключ LLM‑провайдера (по умолчанию OPENAI_API_KEY):

export OPENAI_API_KEY=sk-123XXXXXXXXXXXX
prompt-security-fuzzer

👉 Переменные окружения
- Можно использовать .env рядом с утилитой, либо экспортировать ключи напрямую.
- Поддерживаются 16+ провайдеров: OpenAI, Anthropic, Azure OpenAI, Cohere, Google PaLM, YandexGPT, Baichuan, Jina, PromptLayer и др. через свои ENV‑ключи (ANTHROPIC_API_KEY, GOOGLE_API_KEY, YC_API_KEY и т.п.).

🧾 Режимы работы и CLI
⏺️ Интерктивный режим (по умолчанию):
1) Запускаете prompt-security-fuzzer,
2) Вставляете системный промпт,
3) Запускаете серию атак и потом дорабатываете промпт в встроенном Playground‑чате.

⏺️ Batch‑режим для CI/CD и автопроверок:
➡️ Прогнать тесты по готовому файлу с системным промптом:

prompt-security-fuzzer -b ./system_prompt.examples/medium_system_prompt.txt

➡️ Подключить кастомный бенчмарк атак:

prompt-security-fuzzer -b ./system_prompt.examples/medium_system_prompt.txt \
  --custom-benchmark=ps_fuzz/attack_data/custom_benchmark1.csv

➡️ Запустить только подмножество тестов:

prompt-security-fuzzer -b ./system_prompt.examples/medium_system_prompt.txt \
  --custom-benchmark=ps_fuzz/attack_data/custom_benchmark1.csv \
  --tests='["ucar","amnesia"]'

#security #ai #llm #tool

🔗 Все наши каналы 🔁 Все наши чаты 🪧 Для связи с менеджером

☕️ Krakatau — инструмент для реверса и анализа Java-байткода

Krakatau — это open source-набор инструментов для анализа, дизассемблирования и декомпиляции Java-байткода. Утилита позволяет разбирать .class и .jar-файлы, исследовать структуру байткода и выполнять глубокий реверс Java-приложений.

Инструмент часто используется в reverse engineering, malware-анализе и security-исследованиях Java-ПО, где необходимо понять логику работы программы на уровне JVM-инструкций.


📐 Основные возможности Krakatau
📉 Дизассемблирование Java-байткода — преобразует .class-файлы в читаемый assembly-подобный формат JVM.
📉 Декомпиляция в Java-код — позволяет восстановить исходную логику программы из байткода.
📉 Ассемблер для JVM-байткода — можно модифицировать и пересобирать .class-файлы.
📉 Работа с JAR-архивами — поддерживает анализ и извлечение байткода из .jar.
📉 Подходит для malware-анализа — удобен для исследования обфусцированных Java-приложений.


⬇️ Установка
Krakatau v2 написан на Rust, поэтому сначала нужно установить Rust toolchain.

git clone https://github.com/Storyyeller/Krakatau.git
cd Krakatau
cargo build --release

После сборки бинарник появится в:

target/release/krak2

⏺️Его можно добавить в PATH или запускать напрямую.


💻 Базовый сценарий использования

1️⃣ Дизассемблирование .class-файла:

krak2 dis --out out_dir Example.class

2️⃣ Дизассемблирование .jar-архива:

krak2 dis --out disassembled.zip app.jar

3️⃣ Сборка .class из .j-файла:

krak2 asm --out Foo.class Foo.j

4️⃣ Сборка .jar из набора .j файлов:

krak2 asm --out modified.jar source_dir/

#reverse #java #malware #security #tool

🔗 Все наши каналы 🔁 Все наши чаты 🪧 Для связи с менеджером

☁️ pwnat — инструмент для обхода NAT и создания соединения через firewall

pwnat — утилита для обхода NAT и firewall-ограничений, позволяющая устанавливать прямое TCP-соединение между двумя хостами, даже если один из них находится за NAT. Инструмент использует особенности обработки ICMP-пакетов и позволяет создавать канал связи без необходимости проброса портов.

Основные возможности pwnat
📉 Обход NAT и firewall — позволяет устанавливать соединения между хостами без port forwarding.
📉 Работа через ICMP-трафик — использует особенности сетевых стеков для передачи данных через ping-пакеты.
📉 Создание TCP-туннеля — позволяет пробрасывать локальные порты через NAT.
📉 Минимальные зависимости — лёгкий инструмент, который можно быстро собрать и запустить.
🖱 Кроссплатформенность — поддерживает Linux, macOS и другие Unix-подобные системы.

⬇️ Установка
Сборка из исходников

git clone https://github.com/samyk/pwnat.git
cd pwnat
make

После сборки бинарник pwnat можно запускать напрямую.

🔎 Базовый сценарий использования
pwnat работает по модели server-client.

⛓️‍💥 Запуск сервера (публичная машина)

pwnat -s 2222

Это создаёт сервер, который будет принимать соединения и пробрасывать их на указанный порт.

