WAFW00F: Технологический инструмент для идентификации веб-приложений межсетевых экранов

WAFW00F - инструмент с открытым исходным кодом, разработанный для точного определения и классификации (снятия отпечатков) продуктов Web Application Firewall (WAF), защищающих веб-сайт. Поддержкой и развитием проекта занимается компания EnableSecurity. Этот инструмент является стандартным в арсенале специалистов по кибербезопасности, пентестеров и администраторов, позволяя им проанализировать безопасностный периметр целевого приложения.

👉WAFW00F использует трехуровневый подход для определения WAF:
▶️Пассивный анализ - отправляет обычный HTTP-запрос и ищет сигнатуры в заголовках (например, X-Protected-By, Server), cookies или HTML-коде. Многие WAF оставляют уникальные следы
▶️Активное тестирование - если пассивный анализ не сработал, отправляет подозрительные запросы (инъекции SQL, XSS). Анализирует ответы на блокировку (специальные страницы ошибок, коды состояния (403, 406) или заголовки)
▶️Эвристический анализ - если первые два шага не дали результата, применяет алгоритмы к собранным ответам, чтобы определить, реагирует ли система безопасности на зондирование.

База сигнатур включает более

150 WAF (Cloudflare, Imperva Incapsula, F5 BIG-IP, Fortinet, ModSecurity, AWS, Google Cloud, Microsoft Azure и другие)

.

⬇️Установка

pipх install wafw00f

Проверка

wafw00f -h

⏺️Базовая проверка

wafw00f https://example.org

При успешном обнаружении вывод будет содержать информацию о производителе и модели WAF.

⏺️Просмотр полного списка детектируемых систем защиты

wafw00f -l

Эта команда выводит обширную таблицу с именами WAF и их производителями, что полезно для ознакомления с возможностями инструмента.

⏺️Проверка нескольких целей и вывод в файл

wafw00f https://site1.com https://site2.net -o results.json

Флаг -o (или --output) позволяет экспортировать результаты в файл. Формат (JSON, CSV, plain text) определяется по расширению файла (.json, .csv, .txt).

⏺️Агрессивное тестирование для выявления всех возможных WAF

wafw00f https://target.com -a -v

Ключ -a (--findall) заставляет инструмент продолжить тестирование даже после первого успешного совпадения, чтобы найти все возможные WAF. Флаг -v увеличивает детализацию вывода.

#WAFW00F #tool #pentest #WAF

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

🐘 Pacu — фреймворк для эксплуатации AWS‑окружений и проверки облачной безопасности

Pacu — открытый AWS exploitation‑фреймворк от Rhino Security Labs, который помогает выявлять ошибки конфигурации в аккаунтах AWS. Инструмент построен модульно, поддерживает десятки сценариев атак (от эскалации привилегий до обхода логирования) и позволяет быстро собирать боевые цепочки действий против облачной инфраструктуры.

🎇 Основные возможности Pacu
📉 Модульная архитектура: десятки модулей для скнирования, повышения привелегий и создание бекдоров IAM‑пользователей, атак на Lambda и работы с логами.
📉 Использует локальную SQLite‑БД и общую структуру данных, чтобы повторно использовать результаты модулей и минимизировать количество AWS API‑запросов.
🖱 Встроенный аудит: логирование команд, экспорт отчётов и таймлайна атаки для последующего анализа и документирования.

💻 Базовый сценарий использования
▶️ Первый запуск создаёт сессию, в которой хранятся AWS‑ключи и все собранные данные; можно держать несколько сессий под разные тесты и окружения.
▶️ Через команду set_keys задаются access key, secret key и (опционально) session token, после чего становятся доступны модули для работы с целевым AWS‑аккаунтом.
▶️ Команды list, help <module>, run <module> помогают быстро находить нужные модули и запускать их с параметрами, включая таргетинг по регионам (--regions eu-west-1,us-west-1).

