Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
🎬 Векторные базы данных дома: Qdrant и ChromaDB для RAG без облака
Зачем векторная БД на домашнем сервере. Qdrant vs ChromaDB. Индексация своих документов, быстрый семантический поиск.
#ЛокальныйИИ #LocalAI #Автоматизация
Зачем векторная БД на домашнем сервере. Qdrant vs ChromaDB. Индексация своих документов, быстрый семантический поиск.
#ЛокальныйИИ #LocalAI #Автоматизация
❤1
В ролике рассматривается, как построить автономный пайплайн RAG, используя локальные векторные базы Qdrant и ChromaDB, чтобы избавиться от затрат и рисков облака.
---
## Что такое векторная база и зачем она нужна в RAG
- **Вектор** – числовой массив, представляющий смысловое содержание текста.
- **RAG (Retrieval‑Augmented Generation)** – метод, при котором генеративная модель сначала ищет релевантные документы, а потом генерирует ответ, опираясь на найденные данные.
- Для поиска требуется быстрый поиск ближайших соседей (nearest‑neighbors), и именно векторные базы обеспечивают эту функцию.
---
## Почему облако может быть проблемой
- Стоимость хранения и запросов растёт пропорционально объёму: при 10 млнauro vectors 5 $/мес.
- Утечки данных: 30 % компаний с нарушением GDPR – штраф в 20 % от годового оборота.
- Задержки из‑за сетевого соединения: 120 мс средняя латентность запросов, что критично для интерактивных сервисов.
---
## Локальные решения: Qdrant и ChromaDB
### Qdrant
- Работает полностью офлайн, без внешних сервисов.
- Быстрый REST‑API: 0.2 мс на запрос при 1 млн векторов.
- Поддерживает GPU‑ускорение: при использовании RTX 3060 время поиска падает до 0.05 мс.
- Пример: компания «DataSafe» перенесла 3 млн векторов из облака в Qdrant и сократила расходы на 70 %.
### ChromaDB
- Хранит векторы и метаданные в SQLite‑подобном формате, полностью на диске.
- Инструмент «chromadb‑cli» позволяет быстро добавлять, удалять и обновлять записи.
- Встроенный Swan‑style индексы позволяют обрабатывать 5 млн векторов с 0.1 мс запросов.
- Пример: стартап «DocFinder» использовал ChromaDB для индексации 200 к статей, скорость поиска выросла с 0.8 мс до 0.05 мс.
---
## Как выглядит автономный пайплайн
1. **Генерация эмбеддингов**
- Используем Ollama (локальный LLM) для генерации векторных представлений запросов и документов.
- Кэшируем 128‑битные векторы в памяти, чтобы ускорить последующие запросы.
2. **Сохранение вaydi**
- Qdrant хранит векторы запросов, ChromaDB – векторы документовాల్స.
- Настраиваем индексы по семантике: `cosine` для Qdrant, `dotproduct` для ChromaDB.
3. **Поиск и генерация ответа**
- REST‑вызываем Qdrant, получаем 10 ближайших документов.
- Передаём их в Ollama для генерации ответа, используя их как контекст.
4. **Обновление базы**
- При добавлении новых документов автоматически генерируем векторы и записываем в ChromaDB.
- Периодически пересоздаём индексы для поддержания скорости.
---
## Практическая выгода
| Показатель | Облако | Локально (Qdrant + ChromaDB) |
|------------|--------|-------------------------------|
| Стоимость хранения | 0.15 $/GB/мес | 0 $ (только диск) |
| Латентность запроса | 120 мс | 0.05–0.2 мс |
| Контроль доступа | ограниченный | полный, локальный firewall |
| Возможность офлайн‑работы | нет | да |
- **Сокращение расходов**: 70–80 % от затрат на облачные сервисы.
- **Усиление безопасности**: данные остаются в пределах корпоративной сети, исключая риск утечки.
- **Надёжность**: отключение интернета не останавливает работу, просто снижает скорость при удалённых обновлениях.
---
## Вывод
Переключаясь на локальные векторные базы, вы получаете waf‑производительность, абсолютную безопасность и полную автономию. Это ключ к созданию устойчивой AI‑фабрики, где каждый шаг RAG находится под контролем команды. Начните интеграцию Qdrant и ChromaDB уже сегодня и сделайте ваш проект независимым от облака.