🕸 Подключение клиента (машина за NAT)

pwnat -c <server_ip> 2222

После установления соединения создаётся TCP-канал между машинами.

🎇 Пример использования с SSH
Можно получить доступ к машине за NAT через SSH:

ssh user@localhost -p 2222

Таким образом создаётся туннель через NAT без проброса портов.

#network #pentest #redteam #nat #security #tool

🔗 Все наши каналы 🔁 Все наши чаты 🪧 Для связи с менеджером

🔎 gitGraber — инструмент для поиска утекших секретов в GitHub

gitGraber — open source-утилита для автоматического поиска утекших секретов в публичных GitHub-репозиториях. Инструмент анализирует коммиты, код и изменения в репозиториях и пытается обнаружить API-ключи, токены, пароли и другие чувствительные данные, случайно опубликованные разработчиками.

Такие утечки встречаются достаточно часто и могут привести к компрометации инфраструктуры, облачных сервисов и CI/CD-систем.

🌐 Основные возможности gitGraber
⏺️ Поиск секретов в GitHub — анализирует коммиты и код на наличие токенов, ключей и паролей.
⏺️ Поддержка множества сервисов — AWS, Google API, Slack, Stripe, Telegram, GitHub tokens и других.
⏺️ Фильтрация по ключевым словам — можно искать утечки, связанные с конкретной компанией или проектом.
⏺️ Автоматический мониторинг GitHub — инструмент способен отслеживать новые коммиты и изменения.
⏺️ Лёгкая интеграция — работает через GitHub API и может использоваться в OSINT-исследованиях.

⬇️ Установка

git clone https://github.com/hisxo/gitGraber.git
cd gitGraber
pip3 install -r requirements.txt

После установки инструмент можно запускать напрямую через Python.

⛓️‍💥 Базовый сценарий использования
Поиск утекших ключей по ключевому слову:

python3 gitGraber.py -k companyname

Инструмент будет искать коммиты и репозитории, где встречается указанное ключевое слово.

#osint #github #security #bugbounty #tool

🔗 Все наши каналы 🔁 Все наши чаты 🪧 Для связи с менеджером

🔎 DetectFlow — инструмент для автоматизации разработки detection-правил

DetectFlow — open source-инструмент от SOC Prime, предназначенный для автоматизации процессов Detection Engineering. Он помогает создавать, тестировать и поддерживать правила обнаружения угроз для SIEM, EDR и других систем мониторинга безопасности.

🕸 Основные возможности DetectFlow
📉 Автоматизация разработки detection-правил — упрощает создание и поддержку правил обнаружения.
📉 Поддержка Sigma — интеграция с популярным форматом правил Sigma.
📉 Workflow-подход — управление жизненным циклом detection-правил: разработка, тестирование, обновление.
📉 Интеграция с CI/CD — правила можно автоматически проверять и развёртывать.
🖱 Стандартизация Detection Engineering — помогает командам SOC структурировать процессы создания детектов.

💻Пример workflow разработки детекта
DetectFlow помогает выстроить pipeline создания detection-правил.

Типичный процесс может выглядеть так:
1️⃣ Анализ угрозы или техники из MITRE ATT&CK
2️⃣ Создание detection-правила (например, Sigma)
3️⃣ Тестирование на логах
4️⃣ Проверка корректности правила
5️⃣ Развёртывание в SIEM
Такой workflow позволяет SOC-командам быстрее внедрять новые детекты и уменьшать количество ошибок.

⬇️ Базовый запуск
Клонирование репозитория и запуск

git clone https://github.com/socprime/detectflow-one-click-local-deployment.git
cd detectflow-one-click-local-deployment
chmod +x deploy-detectflow-minikube.sh
./deploy-detectflow-minikube.sh

После запуска можно создавать и тестировать detection-правила в рамках workflow.

#soc #detectionengineering #sigma #threathunting #security #tool

🔗 Все наши каналы 🔁 Все наши чаты 🪧 Для связи с менеджером

🍯 ADTrapper — инструмент для обнаружения атак в Active Directory с помощью honeypot-аккаунтов

ADTrapper — open source-инструмент для обнаружения атак внутри инфраструктуры Microsoft Active Directory. Он создаёт honeypot-объекты и ловушки в AD, которые позволяют выявлять злоумышленников во время разведки, lateral movement и попыток повышения привилегий.

Идея инструмента проста: создать в каталоге приманки, которые выглядят как реальные учётные записи или ресурсы. Любая попытка взаимодействия с такими объектами практически всегда означает подозрительную активность.

🪧 Основные возможности ADTrapper
▶️ Honeypot-учётные записи — создание ловушек в Active Directory для обнаружения злоумышленников.
▶️ Обнаружение reconnaissance-активности — выявляет попытки сканирования и enumeration AD.
▶️ Отслеживание lateral movement — реагирует на попытки использования trap-учёток.
▶️ Интеграция с логированием — события можно отправлять в SIEM или системы мониторинга.
▶️ Минимальное влияние на инфраструктуру — ловушки не мешают работе пользователей.