⬇️ Установка и запуск
⏺️ Установка Pacu и зависимостей:

pip3 install -U pip
pip3 install -U pacu
pacu

⏺️ При первом запуске задать имя сессии и затем добавить AWS‑ключи командой set_keys по интерактивным подсказкам.

2️⃣ Запуск через Docker
⏺️ Запуск с дефолтным entrypoint:

docker run -it rhinosecuritylabs/pacu:latest

⏺️ Для работы с реальными AWS‑кредитами можно примонтировать локальные ~/.aws в контейнер

docker run -it -v ~/.aws:/root/.aws rhinosecuritylabs/pacu:latest

#aws #security #pentest #tool

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

Dorkbot: Автоматизированный инструмент для поиска уязвимостей через поисковые системы

Dorkbot — модульный инструмент командной строки с открытым исходным кодом, предназначенный для автоматизации поиска уязвимостей на веб-ресурсах, обнаруженных через публичные поисковые системы или архивы интернета (Common Crawl и Wayback Machine). Его архитектура разделяет процессы сбора целей (индексирования) и их проверки (сканирования), что обеспечивает гибкость и контроль на каждом этапе безопасности.

👉Dorkbot функционирует на основе модульной системы, состоящей из двух ключевых компонентов:
▶️Индексаторы (Indexers) - модули, отвечающие за сбор списка целей (URL-адресов). Они выполняют поисковые запросы через различные источники
▶️Сканеры (Scanners) - модули, которые выполняют непосредственно проверку безопасности каждой собранной цели на наличие уязвимостей

Все обнаруженные цели сохраняются в базе данных, что позволяет управлять ими, отслеживать статус проверки и избегать дублирования. После сканирования формируется детальный отчет в формате

JSON

, содержащий информацию о найденных уязвимостях.

⬇️Установка

pipх install dorkbot 

Проверка

dorkbot -h

⏺️Выполним поиск целей через Google Custom Search API (индексатор google_api) и сразу сканируем 10 случайных целей из найденных с помощью сканера Wapiti

dorkbot -i google_api -o key=YOUR_API_KEY -o engine=YOUR_CSE_ID -o query="inurl:view.php?id=" -s wapiti --count 10 --random --log scan_session.log

▶️-i google_api и -o - активируют индексатор Google API и передают ему необходимые аргументы (ключ, ID поисковой системы и поисковый запрос)
▶️-s wapiti - указывает сканер для проверки уязвимостей
▶️--count 10 - ограничивает обработку (индексацию и/или сканирование) 10 целями
▶️--random - обеспечивает случайный порядок выбора целей для обработки, что полезно для выборки
▶️--log scan_session.log - перенаправляет вывод логов в указанный файл для последующего анализа

⏺️Эта команда демонстрирует работу с базой данных целей и блоклистом без запуска сканирования

dorkbot -d /opt/security/dorkbot.db --list-targets --unscanned-only --add-blocklist-item "regex:.*logout.*" --add-blocklist-item "host:admin.example.com" --prune

▶️-d /opt/security/dorkbot.db - указывает путь к файлу базы данных SQLite
▶️--list-targets --unscanned-only - выводит список всех целей, которые еще не были отсканированы
▶️--add-blocklist-item - добавляет правила в блоклист. В данном случае блокируются все URL, содержащие подстроку logout (регулярное выражение), и все цели с хостом admin.example.com
▶️--prune - критически важная операция, которая применяет правила блоклиста и систему отпечатков (fingerprinting) к существующей базе данных.

Цели, соответствующие новым правилам блоклиста, будут помечены как отсканированные (или удалены, если добавить флаг -m), а дубликаты на основе отпечатков будут исключены из очереди на сканирование

#dorkbot #tool #pentest #URL

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

☁️ Covenant — .NET C2‑фреймворк для пост-эксплуатаци

Covenant — кросс-платформенный C2 на ASP.NET Core с веб‑панелью, много‑пользовательским режимом и поддержкой «Grunt»‑имплантов для управления скомпрометированными хостами в корпоративных сетях.

