Forwarded from #Beacon
nuclei users tamplates.zip
6.9 MB
[Смешанные] Сборка пользовательских/официальных правил для nuclei [1777 файлов]
Многих нет в официальном репозитории nuclei-templates (последняя смешка с оф.репозитория добавлялась сюда три релиза назад)
Многих нет в официальном репозитории nuclei-templates (последняя смешка с оф.репозитория добавлялась сюда три релиза назад)
"Greybox-фаззинг: level up. Как улучшали фаззеры / Блог компании BI.ZONE / Хабр" https://habr.com/ru/company/bizone/blog/570534/
Хабр
Greybox-фаззинг: level up. Как улучшали фаззеры
Автор: Иннокентий Сенновский В предыдущей статье мы рассмотрели, какие вообще фаззеры бывают и как они работают. В этой мы увидим, какие улучшения внедрили разработчики в современные фаззеры, чтобы...
Forwarded from AppSec & Compliance
https://gitlab.com/gitlab-com/support/toolbox/strace-parser
"A tool to analyze raw strace data.
Similar to output provided by the -c flag, but with more detail and capable of handling multiple PIDs.
It can generate the following metrics:
A summary of the top processes, including total syscalls and time spent
Statistics on each type of syscall made for a given number of proccesses
Details of a process, including the statistics, files opened, and related PIDS
A list of all programs executed in session
A list of all file opened in session
A list of the duration spent opening files in a directory and its children
A list of all read/write calls made in session
A histogram showing the quantized distribution of execution times for a given syscall
A pstree style graph of traced processes
The parser will attempt to find all sibling threads of traced processes. For a command executed with or after
the start of the trace this will always be accurate. On existing processes some threads may not be found.
The parser checks for futex calls with a *_PRIVATE flag that share an uaddr; if these do not occur the
parser cannot relate the processes."
_______________________________
"Инструмент для анализа необработанных straceданных.
Аналогично выводу, предоставляемому -c флагом, но с большей детализацией и способностью обрабатывать несколько PID.
Он может генерировать следующие показатели:
* Сводка основных процессов, включая общее количество системных вызовов и затраченное время
* Статистика по каждому типу системного вызова для заданного количества процессов.
* Подробная информация о процессе, включая статистику, открытые файлы и связанные PIDS.
* Список всех программ, выполняемых в сеансе
* Список всех файлов, открытых в сеансе
* Список продолжительности открытия файлов в каталоге и его дочерних элементах.
* Список всех вызовов чтения / записи, сделанных в сеансе
* Гистограмма, показывающая квантованное распределение времени выполнения для данного системного вызова.
* pstree-стилизованные графики отслеживаемых процессов
Парсер попытается найти все родственные потоки отслеживаемых процессов. Для команды, выполняемой с началом трассировки или после нее, это всегда будет точным. В существующих процессах некоторые потоки могут не быть найдены. Парсер проверяет futexвызовы с *_PRIVATEфлагом, который разделяет uaddr; если этого не происходит, синтаксический анализатор не может связать процессы."
"A tool to analyze raw strace data.
Similar to output provided by the -c flag, but with more detail and capable of handling multiple PIDs.
It can generate the following metrics:
A summary of the top processes, including total syscalls and time spent
Statistics on each type of syscall made for a given number of proccesses
Details of a process, including the statistics, files opened, and related PIDS
A list of all programs executed in session
A list of all file opened in session
A list of the duration spent opening files in a directory and its children
A list of all read/write calls made in session
A histogram showing the quantized distribution of execution times for a given syscall
A pstree style graph of traced processes
The parser will attempt to find all sibling threads of traced processes. For a command executed with or after
the start of the trace this will always be accurate. On existing processes some threads may not be found.
The parser checks for futex calls with a *_PRIVATE flag that share an uaddr; if these do not occur the
parser cannot relate the processes."
_______________________________
"Инструмент для анализа необработанных straceданных.
Аналогично выводу, предоставляемому -c флагом, но с большей детализацией и способностью обрабатывать несколько PID.