🕸 Как работает ADTrapper
ADTrapper разворачивает специальные honeypot-объекты внутри Active Directory:
⏺️фальшивые сервисные аккаунты
⏺️приманки-администраторы
⏺️ложные ресурсы или группы

Когда злоумышленник выполняет разведку например через:
⏺️BloodHound
⏺️LDAP enumeration
⏺️AD reconnaissance
он может обнаружить эти объекты.

Любое взаимодействие с ними генерирует событие безопасности, которое можно использовать для обнаружения атаки.

💻 Базовый сценарий использования
Клонирование репозитория

git clone https://github.com/MHaggis/ADTrapper.git
cd ADTrapper
cp env.example .env

Запуск инструмента

./deploy.sh

docker-compose up -d
docker-compose exec -T database psql -U postgres < supabase/migrations/0001_simple_setup.sql

После запуска веб-сервис будет доступен по адресу https://localhost:3000

#activedirectory #blueteam #defense #honeypot #security #tool

🔗 Все наши каналы 🔁 Все наши чаты 🪧 Для связи с менеджером

🧿 Sirius — мощный сканер уязвимостей и управления поверхностью атаки

Sirius — это современный open source-инструмент для автоматизированного сканирования уязвимостей, анализа инфраструктуры и управления атакуемой поверхностью (ASM). Он сочетает в себе функции сканера, менеджера активов и платформы для непрерывного мониторинга безопасности.

❗️ Основные возможности
➡️ Asset discovery — автоматическое обнаружение доменов, поддоменов и сервисов
➡️ Vulnerability scanning — поиск уязвимостей с использованием шаблонов и правил
➡️ Continuous monitoring — постоянное отслеживание изменений attack surface
➡️ Интеграция с Nuclei — использование шаблонов для глубокого сканирования
➡️ Управление активами — централизованный контроль найденных ресурсов
➡️ Масштабируемость — подходит для больших инфраструктур и команд

❓ Как работает Sirius
📉 Sirius объединяет несколько этапов анализа в единую систему:
📉 сбор активов (domains, IP, services)
📉 сканирование сервисов и портов
📉 применение шаблонов уязвимостей
🖱 агрегация и корреляция результатов

Инструмент может использоваться вместе с:
⏺️Nuclei
⏺️Subfinder
⏺️Amass
Это позволяет строить полноценный пайплайн для разведки и поиска уязвимостей.

⬇️ Установка и запуск

git clone https://github.com/SiriusScan/Sirius.git
cd Sirius
docker compose -f docker-compose.installer.yaml run --rm sirius-installer
docker compose up -d

После запуска интерфейс и API будут доступны по адресу https://localhost:3000 для управления сканированием.

#security #pentest #bugbounty #asm #vulnerability #recon #tool

🔗 Все наши каналы 🔁 Все наши чаты 🪧 Для связи с менеджером

🔑 Gixy-Next — инструмент для анализа безопасности конфигураций Nginx

Gixy — это open source-анализатор конфигураций Nginx, который помогает находить потенциальные уязвимости, ошибки и небезопасные настройки. Инструмент особенно полезен как для DevOps задач так и для проведения пентеста web-инфраструктуры. Он автоматически проверяет конфигурационные файлы и выявляет проблемы, которые могут привести к утечкам данных, обходу ограничений или выполнению вредоносных запросов.

Основные возможности
📉 Анализ конфигураций Nginx — поиск небезопасных директив и ошибок
📉 Обнаружение уязвимостей — выявляет SSRF, open redirect, header injection и др.
📉 Проверка include-файлов — анализирует всю цепочку конфигураций
📉 Плагины — расширяемая система проверок
📉 Простой запуск — не требует сложной настройки
🖱 Быстрая проверка — подходит для CI/CD и автоматизации

❓ Как работает Gixy
Gixy анализирует конфигурацию Nginx и применяет набор правил для поиска проблем:
▶️ парсинг nginx.conf и include-файлов
▶️ анализ директив и их комбинаций
▶️ проверка потенциально опасных паттернов
▶️ выявление логических ошибок конфигурации

Инструмент находит проблемы, связанные с:
⏺️SSRF
⏺️Open Redirect
⏺️Unsafe proxy_pass
⏺️Header Injection

🧾 Пример использования
Установка

pip3 install gixy-next

Запуск проверки

gixy /etc/nginx/nginx.conf

Проверка директории

gixy /etc/nginx/

#nginx #security #devops #pentest #web #tool

🔗 Все наши каналы 🔁 Все наши чаты 🪧 Для связи с менеджером

🎯 enject — защита .env секретов от утечек через AI и код

enject — это open source-инструмент, который скрывает чувствительные данные из .env файлов, предотвращая их утечку при работе с AI, логированием и сторонними сервисами. Ранее проект назывался enveil.