⛓️‍💥 Основные возможности Covenant
📉 Интуитивный web‑интерфейс: управление слушателями, имплантами (Grunts), задачами, файлами и отчётами прямо из браузера, с поддержкой нескольких операторов одновременно.
📉 Мульти-платформенность и Docker: сервер на .NET Core можно запускать на Linux, Windows и macOS, а также в Docker‑контейнере, что удобно для lab‑окружений и изолированных C2‑хостов.
🖱 Listener Profiles: профили слушателей позволяют кастомизировать HTTP(S)/Network‑трафик, маскируя его под легитимные запросы и упрощая обход детекта.

🧠 Импланты Grunt и криптография
⏺️ Grunt — это .NET‑имплант, который периодически коннектится к слушателю, получает команды, исполняет их и отправляет результаты, поддерживая типичные C2‑операции (команды, файлы, модульные задачи).
⏺️ Реализован защищённый обмен ключами + опциональный SSL, что обеспечивает forward secrecy и защищает трафик от пассивного прослушивания.
⏺️ Dynamic Compilation: каждое новое задание или Grunt компилируются «на лету» через Roslyn и обфусцируются ConfuserEx, что снижает количество полностью статичных сигнатурных пейлоадов.

⬇️ Установка и запуск
1️⃣ Быстрый старт через .NET / git
▶️ Клонировать репозиторий и собрать приложение:

git clone --recurse-submodules https://github.com/cobbr/Covenant.git
cd Covenant/Covenant
dotnet build
dotnet run

▶️ Затем открыть панель по адресу вида https://127.0.0.1:7443/, создать учётку оператора и перейти к настройке Listener/Launcher/Grunt.

2️⃣ Запуск через Docker
▶️ Использовать готовый Docker‑образ и пробросить порты + volume для хранения данных:

docker run -it -p 7443:7443 -p 80:80 -p 443:443 --name covenant -v </absolute/path/to/Covenant/Covenant/Data>:/app/Data covenant

▶️ После старта сервер работает как обычный C2‑бэкенд, доступный по HTTPS для всей команды.

#c2 #dotnet #redteam #tool

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

🧠 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

🗺 Social Mapper

Инструмент с открытым исходным кодом, который использует технологию распознавания лиц для сопоставления профилей в социальных сетях на разных платформах. Автоматически ищет в указываемых социальных сетях имена и фотографии целей для точного определения и группировки профилей. По результатам работы генерирует отчет.

Поддерживает поиск в следующих социальных сетях:
⏺️LinkedIn;
⏺️Facebook;
⏺️Pinterest;
⏺️Twitter;
⏺️Google Plus;
⏺️Instagram;
⏺️ВКонтакте;
⏺️Weibo;
⏺️Douban.

Установка
1️⃣Для работы требуется предварительная установка Firefox.

sudo add-apt-repository ppa:mozillateam/firefox-next && sudo apt update && sudo apt upgrade

2️⃣Установить Geckodriver для и убедиться, что он находится в переменной PATH.

3️⃣Далее необходимы следующие компоненты:

sudo apt-get install build-essential cmake
sudo apt-get install libgtk-3-dev
sudo apt-get install libboost-all-dev

4️⃣Клонирование репозитория и установка зависимостей:

git clone https://github.com/Greenwolf/social_mapper
cd social_mapper/setup
python3 -m pip install --no-cache-dir -r requirements.txt

5️⃣Завершающим шагом необходимо в браузере для каждой социальной сети войти в профиль и сохранить страницы со статусом "trust this browser" или "unknown browser".

