Записки потомственного it'шника
275 subscribers
509 photos
40 videos
204 files
1.65K links
Краткость — сестра таланта.
Автоматизация — мать порядка.
Ransomware'щики — боги.
Батя — программист over 80+ level.
Мать — бухгалтер, соскачившая с цифр на контдитерские изделия.
Ну а я — бакалавр ИБ по собственной воле.
Update: уже магистр.
Download Telegram
Forwarded from GitTools
​​Список уязвимостей отсутствующих в Nuclei

Шаблоны CVE в официальном репозитории nuclei-templates бывают бесполезны для публичных bug bounty программ, так как большое количество людей использует эти шаблоны в поисках быстрых и простых уязвимостей.

Однако, за нас с вами потрудились и собрали список известных CVE, шаблоны для которых отсутствуют в Nuclei. Таким образом, вы можете составить собственные шаблоны, отыскать новые уязвимости и при желании поделиться с сообществом.

https://github.com/edoardottt/missing-cve-nuclei-templates

#web #recon #cve #infosec
🤯
Кто может попытаться это объяснить?)
Forwarded from k8s (in)security (r0binak)
Вы знали, что с помощью инструкции COPY в Dockerfile можно копировать любые файлы из интересующего нас образа? Потенциально это позволяет излекать чувствительные файлы без авторизации из любого образа.

Так например из образа madhuakula/hacker-container копируется директория /root/pwnchart в образ alpine по пути /pwnchart.

Импакт может быть довольно существенный, но я надеюсь никто не хранит чувствительные данные внутри контейнера :)
Forwarded from GitTools
​​Hacker tools

Переписанные хакерские скрипты на Go (Golang).

https://github.com/dreddsa5dies/goHackTools

#soft #infosec
Forwarded from Experimental chill
Я тут писал, что свой рост инженера я видел, когда из неопределенности появлялась определенность благодаря моим усилиям, меня попросили раскрыть тему.

Вообще это достаточно метафизическая фраза, которая сработала на меня. Не факт, что работает у других, и историй я слышал много.

Вещи, без которых я не могу жить в рабочем дне:

1. Понятное дело, Google
2. Поиск по коду. Пользуйтесь IDE, пользуйтесь cs.github.com, возможно пользуйтесь copilot. Когда у вас есть API, какая-то мелкая задача, все эти вещи дают быструю скорость просмотра, быстрое обучение мыслительному процессу как устроен тот или иной фреймворк. В один момент вы начинаете понимать от корки до корки как устроены библиотеки, языки, концепты. Примеры, понимание дизайна помогают привыкать. Чем быстрее ваши методы нахождения информации, тем быстрее вы выучите. В какой-то степени IDE даже хуже, потому что кодовая база проекта имеет малую видимость, а поиск по коду гитхаба имеет все репозитории мира.

Пример: я учу https://github.com/3b1b/manim для рисовалки анимаций для математики. Документация не оч, зато тысячи примеров https://github.com/3b1b/videos. Придумал себе задачу, пошел учить, за день учишь прилично, за месяц уже плаваешь в этом. За 3 находишь баги, репортишь, за год пишешь свое (шутка) :)

3. Люди, без них вообще не понимаю как. Мой САМЫЙ сильный рост был, когда я смотрел как мой босс пишет код, ищет информацию, пользуется своими тулзами, фактически скринкаст рабочего дня. Мыслительный процесс профессионала просто невероятно важен. Я всегда с джунами включаю свой экран и показываю как решать их проблемы систематично через тулзы. Постоянно смотрю на других и учусь у них.
4. Понимать тулзы. Я почти уверен, что очень много, кто не знает как работает git, shell, vim, системы сборки и тд. Это безумно глубокие темы, идти смотреть в код, попробовать все команды сильно позволяет расти с точки зрения осознания, а что вообще можно сделать за пару минут.
5. Читать статьи, следить за релизами. Кто-то сделал лучше? Почему вас это останавливает сделать? Принципы/философия/лицензии/бюрократия?

Тулзы, люди и т.д. как раз создают ощущение определенности, когда у вас задачи не получаются. Понятное дело можно ещё тут много говорить про математику, алгоритмы, теорию про P/NP для всяких отрицательных результатов, но такие вещи пригождаются меньше в software engineering.

Помните, что как индустрия Software Engineering существует лет 50 максимум. Мы едва начинаем понимать, что работает, а что нет. Все очень быстро меняется, понимать как решать неопределенность и постоянно учиться позволило мне достаточно быстро вырасти. Возможно это неплохая стратегия, возможно я ошибаюсь.

Ещё была идея, что вероятно в этом и суть хорошего универа -- неважно чему учить, главное, чтобы оно не было слишком простым (стагнация), слишком сложным (разочарование), а чтобы было сложнее на немного (посильный рост). 25 пар в неделю вас убьет, на 7 будет скучно, на 12 с дз будет сложно, но посильно. Так же со спортом и любым обучением. В софте надо постоянно учиться

Вот такое мое мнение. Срач не разводите в комментах, пожалуйста. Такие посты всегда вызывают эмоции на такую большую аудиторию. Будьте любопытны (curious), а не осуждающими (judgemental).
Forwarded from Bounty On Coffee
image_2023-02-24_15-03-20.png
188.3 KB
И такое даже встречалось, и даже не в одном месте, а сразу в нескольких.
Знаете что за бага?
Про Perplexity AI. По поводу ChatGPT моё мнение не поменялось. Это малополезный бредогенератор. Однако это не значит, что я против ИИ чатботов вообще. Приемлемая альтернатива, с которой я теперь частенько играюсь, это Perplexity AI. Сервис также использует модель GPT-3, но в отличие от ChatGPT имеет ряд важных преимуществ:

- можно использовать бесплатно и без регистрации
- работает с актуальными данными (например знает о MS Patch Tuesday на прошлой неделе)
- показывает пруфлинки, можно залезть и проверить на основании чего был нагенерен текст
- позволяет исключать нерелевантные ссылки и перегенерировать текст (например в запросе об "Alexander V. Leonov" можно убрать инфу подтянутую из биографии тезки-океанолога)

В общем, вполне удобная штука, если нужно быстро узнать мнение по какому-то вопросу, а самому искать, ходить по ссылкам и вычитывать странички не хочется. 🙂 На скриншотах сбор ссылок с обзорами MS Patch Tuesday и сбор громких кейсов по фишинговым атакам.

