Минцифры опубликовало список сайтов и сервисов, которые БУДУТ работать во время блокировок

📌Минцифры сообщило, что операторы связи в пилотном режиме обеспечивают доступность в периоды ограничений работы мобильного интернета следующих ➖сервисов и сайтов:
➖сервисы Госуслуг;
➖сервисы «ВКонтакте», «Oдноклассники», Mail.ru и национальный мессенджер Max;
➖сервисы Яндекса (какие именно не уточняется);
➖маркетплейсы Ozon и Wildberries;
➖Avito;
➖Дзен;
➖Rutube;
➖официальный сайт платёжной системы Мир;
➖сайты Правительства и Администрации ➖Президента России;
➖федеральная платформа дистанционного электронного голосования (ДЭГ);
➖операторы связи Билайн, МегаФон, МТС, Ростелеком, T2 (личные кабинеты операторов связи «большой чётверки» — МТС, «МегаФона», «Т2 РТК Холдинга» (бренд Т2) и «ВымпелКома» (бренд «Билайн)).

По доп. данным, также будут доступны:
сервисы Сбербанка, Альфа-банка, Т-банка, Газпромбанка и Национальной системы платежных карт (НСПК);
➖«Кинопоиск»;
➖онлайн-карты 2GIS;
➖сайт магазина «Магнит».

📕Список будет дополняться. Представители «МегаФона» и «ВымпелКома» сообщили СМИ, что механизм, обеспечивающий доступ клиентам к сайтам из «белого» списка уже работает на их сетях.
Как это будет работать?

Минцифры и операторы связи разработали специальное техническое решение, позволяющее не блокировать такие ресурсы.
Операторы уже обеспечивают доступ к этим сервисам в пилотном режиме. Для доступа к интернет‑ресурсам не требуется дополнительной идентификации и прохождения капчи.

Зачем это сделано?

Мера позволит уменьшить для граждан неудобства, вызванные необходимыми для обеспечения безопасности отключениями мобильного интернета.

Mobile Security Framework (MobSF): Универсальный инструмент для мобильной безопасности

Mobile Security Framework (MobSF) — это платформа для тестирования безопасности мобильных приложений, включающая в себя статический и динамический анализ, анализ вредоносного ПО и оценку безопасности. Она помогает специалистам по тестированию на проникновение, разработчикам и исследователям безопасности быстро и эффективно находить уязвимости в мобильных приложениях.

Основные возможности MobSF
1️⃣ Статический анализ (SAST)
• Поддерживает анализ APK, IPA, AAB, APPX и исходного кода. Позволяет выявлять жёстко прописанные секреты, слабую криптографию, небезопасное хранение и избыточные разрешения.
2️⃣ Динамический анализ (DAST)
• Выполняется в эмуляторах Android (и частично iOS) с возможностью мониторинга сетевых запросов и поведения приложения в runtime. Однако полноценный DAST на реальных устройствах iOS не поддерживается.
3️⃣ Анализ бинарников и вредоносных программ
• Декомпиляция приложений и анализ без доступа к исходному коду. Выявляет встроенные вредоносные компоненты, трекеры, подозрительные поведения.
4️⃣ API-инспектор (Web API Viewer)
• Отображает конечные точки API, заголовки запросов/ответов, параметры и механизмы аутентификации для ручной проверки.
5️⃣ Автоматизация и интеграция в DevSecOps
• CLI и REST API позволяютстроить автоматическое сканирование в CI/CD, делать безопасность встроенной частью процесса разработки.

⬇️ Установка и запуск

Рекомендуемый способ — через Docker:

docker pull opensecurity/mobile-security-framework-mobsf:latest
docker run -it --rm -p 8000:8000 opensecurity/mobile-security-framework-mobsf:latest

➡️ После запуска MobSF доступен по адресу https://127.0.0.1:8000.
➡️ Стандартные учетные данные: mobsf/mobsf

Краткий гайд по работе с MobSF

➡️ Запустите MobSF (Docker или скрипты)
➡️ Откройте веб-интерфейс (обычно localhost:8000)
➡️ Загрузите APK, IPA, бинарник или исходный код
➡️ Анализ — отчёты по уязвимостям, API, поведению
➡️ Проанализируйте отчёт: уязвимости, рекомендации, сетевые запросы

⚠️ Различные блоги отмечают, что анализ отчёта может быть обширным, но MobSF отлично подходит в качестве стартовой отправной точки для тестирования безопасности.

Slither: Статический анализатор для умных контрактов, повышающий безопасность и качество кода

Slither — это современный фреймворк для статического анализа, написанный на Python 3. Он предназначен для глубокого тестирования умных контрактов, написанных на Solidity. В отличие от динамического анализа (например, фаззинга), который выполняется во время работы программы, статический анализ изучает исходный код без его выполнения, выявляя уязвимости, баги и отклонения от лучших практик на ранних стадиях разработки.