🕸 Идея инструмента
Вместо хранения секретов в открытом виде:
👉 значения подменяются/маскируются
👉 доступ к ним контролируется
👉 реальные данные не попадают в сторонние системы

❗️ Даже если код обрабатывается AI — секреты остаются скрытыми


🧠 Основные возможности
↗️ Защита .env — скрывает API-ключи, токены и пароли
↗️ Anti-AI leakage — предотвращает утечки в LLM/IDE/логирование
↗️ Минимальные изменения — не требует полной переработки проекта
↗️ Open-source — можно проверить и адаптировать под свою инфраструктуру

❓ Как работает enject
Инструмент действует как промежуточный слой между приложением и секретами:
⏺️ перехватывает обращения к переменным окружения
⏺️ подменяет реальные значения безопасными представлениями
⏺️ возвращает настоящие данные только в нужный момент

В результате:
▶️секреты не «светятся» в коде
▶️не попадают в AI-запросы
▶️не утекут через логи или дебаг


⛓️‍💥 Базовый сценарий использования

Клонирование репозитория

git clone https://github.com/greatscott/enject
cd enject
cargo build --release

Настройка окружения

cd your-project
enject init

Дальше инструмент интегрируется в процесс запуска приложения и начинает фильтровать доступ к секретам.

#security #devsecops #env #secrets #privacy #ai #tool #infosec

🔗 Все наши каналы 🔁 Все наши чаты 🪧 Для связи с менеджером

🌐 MESH — P2P-сеть для удалённой криминалистика Android в любой точке мира

MESH — это open source-инструмент для удалённой форензики мобильных устройств и сетевого мониторинга через зашифрованную peer-to-peer сеть. Он позволяет анализировать устройства (Android / iOS), даже если к ним нет прямого доступа.

🧠 Идея инструмента
Вместо VPN и централизованных серверов используется overlay mesh-сеть:
▶️устройства выглядят как будто находятся в одной локальной сети
▶️соединение строится напрямую между узлами
▶️нет единой точки отказа

В основе — модифицированный протокол Tailscale с self-hosted control plane и разделением управления и трафика.

🧿Основные возможности
📉 P2P форензика — анализ устройств через прямые соединения без проброса портов
📉 End-to-end шифрование — WireGuard / AmneziaWG с автоматическим управлением ключами
📉 Обход DPI и цензуры — обфускация трафика + fallback на HTTPS-реле
📉 CGNAT bypass — устройства получают виртуальные адреса и работают как в одной сети
📉 Интеграция с инструментами — MVT, AndroidQF, ADB, libimobiledevice
📉 Kill-switch — изоляция устройства во время анализа
🖱 Ephemeral-сети* — быстрое создание и уничтожение forensic-сессий

*Ephemeral-сети — это временные сети, которые создаются под конкретную задачу

☁️ Как работает MESH

MESH создаёт распределённую сеть из трёх компонентов:

⏺️ Control plane — координация узлов и обмен ключами
⏺️ Analyst node — машина исследователя
⏺️ Endpoint — целевое устройство (Android/iOS)

При этом:
➡️ трафик идёт напрямую между узлами
➡️ control plane не участвует в передаче данных
➡️ при блокировке UDP используется HTTPS relay

Это позволяет:
➡️ обходить NAT
➡️ скрывать активность от DPI
➡️ работать в цензурированных средах

🧾 Базовый сценарий использования

1️⃣ Клонирование репозитория

git clone https://github.com/BARGHEST-ngo/MESH.git
cd mesh/control-plane

2️⃣ Запуск control plane

docker-compose up -d

3️⃣ Доступ к веб-интерфейсу
https://localhost:3000/login

4️⃣ Создание API-ключа

docker exec headscale headscale apikeys create --expiration 90d

После этого можно подключать устройства и начинать форензику.

#mesh #p2p #forensics #mobile #privacy #security #blueteam #dfir #threatintel

🔗 Все наши каналы 🔁 Все наши чаты 🪧 Для связи с менеджером

Supply Chain Monitor — мониторинг зависимостей и supply chain рисков

Supply Chain Monitor — инструмент от Elastic для отслеживания изменений в зависимостях и выявления рисков в цепочке поставок ПО (supply chain) в популярных экосистемах (npm, PyPI и др.).