Он может генерировать следующие показатели:
* Сводка основных процессов, включая общее количество системных вызовов и затраченное время
* Статистика по каждому типу системного вызова для заданного количества процессов.
* Подробная информация о процессе, включая статистику, открытые файлы и связанные PIDS.
* Список всех программ, выполняемых в сеансе
* Список всех файлов, открытых в сеансе
* Список продолжительности открытия файлов в каталоге и его дочерних элементах.
* Список всех вызовов чтения / записи, сделанных в сеансе
* Гистограмма, показывающая квантованное распределение времени выполнения для данного системного вызова.
* pstree-стилизованные графики отслеживаемых процессов
Парсер попытается найти все родственные потоки отслеживаемых процессов. Для команды, выполняемой с началом трассировки или после нее, это всегда будет точным. В существующих процессах некоторые потоки могут не быть найдены. Парсер проверяет futexвызовы с *_PRIVATEфлагом, который разделяет uaddr; если этого не происходит, синтаксический анализатор не может связать процессы."
GitLab
GitLab.com / GitLab Support Team / toolbox / strace-parser · GitLab
Tool to summarize strace output
Forwarded from Security Wine (бывший - DevSecOps Wine) (Denis Yakimov)
Forwarded from Security Wine (бывший - DevSecOps Wine) (Denis Yakimov)
Threat Modelling & Supply-Chain (Part 1: Assets)
Безопасность разработки стала весьма широким доменом в плане охватываемых проблемных зон и инструментов. За последние полгода в одну из решаемых задач попала митигация рисков, связанных с атаками на цепочку поставок (supply-chain attack). Для тех, кто следит за новостями, сразу вспоминаются атаки на SolarWinds (хотя в реальности примеров подобных атак значительно больше). Тем не менее, как связать примеры подобных атак с собственной инфраструктурой и цепочкой поставок не всегда очевидно (чем активно пользуются производители решений SCA).
Чтобы понять, как мы можем защититься от атак на цепочку поставок, требуется декомпозировать задачу, а именно прибегнуть к процессу моделирования угроз: определить защищаемые активы, действия над этими активами, пользователей и потенциальные угрозы, связанные с этими действиями.
Активами могут стать код, зависимости и итоговый артефакт, то есть те компоненты, которые участвуют в цепочке поставок. Также в качестве активов нередко рассматривают сами системы, которые участвуют в процессе сборки артефактов и их развертывания (CI и CD системы).
Раскидывая все процессы разработки на схеме (мне нравится обычный draw.io с плагином dfd) мы имеем архитектуру нашего сборочного конвейера совместно с этапом раскатки. Детализация схемы зависит от вашего погружения вместе с DevOps командами. Модель угроз можно декомпозировать вплоть до всех компонентов Kubernetes. Чтобы точно убедиться, что мы ничего не пропустили, мы можем расписать процессы отдельно:
#threatmodeling #dev #ops #talks
Безопасность разработки стала весьма широким доменом в плане охватываемых проблемных зон и инструментов. За последние полгода в одну из решаемых задач попала митигация рисков, связанных с атаками на цепочку поставок (supply-chain attack). Для тех, кто следит за новостями, сразу вспоминаются атаки на SolarWinds (хотя в реальности примеров подобных атак значительно больше). Тем не менее, как связать примеры подобных атак с собственной инфраструктурой и цепочкой поставок не всегда очевидно (чем активно пользуются производители решений SCA).
Чтобы понять, как мы можем защититься от атак на цепочку поставок, требуется декомпозировать задачу, а именно прибегнуть к процессу моделирования угроз: определить защищаемые активы, действия над этими активами, пользователей и потенциальные угрозы, связанные с этими действиями.
Активами могут стать код, зависимости и итоговый артефакт, то есть те компоненты, которые участвуют в цепочке поставок. Также в качестве активов нередко рассматривают сами системы, которые участвуют в процессе сборки артефактов и их развертывания (CI и CD системы).