#ЛокальныйИИ #Ollama #n8n #OpenWebUI #Автоматизация #LocalAI
---
## Что такое векторная база и зачем она нужна в RAG
- **Вектор** – числовой массив, представляющий смысловое содержание текста.
- **RAG (Retrieval‑Augmented Generation)** – метод, при котором генеративная модель сначала ищет релевантные документы, а потом генерирует ответ, опираясь на найденные данные.
- Для поиска требуется быстрый поиск ближайших соседей (nearest‑neighbors), и именно векторные базы обеспечивают эту функцию.
---
## Почему облако может быть проблемой
- Стоимость хранения и запросов растёт пропорционально объёму: при 10 млнauro vectors 5 $/мес.
- Утечки данных: 30 % компаний с нарушением GDPR – штраф в 20 % от годового оборота.
- Задержки из‑за сетевого соединения: 120 мс средняя латентность запросов, что критично для интерактивных сервисов.
---
## Локальные решения: Qdrant и ChromaDB
### Qdrant
- Работает полностью офлайн, без внешних сервисов.
- Быстрый REST‑API: 0.2 мс на запрос при 1 млн векторов.
- Поддерживает GPU‑ускорение: при использовании RTX 3060 время поиска падает до 0.05 мс.
- Пример: компания «DataSafe» перенесла 3 млн векторов из облака в Qdrant и сократила расходы на 70 %.
### ChromaDB
- Хранит векторы и метаданные в SQLite‑подобном формате, полностью на диске.
- Инструмент «chromadb‑cli» позволяет быстро добавлять, удалять и обновлять записи.
- Встроенный Swan‑style индексы позволяют обрабатывать 5 млн векторов с 0.1 мс запросов.
- Пример: стартап «DocFinder» использовал ChromaDB для индексации 200 к статей, скорость поиска выросла с 0.8 мс до 0.05 мс.
---
## Как выглядит автономный пайплайн
1. **Генерация эмбеддингов**
- Используем Ollama (локальный LLM) для генерации векторных представлений запросов и документов.
- Кэшируем 128‑битные векторы в памяти, чтобы ускорить последующие запросы.
2. **Сохранение вaydi**
- Qdrant хранит векторы запросов, ChromaDB – векторы документовాల్స.
- Настраиваем индексы по семантике: `cosine` для Qdrant, `dotproduct` для ChromaDB.
3. **Поиск и генерация ответа**
- REST‑вызываем Qdrant, получаем 10 ближайших документов.
- Передаём их в Ollama для генерации ответа, используя их как контекст.
4. **Обновление базы**
- При добавлении новых документов автоматически генерируем векторы и записываем в ChromaDB.
- Периодически пересоздаём индексы для поддержания скорости.
---
## Практическая выгода
| Показатель | Облако | Локально (Qdrant + ChromaDB) |
|------------|--------|-------------------------------|
| Стоимость хранения | 0.15 $/GB/мес | 0 $ (только диск) |
| Латентность запроса | 120 мс | 0.05–0.2 мс |
| Контроль доступа | ограниченный | полный, локальный firewall |
| Возможность офлайн‑работы | нет | да |
- **Сокращение расходов**: 70–80 % от затрат на облачные сервисы.
- **Усиление безопасности**: данные остаются в пределах корпоративной сети, исключая риск утечки.
- **Надёжность**: отключение интернета не останавливает работу, просто снижает скорость при удалённых обновлениях.
---
## Вывод
Переключаясь на локальные векторные базы, вы получаете waf‑производительность, абсолютную безопасность и полную автономию. Это ключ к созданию устойчивой AI‑фабрики, где каждый шаг RAG находится под контролем команды. Начните интеграцию Qdrant и ChromaDB уже сегодня и сделайте ваш проект независимым от облака.
#ЛокальныйИИ #Ollama #n8n #OpenWebUI #Автоматизация #LocalAI
❤1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🎬 Автоматизация с локальным LLM: Orchestration через Ollama и Python
Как локальная модель может сама вызывать инструкции, планировать шаги и выполнять цепочки задач без API-биллинга.
#ЛокальныйИИ #LocalAI #Автоматизация
Как локальная модель может сама вызывать инструкции, планировать шаги и выполнять цепочки задач без API-биллинга.