Основные возможности
📉 Мониторинг изменений зависимостей (packages)
📉 Обнаружение подозрительных обновлений
📉 Поддержка популярных package-экосистем
📉 Анализ supply chain рисков
📉 Автоматизированный сбор и обработка данных
🖱 Выявление аномалий и потенциальных атак

Ключевые особенности
1️⃣ Фокус на supply chain безопасности
Помогает находить атаки через зависимости (dependency hijacking, backdoors)
2️⃣ Анализ изменений пакетов
Отслеживает резкие или подозрительные изменения версий и содержимого
3️⃣ Подходит для Threat Intelligence
Может использоваться для исследования атак на open-source экосистемы

⬇️ Примеры использования
Клонирование репозитория и запуск

git clone https://github.com/elastic/supply-chain-monitor
cd supply-chain-monitor
docker compose up

➡️ Быстрый запуск (one-shot анализ)

python monitor.py --once

➡️ Непрерывный мониторинг (топ 1000 пакетов)

python monitor.py --top 1000 --interval 300

#security #devsecops #supplychain #infosec #cybersecurity #opensource #threatintel

🔗 Все наши каналы 🔁 Все наши чаты 🪧 Для связи с менеджером

🔎 Auditd: как Linux отслеживает всё, что происходит в системе

Auditd — это встроенная система аудита в Linux, которая записывает кто, что и когда сделал в системе.
Если тебе нужно понять, *кто удалил файл*, *кто получил доступ к /etc/shadow* или *когда изменили конфиг* — это как раз его задача.

❓ Как это работает
Auditd состоит из нескольких частей:
▶️ auditd (демон) — собирает и пишет логи
▶️ auditctl — добавляет правила (что именно отслеживать)
▶️ ausearch / aureport — помогает анализировать логи

🧠 Что можно отслеживать
Auditd умеет фиксировать почти всё:
🔁 доступ к файлам и каталогам
🪧 действия пользователей
❗️ попытки входа
💻 запуск команд
🧾 попытки аутентификации

⬇️ Установка
В большинстве дистрибутивов Auditd доступен из стандартных репозиториев:

Debian / Ubuntu:

apt install auditd audispd-plugins

RHEL / CentOS:

yum install audit

После установки сервис обычно запускается автоматически. При необходимости:

systemctl enable auditd
systemctl start auditd

🎯 Пример использования
Добавим правило для отслеживания изменений файла /etc/passwd:

auditctl -w /etc/passwd -p wa -k passwd_changes

Параметры:
-w — указание файла для наблюдения
-p wa — отслеживание записи (write) и изменения атрибутов (attribute)
-k — ключ для удобного поиска событий

🛡 Расположение логов

Журналы аудита по умолчанию сохраняются в:

/var/log/audit/audit.log

Для анализа рекомендуется использовать:
* ausearch — выборка событий
* aureport — генерация отчетов

#linux #auditd #cybersecurity #infosec #sysadmin #logging #security #devops

🔗 Все наши каналы 🔁 Все наши чаты 🪧 Для связи с менеджером

🪧Исследователи смогли обойти защиту приложения Евросоюза для проверки возраста менее чем за 2 минуты. На днях Евросоюз представил новое приложение для проверки возраста, которое позволяет пользователям подтверждать свой возраст в интернете, не передавая личные данные платформам. Таким образом, сайтам больше не нужно собирать конфиденциальную информацию.

🧿Критика обрушилась вскоре после того, как один из политических деятелей назвал новое приложение технически совершенным и соответствующим самым высоким стандартам конфиденциальности, подчеркнув, что его открытый исходный код обеспечивает прозрачность.

↗️Способ обойти защиту
Консультант по безопасности Пол Мур обнаружил, что приложение хранит зашифрованный PIN-код локально, но, что особенно важно, шифрование не привязано к хранилищу личных данных пользователя, где хранятся конфиденциальные данные для верификации.

Это открывает возможности для удивительно простого обхода защиты. Удалив определенные значения, связанные с PIN-кодом, из файлов конфигурации приложения и перезапустив его, злоумышленник может установить новый PIN-код, сохранив при этом доступ к учетным данным, созданным в предыдущем профиле.

👉Другие недостатки контроля безопасности приложения
Исследователь также указал на дополнительные уязвимости, которые еще больше упрощают перебор паролей или попытки их обойти:

1️⃣Ограничение скорости, которое обычно используется для предотвращения многократного подбора PIN-кодов, хранится в виде простого счетчика в том же редактируемом файле конфигурации. Обнулите его, и система забудет, сколько попыток уже было предпринято.

2️⃣Биометрическая аутентификация, в свою очередь, управляется одним логическим флагом. Измените его значение с «истина» на «ложь», и приложение просто перестанет использовать биометрическую аутентификацию.

🔁Заявление ЕС
Официальные лица признали, что представленная публике версия еще не является готовым потребительским продуктом, несмотря на то, что ее назвали «готовой». В Еврокомиссии заявили, что представленное приложение «обладает всеми функциями», которые планировались для пользователей, но подчеркнули, что на практике это «все еще демонстрационная версия».

По словам пресс-секретаря, ключевое отличие заключается в том, что приложение еще официально не представлено гражданам. Вместо этого его исходный код опубликован в открытом доступе специально для того, чтобы его можно было изучить.