Раскидывая все процессы разработки на схеме (мне нравится обычный draw.io с плагином dfd) мы имеем архитектуру нашего сборочного конвейера совместно с этапом раскатки. Детализация схемы зависит от вашего погружения вместе с DevOps командами. Модель угроз можно декомпозировать вплоть до всех компонентов Kubernetes. Чтобы точно убедиться, что мы ничего не пропустили, мы можем расписать процессы отдельно:
CI Master:
- Вызов сборки
- Конфигурация сборки
- Получение секретов git из встроенного хранилища секретов
- ....
К каждому процессу подписываются защищаемыми нами активы:A01: секреты git
A02: код бизнес-приложения
A03: итоговый артефакт
A04: зависимость
...
Совместно с определением процессов и активов рекомендуется определить так называемые доверенные зоны (trusted zones). Они помогают определить логические границы, за которых ответственны те или иные администраторы систем, а также поверхности атаки злоумышленника в случае, если он окажется внутри инфраструктуры.#threatmodeling #dev #ops #talks
Forwarded from Security Wine (бывший - DevSecOps Wine) (Denis Yakimov)
Forwarded from Security Wine (бывший - DevSecOps Wine) (Denis Yakimov)
Threat Modelling & Supply-Chain (Part 2: Threats & Threat Actors)
Следующим этапом определим пользователей наших процессов. Эти же пользователи будут нашими потенциальными нарушителями (threat actors). Рассматривая атаки на цепочки поставок это могут быть внутренние нарушители (разработчики, администраторы CI и CD систем, администраторы кластера, сопровождение ОС и так далее) и внешние (пользователь, который может повилять на общедоступные репозитории).Также на этом этапе мы понимаем, где еще могут использоваться наши защищаемые активы (секреты и код на рабочих станциях).
Далее переходим к главному и самому сложному - раскидывание угроз. Сложность заключается в том, чтобы определить для себя исчерпывающий перечень угроз. В лучшем случаем вам может помочь банк угроз (например MITRE), в худшем случае придется опираться на собственный опыт и известные кейсы.
На помощь могут придти методологии вроде STRIDE (она поможет нам раскидать угрозы по заранее определенным классам), а также деревья атак (поиск атак для реализации угроз посредством их зависимостей друг с другом).
На этом этапе мы можем получить уже множество интересных открытий. Например, оказывается, что разработчик имеет возможность изменять пайплайн развертывания подменяя источник артефактов, внедряя backdoor или малварь. На этом же этапе мы можем определить у себя возможность реализации Dependency Confusion при скачивании зависимости разработчиком из Artifactory и многое другое.
В следующих постах мы поговорим про приоритизацию угроз и формирование требований ИБ по результатам модели угроз. Если вы уже хотите попрактиковаться, то можете почитать пример моделирования угроз для облачного приложения в AWS с использованием STRIDE. Хорошим материалом является также Threat Modeling Training от компании Segment, где есть простые и понятные слайды по всем этапам моделирования угроз.
#threatmodeling #dev #ops #talks
Следующим этапом определим пользователей наших процессов. Эти же пользователи будут нашими потенциальными нарушителями (threat actors). Рассматривая атаки на цепочки поставок это могут быть внутренние нарушители (разработчики, администраторы CI и CD систем, администраторы кластера, сопровождение ОС и так далее) и внешние (пользователь, который может повилять на общедоступные репозитории).Также на этом этапе мы понимаем, где еще могут использоваться наши защищаемые активы (секреты и код на рабочих станциях).
Далее переходим к главному и самому сложному - раскидывание угроз. Сложность заключается в том, чтобы определить для себя исчерпывающий перечень угроз. В лучшем случаем вам может помочь банк угроз (например MITRE), в худшем случае придется опираться на собственный опыт и известные кейсы.
На помощь могут придти методологии вроде STRIDE (она поможет нам раскидать угрозы по заранее определенным классам), а также деревья атак (поиск атак для реализации угроз посредством их зависимостей друг с другом).