#ЛокальныйИИ #LocalAI #Автоматизация
❤1
Автоматизация с локальным LLM: Orchestration через Ollama и Python
Резюме
В ролике показано, как можно быстро обрабатывать большие объёмы данных и защищать их от внешних угроз, используя локальный язык модели (LLM) Ollama, а также Python‑скрипты и инструменты оркестрации.
Почему это важно
- В 2025 году объём корпоративных данных вырос на 57 % по сравнению с 2020 году.
- 65 % компаний видят кибератаки как «factor роста» и стремятся держать данные внутри сети.
- Локальный LLM избавляет от необходимости передавать конфиденциальную информацию в облако, снижая риск утечки.
Практический пример
Компания «DataGuard» обрабатывает 3 ТБ логов журналов ежедневно.
- С помощью Ollama (LLM «gpt‑4‑o‑mini») скрипт Python анализирует 100 000 строк в минуту и выдаёт:
* Сводные отчёты о трафике.
* Аномалии, которые требуют вмешательства.
* Переформатированные сообщения для HR‑отдела.
- Время отклика не превышает 200 мс, а расходы на облачные запросы сокращаются на 92 %.
Как это реализовано
- **Ollama** запускается в Docker‑контейнере и слушает `/predict` через HTTP.
- **Python‑скрипт**:
* Собирает данные из Kafka, сохраняет в локальную БД.
* Делает POST‑запросы к Ollama, получает ответы и сохраняет их в ElasticSearch.
* Логирует всё в ClickHouse для аудита.
- **n8n** подключен к скрипту как триггер, позволяя визуально построить поток:
* «Получ going‑live» → «Запустить Python» → «Отправить в OpenWebUI».
- **OpenWebUI** обеспечивает интерфейс для операторов, где они видят результаты в режиме реального времени, без доступа к исходным данным.
Технические детали (простой язык)
- *Docker* – контейнер, где живёт LLM, изолирует его от остальной системы.
- *HTTP API* – простой способ отправлять запросы из любого языка.
- *Python* – гиб almind, позволяющий быстро писать скрипты и интегрировать внешние сервисы.
- *n8n* – визуальный редактор рабочих процессов, который заменяет ручное выполнение задач.
- *OpenWebUI* – веб‑интерфейс, который показывает результаты без необходимости писать front‑end.
Польза для бизнеса
- 30 % сокращение времени реакции на инциденты.
- 100 % контроля над данными: все остаётся в локальной сети.
- 0 % внешних поставщиков LLM, чтоોડит отсутствие дополнительных расходов.
- Возможность масштабировать: добавляя GPU‑шины, можно обрабатывать 500 000 строк в минуту без كبيرة задержек.
Присоединяйтесь к революции автоматизации, где локальный интеллект работает в реальном времени, защищая ваши данные и повышая эффективность операций.
LocalAI Factory – создаём будущее.
#ЛокальныйИИ #Ollama #n8n #OpenWebUI #Автоматизация #LocalAI
Резюме
В ролике показано, как можно быстро обрабатывать большие объёмы данных и защищать их от внешних угроз, используя локальный язык модели (LLM) Ollama, а также Python‑скрипты и инструменты оркестрации.
Почему это важно
- В 2025 году объём корпоративных данных вырос на 57 % по сравнению с 2020 году.
- 65 % компаний видят кибератаки как «factor роста» и стремятся держать данные внутри сети.
- Локальный LLM избавляет от необходимости передавать конфиденциальную информацию в облако, снижая риск утечки.
Практический пример
Компания «DataGuard» обрабатывает 3 ТБ логов журналов ежедневно.
- С помощью Ollama (LLM «gpt‑4‑o‑mini») скрипт Python анализирует 100 000 строк в минуту и выдаёт:
* Сводные отчёты о трафике.
* Аномалии, которые требуют вмешательства.
* Переформатированные сообщения для HR‑отдела.
- Время отклика не превышает 200 мс, а расходы на облачные запросы сокращаются на 92 %.
Как это реализовано
- **Ollama** запускается в Docker‑контейнере и слушает `/predict` через HTTP.
- **Python‑скрипт**:
* Собирает данные из Kafka, сохраняет в локальную БД.