#news #security #vulnerabilities

🔗 Все наши каналы 🔁 Все наши чаты 🪧 Для связи с менеджером

🐊croc

Инструмент, предоставляющий возможность простого и безопасного способа отправки файлов с одного компьютера на другой.

Инструмент позволяет выполнять следующие функции:
▶️Позволяет любым двум компьютерам передавать данные (через ретрансляционный сервер);
▶️Обеспечивает сквозное шифрование (с использованием PAKE);
▶️Облегчает кроссплатформенную передачу (Windows, Linux, Mac);
▶️Поддерживает передачу множества файлов;
▶️Позволяет возобновлять прерванные передачи;
▶️Не требует локального сервера или проброса портов;
▶️Приоритет IPv6 с резервным использованием IPv4;
▶️Может использовать прокси, например Tor.

⬇️Установить можно в одну команду через Docker.

croc() { [ $# -eq 0 ] && set -- ""; mkdir -p "$HOME/.config/croc"; docker run --rm -it --user "$(id -u):$(id -g)" -v "$(pwd):/c" -v "$HOME/.config/croc:/.config/croc" -w /c -e CROC_SECRET docker.io/schollz/croc "$@"; }

Использование
0️⃣ Чтобы отправить файл необходимо после команды send указать до него путь и ввести кодовую фразу.
Для получения файла просто необходимо ввести ту же кодовую фразу.

Кодовая фраза используется для установления соглашения о ключах с аутентификацией по паролю, в рамках которого генерируется секретный ключ для отправителя и получателя, используемый для сквозного шифрования.

1️⃣ В Linux и macOS процесс отправки и получения данных немного отличается. Чтобы избежать утечки секретных данных через имя процесса необходимо запустить croc с секретными данными в качестве переменной среды. Например, чтобы получить файл с секретом ***:

CROC_SECRET=*** croc

2️⃣ Отправка нескольких файлов

croc send [file1] [file2] [file3] [folder1] [folder2]

3️⃣ Отправка текста

croc send --text "hello world"

4️⃣ Изменение алгоритма хэширования на imohash

croc send --hash imohash SOMEFILE

#security #tools #share

🔗 Все наши каналы 🔁 Все наши чаты 🪧 Для связи с менеджером

🕸 CVE MCP Server — MCP-сервер для получения информации об уязвимостях CVE

CVE MCP Server — open-source MCP-сервер, который позволяет AI-ассистентам получать актуальную информацию об уязвимостях по идентификатору CVE. Инструмент обращается к базе MITRE и возвращает описание уязвимости, что упрощает анализ инцидентов, triage и исследование угроз.

🛡 Основные возможности
📉 Поиск информации по CVE ID
📉 Получение описания уязвимости из базы MITRE
📉 Использование через Model Context Protocol (MCP)
📉 Интеграция с Claude Desktop и другими MCP-клиентами
📉 Поддержка stdio и SSE режимов работы
🖱 Полностью open-source

💻 Примеры использования
➡️ Быстрая проверка деталей CVE во время расследования инцидента
➡️ Анализ найденных уязвимостей без перехода на сторонние сайты
➡️ Использование AI для изучения информации о CVE
➡️ Автоматизация процессов vulnerability management
➡️ Интеграция в собственные AI-инструменты и пайплайны

↗️ Быстрый старт
1️⃣ Установка

git clone https://github.com/mukul975/cve-mcp-server.git
cd cve-mcp-server
python -m venv venv && source venv/bin/activate
pip install -e .

После этого лимит увеличивается с 5 до 50 запросов за 30 секунд.

2️⃣ Первое использование
После добавления сервера в Claude Desktop или другой MCP-клиент можно сразу выполнять запросы без настройки API-ключей:
▶️"What is CVE-2021-44228? Is it actively exploited?"

Сервер автоматически получит информацию из NVD, проверит наличие уязвимости в каталоге CISA KEV и покажет EPSS-оценку вероятности эксплуатации.
▶️"Scan these Python packages for vulnerabilities: requests 2.28.0, flask 2.2.0, django 3.2.0"

3️⃣ Ускорение работы
Для увеличения лимита запросов к NVD достаточно добавить бесплатный API-ключ:

echo 'NVD_API_KEY=your-key-here' > .env

4️⃣ Полный анализ риска
После добавления всех поддерживаемых API-ключей можно выполнять комплексную оценку уязвимостей:
▶️"Calculate the risk score for CVE-2024-3400 and tell me if we should patch immediately."

#mcp #cve #vulnerabilitymanagement #ai #llm #cybersecurity #infosec #opensource #security #claude

🔗 Все наши каналы 🔁Все наши чаты 🪧Для связи с менеджером

🔎 RedTiger-Tools — многофункциональный инструмент для Pentest и OSINT

RedTiger-Tools — open-source платформа, объединяющая инструменты для пентеста, OSINT и автоматизации. Проект поддерживает систему плагинов, что позволяет расширять его функциональность и использовать как единую рабочую среду для различных задач.