На этом этапе мы можем получить уже множество интересных открытий. Например, оказывается, что разработчик имеет возможность изменять пайплайн развертывания подменяя источник артефактов, внедряя backdoor или малварь. На этом же этапе мы можем определить у себя возможность реализации Dependency Confusion при скачивании зависимости разработчиком из Artifactory и многое другое.
В следующих постах мы поговорим про приоритизацию угроз и формирование требований ИБ по результатам модели угроз. Если вы уже хотите попрактиковаться, то можете почитать пример моделирования угроз для облачного приложения в AWS с использованием STRIDE. Хорошим материалом является также Threat Modeling Training от компании Segment, где есть простые и понятные слайды по всем этапам моделирования угроз.
#threatmodeling #dev #ops #talks
Обучение threat modelling от мелкомягких...
https://docs.microsoft.com/en-us/learn/paths/tm-threat-modeling-fundamentals/
https://docs.microsoft.com/en-us/learn/paths/tm-threat-modeling-fundamentals/
Docs
Threat Modeling Security Fundamentals - Learn
This learning path takes you through the four main phases of threat modeling, explains the differences between each data-flow diagram element, walks you through the threat modeling framework, recommends different tools and gives you a step-by-step guide on…
Forwarded from GitHub repos
bilibili/LastOrder-Dota2
Dota2 AI bot
Language: Python
Stars: 85 Issues: 0 Forks: 5
https://github.com/bilibili/LastOrder-Dota2
Dota2 AI bot
Language: Python
Stars: 85 Issues: 0 Forks: 5
https://github.com/bilibili/LastOrder-Dota2
GitHub
GitHub - bilibili/LastOrder-Dota2: Dota2 AI bot
Dota2 AI bot. Contribute to bilibili/LastOrder-Dota2 development by creating an account on GitHub.
Forwarded from запуск завтра
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Искуственный интеллект™ (модель машинного обучения) переводит просьбы на английском языке в питон-код для обработки и представления данных.
Срочно нужен такой же для перевода с русского на 1С.
https://github.com/deepklarity/jupyter-text2code
Срочно нужен такой же для перевода с русского на 1С.
https://github.com/deepklarity/jupyter-text2code
Forwarded from DevOps&SRE Library
Distributed Tracing with OpenTelemetry and Jaeger
https://iqfarhad.medium.com/distributed-tracing-with-opentelemetry-and-jaeger-e21e53b5c24e
https://iqfarhad.medium.com/distributed-tracing-with-opentelemetry-and-jaeger-e21e53b5c24e
Forwarded from Курсы хуюрсы
https://github.com/MaksimDzhangirov/complete-gRPC/blob/main/SSL_TLS_lecture_rus.md
Подробное описание SSL/TLS и его криптографической системы
Подробное описание SSL/TLS и его криптографической системы
GitHub
complete-gRPC/SSL_TLS_lecture_rus.md at main · MaksimDzhangirov/complete-gRPC
In this course, we are going to learn about gRPC and how to use it with protocol buffer - MaksimDzhangirov/complete-gRPC
Forwarded from infosecurity
Exo - инструмент для логирования и работы с процессами в системе.
https://github.com/deref/exo
https://github.com/deref/exo/blob/main/doc/guide.md
#Exo
https://github.com/deref/exo
https://github.com/deref/exo/blob/main/doc/guide.md
#Exo
GitHub
GitHub - deref/exo: A process manager & log viewer for dev
A process manager & log viewer for dev. Contribute to deref/exo development by creating an account on GitHub.
Forwarded from Cyber Hunter
Twitter
Harsh Bothra
I have created a mindmap about "XML Attacks", a quick reference checklist for your next XML related attack scenarios :) PDF: drive.google.com/file/d/1xUqA0L… XMind: xmind.net/m/xNEY9b Thanks, @Agarri_FR for your contribution to this space. :) #appsec #infosec…
Forwarded from Мадан — наука
Forwarded from Data Scientology
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
StackFinder: A VSCode extension to help you find and use Stack Overflow answers
/r/datascience
https://redd.it/p0e2zb
/r/datascience
https://redd.it/p0e2zb