@avleonovrus #PerplexityAI #ChatGPT
Forwarded from Python/ django
🖥 PyGWalker: A Python Library for Exploratory Data Analysis with Visualization

PyGWalker: Turn your pandas dataframe into a Tableau-style User Interface for visual analysis.

PyGWalker: преобразуем датафрейм pandas в пользовательский интерфейс в стиле таблицы для визуального анализа.


pip install pygwalker

🖥 Github
🖥 Colab

@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
В чем различие между "уязвимостями инфраструктуры" и "уязвимостями приложений"? По мне так разница между "уязвимостями инфраструктуры" и "уязвимостями приложений" не техническая, а скорее в способе детектирования и исправления. Это условное разделение, чтобы понимать чем должен заниматься отдел Application Security, а чем отдел Infrastructure Security. Если уязвимость публично известная и у неё есть CVE/BDU, она детектируется сканерами уязвимостей и должна исправляться обновлением ПО/воркэраундом полученным от вендора, то это "уязвимость инфраструктуры". Если уязвимость публично неизвестная, была обнаружена с помощью SAST/DAST инструментов и должна исправляться изменением в коде самописного приложения, то это "уязвимость приложения". А технически и то, и другое может быть уязвимостью одного типа, например, Path Traversal. Технических типов уязвимостей можно выделить великое множество (см. CWE), но в рамках Vulristics я стараюсь всё раскладывать в несколько основных типов, отталкиваясь от уязвимостей, которые заводит MS.

@avleonovrus #насспрашивают
Forwarded from Sysadmin Tools 🇺🇦
🐧🏭 linux-factory

a framework used to create custom debian linux operating systems

https://gitlab.com/risserlabs/community/linux-factory

#debian #linux
Forwarded from Just Security
Опубликовали на Хакере историю одного пентеста.

Рассказали, как недостатки конфигурации STUN сервера позволили проникнуть во внутреннюю сеть, обойти средства защиты и проэксплуатировать Log4Shell. Как удалось захватить виртуальную инфраструктуру с помощью генерации сессии для SAML-аутентификации, продвинуться по сети и получить доменного администратора с помощью классической техники «Pass the hash».

Статья родилась по итогам проекта для крупной ИТ-компании. Мы оценили возможность проникновения во внутреннюю сеть из внешней и дали рекомендации по устранению уязвимостей. Развивая атаки во внутренней сети, СЗИ блокировали вредоносный трафик, но обойдя СЗИ и проэксплуатировав Log4Shell, удалось получить доступ к гипервизору и захватить виртуальную инфраструктуру. Сделать дамп памяти, получить доменную учетную запись, повысить свои привилегии и стать администратором домена.

Короткий вывод — уровень злоумышленника необходимый для захвата ИТ-инфраструктуры должен быть достаточно высоким. Заказчик увидел пробелы в своем процессе патч-менеджмента и промашки администраторов — они хранили пароли в открытом виде и переиспользовали их на разных сервисах.

Можно ли считать этот результат удовлетворительным? Как вообще оценивать результаты пентеста? — Вот, что об этом думают специалисты со стороны заказчика:

«В одном из проектов была уязвимая библиотека, которая имела достаточно высокий CVSS и, при этом, достаточно просто эксплуатировалась. PoC не было, но составить его было вполне можно — коллеги из Китая оставили очень хорошие описания к CVE, за недельку можно заиметь боевой образец. Однако мы знали, что, в силу дополнительных усилений с нашей стороны, эта уязвимость была неприменима.

Мы ждали отчет с кричащими тегами «CRITICAL». В отчете мы увидели эту библиотеку с маркером «LOW». Исполнители прекрасно понимали, как мы защитились, сами же описали причину, по которым эта уязвимость не может быть проэксплуатирована и корректно подсветили факт того, что библиотека является уязвимой и её следует обновить, когда появится патч.

После такого понимаешь:

1) Твоё временное решение проблемы с уязвимостью в компоненте является компетентным — сторонняя команда пришла к тому же выводу.

2) Исполнитель не просто использовал какие-то анализаторы, но осмыслил происходящее, проанализировал потоки данных, сопоставлял логику уязвимости и бизнес-процессы. Получив такое, хочется верить, что он были настолько же дотошны и в других параметрах оценки.

В следующем посте расскажем другие критерии хорошего аудита. Стей Тюнд 🙌
Forwarded from GitHub Community
​DBeaver – Бесплатный, мультиплатформенный инструмент баз данных

Поддерживает любую базу данных, которая имеет драйвер JDBC (что означает - почти любую базу данных)

Также поддерживаются базы не на основе драйверов JDBC, такие как MongoDB, Cassandra, Couchbase, Redis, BigTable, DynamoDB и т. д.

⤷ Ссылка на проект

GitHub | #Interesting #Java #Database #SQL
👍2👎1