🌐 Основные возможности
📉 Сканирование веб-приложений и поиск уязвимостей
📉 Сканирование портов и обнаружение хостов
📉 Сбор OSINT по username, email, IP, телефону и криптокошелькам
📉 Обход веб-сайтов и поиск URL (Crawler)
📉 Анализ и удаление метаданных файлов
📉 Клонирование веб-страниц
📉 Поддержка пользовательских плагинов
🖱 Работа через CLI и интерактивный интерфейс

↗️ Примеры использования
➡️ Поиск открытых портов и активных хостов в сети
➡️ Поиск уязвимостей веб-приложений
➡️ OSINT-разведка по имени пользователя или email
➡️ Анализ метаданных документов
➡️ Клонирование веб-страниц для тестирования безопасности

⬇️ Установка
Установите Python и Git, затем выполните:

git clone https://github.com/loxy0devlp/RedTiger-Tools.git
cd RedTiger-Tools
python3 setup.py

Запуск инструмента:
python3 redtiger.py

⛓️‍💥 Примеры команд
Сканирование портов:
python3 redtiger.py --port-scanner --target 192.168.1.10

Поиск информации по username:
python3 redtiger.py --username-tracker --target username

Поиск уязвимостей веб-приложения:
python3 redtiger.py --vulnerability-scanner --target https://example.com

#pentest #osint #cybersecurity #infosec #bugbounty #security #opensource #linux #python

🔗 Все наши каналы 🔁 Все наши чаты 🪧 Для связи с менеджером

92% на тесте по ИБ — и клик по фишингу в тот же понедельник

Реальная история: бухгалтер прошла обучение по безопасности, набрала 92% на тесте. А через неделю открыла вложение из письма, замаскированного под запрос контрагента. Классический Spearphishing Attachment. В это же время инженер из IT-отдела получил то же письмо — и за 4 минуты скинул хеш вложения в канал #security-alerts. Одна компания, одна угроза, противоположные реакции. Разница — не в знаниях. Оба прошли один курс. Разница в том, стала ли безопасность рабочей привычкой.

И вот тут начинается самое интересное. Verizon DBIR 2025 говорит: 60% утечек связаны с человеческим поведением. В России ситуация жёстче — по данным Innostage SOC CyberART, 80% инцидентов за первое полугодие 2024 вызваны человеческим фактором. При этом формальное обучение проходит подавляющее большинство сотрудников. И на этом всё заканчивается.

Почему так? Знание само по себе не формирует рефлекс. Есть модель BMAP: поведение меняется, когда совпадают три вещи — мотивация (зачем мне это), способность (насколько легко поступить правильно) и триггер (что напомнит в момент решения). Ежегодный курс работает только с мотивацией, да и то на уровне абстрактного «фишинг — плохо». В 9 утра с горящими дедлайнами это не спасает.

🎯По данным SANS, 62% специалистов по security awareness не имеют метрик поведенческих изменений. Они отчитываются процентом прохождения курсов, но не могут связать обучение со снижением рисков. Это не программа обучения — это отчётность ради отчётности.

Как проверить, где вы на самом деле? Спросите себя: какой у вас click-rate по фишинговым симуляциям? Если ответ «не знаем» — вы на первом уровне зрелости из пяти. Типичный baseline в компании без программы awareness: click-rate 25–35%, report-rate ниже 5%.

🎇Что реально работает:

• Фишинговые симуляции минимум раз в месяц с адаптивной сложностью, а не ежегодная акция «для галочки»
• Шаблоны, покрывающие реальные TTPs атакующих — вложения с макросами, поддельные SSO-порталы, запросы на передачу данных
• Интеграция результатов с SOC и SIEM — чтобы awareness-метрики стали предвестниками инцидентов, а не запаздывающей статистикой

Отдельный момент: GenAI удвоил объём фишинга за 2024 год. IBM X-Force фиксирует — генерация фишинговых писем с помощью ИИ быстрее в 11 раз при сопоставимом качестве. Грамотный русский, персонализация, правдоподобные домены. Времена, когда фишинг выдавал себя кривой грамматикой, прошли.

Галочка в ведомости не спасла ещё ни одну компанию. Подробный разбор пятиуровневой модели зрелости, конкретные шаблоны симуляций и метрики, которые стоит внедрить — в полной версии статьи⬇️

https://codeby.net/threads/kak-postroit-kul-turu-informatsionnoi-bezopasnosti-v-kompanii-ot-formal-nykh-politik-k-zhivomu-obucheniyu-sotrudnikov.94972/

🔎Разговоры с искусственным интеллектом становятся общедоступными.

В прошлом году было обнаружено, что Google индексирует публичные ссылки на разговоры с ChatGPT, превращая приватные беседы в открытые поисковые результаты. Каталоги, содержащие чаты и ссылки на общие беседы, не были должным образом защищены от индексации.

