Международный университет Флориды создал ресурс для криминалистов, исследователей и вообще всех.
И открыл доступ к огромной библиотеке работ по криминалистике (во всём ее многообразии).
https://forensiclibrary.org

Именно так, на мой (и их) взгляд создается пространство для развития науки. Так что добро пожаловать)

Awesome information for WebSockets security research

https://github.com/PalindromeLabs/awesome-websocket-security

https://github.com/OWASP/ASVS/blob/master/4.0/OWASP%20Application%20Security%20Verification%20Standard%204.0.3-ru.pdf за адаптацию и перевод спасибо Андрею Титову

4 магических слова ;-)

​​SMS Import / Export

Это простое приложение для Android, которое импортирует и экспортирует сообщения SMS и MMS, а также журналы вызовов.

Root не требуется. Поддерживает планировщик

https://github.com/tmo1/sms-ie

F-droid: https://f-droid.org/packages/com.github.tmo1.sms_ie/

Знакомы вам ситуации?
1. У Заказчика стоит доменная политика 10 символов, строчные и прописные, цифры и спецсимволы (хорошая политика), но вы с внешки удачно заспреили пароль Fduecn2022! (Август2022! на русской раскладке) и получили доступы в почту, облако и VPN?
2. У Заказчика хороший домен с тировой архитектурой, но вам удалось найти в сети старый стенд, который никто не использует test.local. Далее ZeroLogon и Password Reuse на основной домен?
3. У Заказчика много УЗ с не истекающими паролями и вообще в домене есть "стандартные" пароли.
Все это большие риски безопасности, но что в этих случаях можно советовать Заказчику?
В сотрудничестве с @ewig_m и @Riocool, мы рады сообщить о первом выпуске проекта с открытым исходным кодом DC Sonar, который предоставляет функциональность для анализа доменов AD на предмет рисков безопасности, связанных с учетными записями:
- Выгрузка и перебор NTLM хэшей из заданных доменов AD для получения списка учетных записей со слабыми и уязвимыми паролями;
- Анализ учетных записей домена AD, чтобы составить список УЗ с никогда не истекающими паролями;
- Анализ учетных записей домена AD по NTLM хэшам паролей для определения учетных записей и доменов, в которых пароли повторяются.

Дополнительную информацию можно найти в репозитории https://github.com/ST1LLY/dc-sonar.

🖥 Нерешенные проблемы безопасности машинного обучения

Вместе с исследователями из Google Brain и OpenAI мы публикуем статью о нерешенных проблемах безопасности машинного обучения . В связи с возникающими проблемами безопасности в ML, такими как те, которые возникли в недавних крупномасштабных моделях, мы предлагаем новую дорожную карту для безопасности ML и уточняем технические проблемы, которые необходимо решить в этой области.

Machine Learning | Big Data

Многие разработчики возмущены появлением Github Copilot [1] и использованием их кода ИИ для написания нового кода. А, тем временем, Brendan Dolan-Gavitt из NYU Tandon School of Engineering создал его аналог с открытым кодом и который можно использовать локально. Встречаем FauxPilot [2] в основе которого модели Salesforce CodeGet [3] и NVIDIA Triton Inference Server [4].

Для работы требуется процессор NVIDIA с объёмом видеопамяти от 2ГБ и где-то до 32ГБ для самых больших языковых моделей, выбор из нескольких моделей предусмотрен.

Для тех кто хочет поработать продуктами по кодогенерации локально и сделать что-то своё и уникальное, это хороший пример того с чего можно начать и что доступно с открытым кодом.

Ссылки:
[1] https://t.me/begtin/4020
[2] https://github.com/moyix/fauxpilot
[3] https://github.com/salesforce/CodeGen
[4] https://developer.nvidia.com/nvidia-triton-inference-server

#opensource #github #copilot #datatools #programming #fauxpilot

Программист из Австралии Трой Хант решил поиздеваться над спамерами весьма изощрённым способом.

Спамерам, чьи письма Трой перемещает в специальную папку, автоматически приходит ответ, в котором говорится, что Трою очень интересно полученное предложение и он готов к сотрудничеству, только просит заполнить небольшую регистрационную форму, указав свои контакты.