➡️Использование
Для запуска инструмента необходимо указать 4 параметра: формат ввода, входной файл или папку и основной режим работы:
-f, --format - форматы вида name, csv, imagefolder, socialmapper;
-i, --input - название компании, файл CSV, папка с изображениями или HTML-файл;
-m, --mode - fast или accurate позволяет выбрать пропуск потенциальных целей после нахождения первого вероятного совпадения, что в некоторых случаях может многократно ускорить работу программы

💻Примеры
Быстрая проверка в Facebook и Twitter некоторых целей, которые хранятся в папке с изображениями:

python3 social_mapper.py -f imagefolder -i ./Input-Examples/imagefolder/ -m fast -fb -tw

Проверка компании Evil Corp LLC, где количество ложных срабатываний должно быть сведено к минимуму:

python3 social_mapper.py -f company -i "Evil Corp LLC" -m accurate -a -t strict

#osint #tool #search

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

В истории киберпреступности мало фигур, сопоставимых с Альбертом Гонсалесом. Сын кубинских эмигрантов прошел путь от школьника, взломавшего NASA, до информатора Секретной службы и одновременно лидера банды, укравшей данные 170 миллионов банковских карт.

⏺️Как все начиналось
Гонсалес родился в Майами. В 12 лет сам купил первый компьютер, а к 14 взломал сети NASA. Учителя называли его «проблемным лидером группы ботаников». В 1999-м он с приятелями взломал правительственные сервера Индии — визит ФБР закончился лишь предупреждением.

⏺️Shadowcrew и вербовка
К 2002 году Гонсалес переехал в Нью-Джерси и стал ключевой фигурой на подпольном форуме Shadowcrew. Под ником CumbaJohnny он торговал крадеными кредитками. В 2003-м его арестовали случайно — полицейский обратил внимание на парня в женском парике. При нем нашли 15 поддельных карт, а дома — миллионы номеров. Но вместо тюрьмы Гонсалесу предложили сделку: свобода в обмен на сотрудничество.

Он помог внедрить агентов в администрацию Shadowcrew и даже предложил перенести серверы форума на оборудование, которое «принадлежало ему». На самом деле серверы стояли в армейском гараже под контролем Секретной службы. В 2004 году 28 участников Shadowcrew арестовали.

⏺️«Разбогатей или умри»
Гонсалес вернулся в Майами и формально продолжил сотрудничать с властями, но втайне собрал новую команду. С 2005 по 2007 год они внедряли снифферы в Wi-Fi сети крупнейших ритейлеров. Первой жертвой стала сеть TJX Companies — украдено 40 миллионов номеров карт. В конце 2007-го взломали платежную систему Heartland Payment System, 7-Eleven и Hannaford Bros.

Общий улов — еще

130 миллионов

карт. Операцию назвали

«Get rich or die tryin’»

по мотивам альбома

50 Cent

.

⏺️Арест и приговор
7 мая 2008 года ФБР арестовало Гонсалеса. К тому моменту он успел закопать 1,1 миллиона долларов в пластиковых контейнерах на заднем дворе родителей (следователи нашли их по карте, нарисованной самим хакером). Он купил квартиру в Майами, BMW, Rolex и кольцо Tiffany. Ему грозило пожизненное. Адвокаты пытались давить на диагнозы: синдром Аспергера, интернет-зависимость, но судью Патти Сарис это не убедило. 25 марта 2010 года Гонсалеса приговорили к 20 годам лишения свободы с конфискацией 2,7 миллиона долларов.

⏺️Что с ним сейчас
На 2026 год Альберту Гонсалесу 44 года, он все еще в заключении. Приговор вынесен в 2010-м, срок идет с ареста в 2008-м. Освобождение ожидается не ранее 2028 года. Информации о досрочном освобождении нет.
Гонсалес вошел в историю как человек, воплотивший двойной стандарт борьбы с киберпреступностью: охотник и дичь, агент и предатель.

Ущерб от его действий превысил 200 миллионов долларов. Он не был активистом — просто охотником за деньгами, который слишком долго испытывал удачу. Его дело до сих пор изучают в Академии ФБР как классический кейс «крота» из мира хакинга.

#Гонсалес #CumbaJohnny #TJX #NASA #Shadowcrew #news