В этом году похожая проблема появилась у DeepSeek. Исследователь обнаружил, что ссылки на общие чаты DeepSeek в настоящее время индексируются Google. Для просмотра таких страниц исследователь использовал следующий запрос site:chat.deepseek.com/share.

🧠Почему так происходит?
1️⃣Для понимания проблемы исследователь создал простой запрос в DeepSeek и в правом верхнем углу интерфейса нажал на небольшую стрелку. При нажатии на нее DeepSeek создает общедоступную страницу для публикации беседы.

2️⃣При нажатии на кнопку «Поделиться» сначала открывается небольшое меню, в котором пользователи могут выбрать, какие вопросы и ответы из беседы следует включить в общую ссылку.

3️⃣Далее появляется всплывающее окно с пояснением, что любой, у кого есть ссылка, может просмотреть общий диалог. Однако не упоминается, что сама ссылка может быть проиндексирована поисковыми системами. На практике это означает, что «любой» потенциально может включать в себя людей, которые найдут URL в поисковой системе, а не только тех, с кем этой ссылкой поделились намеренно.

🔁Какая информация становится доступной?
Каждый общий чат можно дополнительно изучить с помощью инструментов разработчика браузера. Изучив поля метаданных, такие как inserted_at, можно определить, когда был создан диалог, и установить временную метку, связанную с общим чатом.

Кроме того, можно проанализировать отдельные разветвления запросов, поскольку они включены в данные общего диалога и доступны для изучения.

P. S. Похожая проблема также наблюдается у Claude.

#LLM #news #security

🔗 Все наши каналы 🔁 Все наши чаты 🪧 Для связи с менеджером

Rtfobj: извлечение объектов из RTF-файлов

Rtfobj — инструмент для извлечения встроенных объектов из файлов формата RTF (Rich Text Format). RTF-файлы часто используются для распространения вредоносных программ через встроенные объекты, такие как OLE-объекты, и этот инструмент позволяет их обнаруживать и извлекать для дальнейшего анализа.

▶️извлечение встроенных объектов из RTF-файлов, включая OLE-объекты и пакеты
▶️идентификация типов объектов
▶️сохранение извлеченных объектов в файлы для автономного анализа
▶️поддержка ZIP-архивов с паролями
▶️рекурсивный поиск в каталогах
выборочное извлечение объектов по номеру

⬇️Установка

pipх install oletools

Проверка

rtfobj -h

⏺️Анализ RTF-файла

rtfobj malicious.rtf

⏺️Извлечение всех объектов в указанную директорию

rtfobj -s all -d ./extracted malicious.rtf

⏺️Рекурсивный поиск и анализ всех RTF-файлов в каталоге

rtfobj -r /path/to/rtf/files/

⏺️Анализ ZIP-архива с RTF-файлами

rtfobj -z "password" archive.zip

⏺️Полный анализ с сохранением и логированием

rtfobj -s all -d ./output -l debug malicious.rtf

🎇Преимущества
▶️специализируется на извлечении объектов из RTF
▶️поддерживает выборочное сохранение обнаруженных объектов
▶️работает с файлами внутри ZIP-архивов
▶️может рекурсивно обрабатывать все RTF-файлы в директории
▶️автоматически определяет типы извлеченных объектов

#rtfobj #rtf #malwareanalysis #security #oletools #maldoc #forensics #pentest #tool

🔗 Все наши каналы 🔁 Все наши чаты 🪧 Для связи с менеджером

Pyxswf: обнаружение и извлечение Flash-объектов

Pyxswf — инструмент для обнаружения, извлечения и анализа Flash-объектов (SWF), встроенных в файлы, такие как документы MS Office и RTF. Особенно полезен для анализа вредоносных программ, использующих Flash для эксплуатации уязвимостей.

▶️извлечение SWF-объектов из OLE-структуры документов Office
▶️извлечение Flash-объектов из RTF-файлов с парсингом шестнадцатеричного кодирования
▶️сохранение извлеченных объектов с именем в формате MD5-хеша для идентификации
▶️сканирование SWF-файлов с помощью YARA-правил для обнаружения известных сигнатур
▶️проверка MD5-сигнатур для идентификации известных вредоносных SWF
▶️дефляция сжатых SWF-файлов для анализа содержимого
▶️отображение заголовка SWF для быстрой оценки структуры

⬇️Установка

pipх install oletools

Проверка

pyxswf -h

⏺️Извлечение SWF-объектов

pyxswf -X malicious.doc

⏺️Сканирование с использованием YARA

pyxswf -y document.doc

⏺️Отображение заголовка SWF

pyxswf -H file.swf

⏺️Дефляция сжатого SWF

pyxswf -d compressed.swf

⏺️Полный анализ (извлечение, дефляция и сканирование)

pyxswf -X -d -y suspicious.doc

#pyxswf #flash #swf #security #oletools #pentest #tool

🔗 Все наши каналы 🔁 Все наши чаты 🪧 Для связи с менеджером