➡️Slither предлагает комплексный подход к анализу кода, выходящий далеко за рамки простой проверки синтаксиса.
🟡инструмент содержит предустановленные детекторы, способные находить более 100 типов распространенных уязвимостей, включая: переполнения/исчерпания целочисленного типа (Integer overflows/underflows), перезапись владельца контракта (Ownable contract misuse), доступ к неинициализированным указателям на структуры хранилища.
🟡Slither способен строить графы наследования, графы вызовов функций и диаграммы зависимостей. Это неоценимо для понимания архитектуры сложных проектов, особенно при работе с незнакомым кодом. Он помогает разработчикам увидеть «общую картину» и выявить сложные взаимосвязи, которые могут скрывать логические ошибки.
🟡благодаря командной строке и возможности запуска в автоматическом режиме, Slither легко интегрируется в конвейеры непрерывной интеграции и доставки (CI/CD). Это позволяет проводить автоматические проверки безопасности при каждом коммите, предотвращая попадание потенциально опасного кода в основную ветку.
🟡одно из главных преимуществ Slither — его гибкость. Разработчики могут легко писать собственные детекторы и принтеры, используя богатый API фреймворка. Это позволяет адаптировать инструмент под специфические требования проекта и находить узкоспециализированные шаблоны ошибок.

📎Техническая механика Slither впечатляет:
- Slither сначала компилирует целевой контракт Solidity, используя solc.
- внутренний компилятор Slither преобразует скомпилированный код в собственное промежуточное представление под названием SlithIR.
- анализатор работает с этим промежуточным представлением, применяя к нему статические методы анализа потока данных (data-flow analysis) и статический анализ одиночного присваивания (Static Single Assignment, SSA). Это позволяет точно отслеживать, как данные и управление перемещаются по контракту.
- на основе этого анализа Slither запускает все активные детекторы и принтеры, генерируя понятный и структурированный отчет для пользователя.

🔖Несмотря на мощную внутреннюю архитектуру, начать использовать Slither очень просто. Он устанавливается как пакет Python через pip:

pip install slither-analyzer

Проверяем

slither -h

Запуск базового анализа для контракта в текущей директории осуществляется одной командой:

slither .

👌 Результатом будет детальный отчет с классификацией найденных проблем по уровню серьезности (High, Medium, Low, Informational) и ссылками на соответствующие материалы для их исправления.

‼️ Исследователи из компании ESET обнаружили первую программу вымогатель PromptLock, написанную на базе искусственного интеллекта. Программа использует скрипты на языке Lua для кражи и шифрования данных в системах Windows, macOS и Linux. Кроме того, вымогатель использует свободно доступную языковую модель, доступ к которой осуществляется через API. Это означает, что сгенерированные вредоносные скрипты передаются непосредственно на заражённое устройство.

🔺 Принцип работы
🔺PromptLock написан на Golang и использует API Ollama для доступа к большой языковой модели gpt-oss:20b. Сама модель размещена на удалённом сервере, доступ к которому злоумышленник получет через прокси туннель.
Вредоносная программа использует жестко запрограммированные промпты, заставляющие модель динамически генерировать вредоносные скрипты на языке Lua для следующих целей:
🔺 перечисление файлов в локальной файловой системе;
🔺 проверка целевых файлов;
🔺 кража данных;
🔺 шифрование файлов с использованием нетипичного для программ вымогателей алгоритма SPECK;
🔺 уничтожение данных (в текущих версиях не реализована).

🔺Специалисты ESET сообщили, что данное ВПО не было обнаружено в реальных атаках и скорее является прототипом и экспериментальной программой. Некоторые признаки, указывающие на это:
🔺 использование слабого алгоритма шифрования;
🔺 жестко запрограммированный биткоин адрес;
🔺 нереализованная функция уничтожения данных.

🔺Таким образом, появление PromptLock свидетельствует о том, что искусственный интеллект может быть использован в качестве оружия в вредоносных программах, предлагая кроссплатформенные возможности, гибкость, новые способы уклонения от антивирусных программ и снижая порог вхождения для злоумышленников.

Запускаем новый курс — DevSecOps на практике

⚙️ Знаете, в чём главная фишка DevSecOps?
Безопасность перестаёт быть «тормозом» для разработки. Вместо бесконечных проверок «после релиза» — всё встроено в пайплайн. Код проходит SAST, контейнер — сканируется, инфраструктура — проверяется на compliance. В итоге релизы выходят быстрее, а не медленнее.

Именно об этом наш новый курс:
🟡9 модулей, 48 занятий, 90% практики;
🟡инструменты: Docker, Kubernetes, Terraform, Vault, Ansible, Prometheus;
🟡финальный экзамен в стиле OSCP — только реальные задачи;
🟡опыт авторов: внедрение Zero Trust, построение SOC, DevSec-инструменты для Burp Suite.

❓ Узнать подробнее о курсе

🗓 Старт первого потока — 10 ноября 2025 со скидкой 10%: 125 990 ₽ 113 391 ₽

По данным Gartner, за последние 3 года запрос на специалистов DevSecOps вырос в разы. Компании осознали: «сначала сделать, потом чинить» — слишком дорого. Поэтому инженеры, которые умеют внедрять безопасность в CI/CD, сегодня — одна из самых востребованных профессий в ИБ и DevOps.

⬇️ Записаться со скидкой
🥇 @CodebyManagerBot