Дальше и начинается веселье - клюнувшего спамера просят ввести адрес электронной почты и придумать пароль. Но всё дело в том, что подходящий пароль придумать просто невозможно!

Спамеру выдвигаются всё новые и новые требования:
- Пароль должен содержать хотя бы одну заглавную букву
- Пароль должен содержать хотя бы одну цифру
- Пароль не должен заканчиваться на «!» или «1»
- Пароль должен содержать имя главного персонажа мультсериала Симпсоны
- Пароль должен заканчиваться на «dog»
…

Самых настойчивых ожидает сообщение, что нужно придумать новый пароль, так как введённый уже кто-то использует =)

В своём блоге Трой пишет, что ловушка работает и спамеры реально тратят своё время (пусть даже и всего 80 секунд) впустую.

Пост в блоге Троя Ханта здесь: https://www.troyhunt.com/sending-spammers-to-password-purgatory-with-microsoft-power-automate-and-cloudflare-workers-kv/
Почувствовать себя в роли спамера, придумывающего пароль, можно тут: https://password-purgatory.pages.dev

​​SSTImap

Automatic #SSTI detection tool

SSTImap is a penetration testing software that can check websites for Code Injection and Server-Side Template Injection vulnerabilities and exploit them, giving access to the operating system itself.

This tool was developed to be used as an interactive penetration testing tool for SSTI detection and exploitation, which allows more advanced exploitation.

https://github.com/vladko312/SSTImap

julianbuettner/tcp-over-http
A TCP proxy using HTTP - Reach SSH behind a Nginx reverse proxy
Language: Rust
Stars: 128 Issues: 0 Forks: 2
https://github.com/julianbuettner/tcp-over-http

hmaverickadams/Windows-WiFi-Extractor
Extract Windows Wi-Fi Passwords to Remote URL
Language: Python
Stars: 127 Issues: 0 Forks: 30
https://github.com/hmaverickadams/Windows-WiFi-Extractor

В ядре Linux выявлены эксплуатируемые уязвимости в POSIX CPU timer, cls_route и nf_tables
В ядре Linux выявлено несколько уязвимостей, вызванных обращением к уже освобождённым областям памяти и позволяющих локальному пользователю повысить свои привилегии в системе. Для всех рассматриваемых проблем созданы рабочие прототипы эксплоитов, которые будут опубликованы через неделю после публикации информации об уявзимостях. Патчи с устранением проблем отправлены разработчикам ядра Linux.

Тема сегодняшнего поста это Threat Modeling для Kubernetes методом STRIDE (Spoofing, Tampering, Repudiation, Information Disclosure, Denial of Service, and Elevation of Privilege).

Занимался кто?)

Думаю если и да, то совсем мало кто ... Ведь сидеть разбираться в этом, закапываться в какие-то бумаги мало кто из нас хочет.

Но, одни добрые ребята, взяли и позволили это дело значительно упростить!

В итоге процесс выглядит следующим образом:
1) Скачиваем Microsoft Threat Modeling Tool (MS-TMT)
2) Скачиваем шаблон для этой MS-TMT для поддержки k8s (его как раз ребята и написали и выложили в открытый доступ)
3) Начинаем из разных предоставленных субъектов и объектов рисовать в MS-TMT свою диаграмму взаимодействий между разными ними и обозначать границы доверия (а может у вас ZeroTrust).
4) Далее система сама эта проанализирует и сгенерирует отчет с обнаруженными угрозами по STRIDE.
5) Занимаемся анализом угроз в MS-TMT - отмечаем как: требует исследования, не применима или уже имеет тако-то митигейшен.

Уязвимость в ядре Linux, позволяющая изменить содержимое tmpfs и разделяемой памяти
В ядре Linux выявлена уязвимость (CVE-2022-2590), позволяющая непривилегированному пользователю изменить отражённые в память файлы (mmap) и файлы в tmpfs, не имея прав на запись в них, и поднять свои привилегии в системе. По своему типу выявленная проблема напоминает уязвимость Dirty COW, но отличается тем, что ограничивается только воздействием на данные в разделяемой памяти (shmem / tmpfs). Проблема в том числе может применяться для модификации запущенных исполняемых файлов, использующих разделяемую память.