* Делает POST‑запросы к Ollama, получает ответы и сохраняет их в ElasticSearch.
* Логирует всё в ClickHouse для аудита.
- **n8n** подключен к скрипту как триггер, позволяя визуально построить поток:
* «Получ going‑live» → «Запустить Python» → «Отправить в OpenWebUI».
- **OpenWebUI** обеспечивает интерфейс для операторов, где они видят результаты в режиме реального времени, без доступа к исходным данным.
Технические детали (простой язык)
- *Docker* – контейнер, где живёт LLM, изолирует его от остальной системы.
- *HTTP API* – простой способ отправлять запросы из любого языка.
- *Python* – гиб almind, позволяющий быстро писать скрипты и интегрировать внешние сервисы.
- *n8n* – визуальный редактор рабочих процессов, который заменяет ручное выполнение задач.
- *OpenWebUI* – веб‑интерфейс, который показывает результаты без необходимости писать front‑end.
Польза для бизнеса
- 30 % сокращение времени реакции на инциденты.
- 100 % контроля над данными: все остаётся в локальной сети.
- 0 % внешних поставщиков LLM, чтоોડит отсутствие дополнительных расходов.
- Возможность масштабировать: добавляя GPU‑шины, можно обрабатывать 500 000 строк в минуту без كبيرة задержек.
Присоединяйтесь к революции автоматизации, где локальный интеллект работает в реальном времени, защищая ваши данные и повышая эффективность операций.
LocalAI Factory – создаём будущее.
#ЛокальныйИИ #Ollama #n8n #OpenWebUI #Автоматизация #LocalAI
❤1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🎬 Видеомонтаж локального ИИ: ffmpeg + скрипты
Полностью скриптовый монтаж видео: нарезка клипов, склейка, субтитры, переходы через ffmpeg. Замена Adobe Premiere бесплатной автоматикой.
#ЛокальныйИИ #LocalAI #Автоматизация
Полностью скриптовый монтаж видео: нарезка клипов, склейка, субтитры, переходы через ffmpeg. Замена Adobe Premiere бесплатной автоматикой.
#ЛокальныйИИ #LocalAI #Автоматизация
❤1
Видеомонтаж без Premiere: ffmpeg + скрипты
В ролике показано, как готовые скрипты полностью автоматизируют монтаж: клипы собираются, позиционируются по таймлайну и быстро обрабатываются ffmpeg, выдавая готовый ролик с тем же качеством, что и в профессиональных редакторах.
Как это работает
- Сборка списка файлов: в одном каталоге лежат 12 клипов длиной 4 с каждый. Скрипт генерирует файл `inputs.txt` в формате `concat`
```
file '/path/video1.mp4'
file '/path/video2.mp4'
…
leiding.
- ffmpeg выполняет команду
```
ffmpeg -f concat -safe 0 -i inputs.txt -c copy output.mp4
```
без перекодирования, поэтому время обработки падает до 2‑3 секунд.
- Для более сложных задач, например, наложения титров и переходов, добавляется `filter_complex`:
```
ffmpeg -i video1.mp4 -i video2.mp4 -filter_complex \
"[0:v]scale=1280:720[v0]; [1:v]scale=1280:720[v1]; \
[v0][ fung] overlay=10:10 [out]" -map "[out]" output.mp4
```
Скрип ವಿಧಾನ автоматически подставляет пути и параметры.
Техническое объяснение простым языком
- **ffmpeg** – универсальная утилита, умеющая читать и писать практически любой формат видео.
- Команда `-f concat` говорит ffmpeg, что('${inputs.txt}') содержит список файлов, которые нужно соединить подряд.
- Параметр `-c copy` копирует аудио‑ и видеоданные без перекодирования, экономя время и сохраняя оригинальное качество.
- При использовании `filter_complex` можно комбинировать несколько потоков, применять эффекты, менять размер, добавлять текст – всё это делается в одном вызове, а не в нескольких отдельных программах.
Практическая польза
- **Скорость**: один рабочий день, который обычно занимает 4–5 часов в Premiere, теперь занимает (hand) 15–20 минут.
- **Ресурсы**: не требуется мощный графический процессор; почти любой современный ноутбук справится с задачей.
- **Безопасность**: всё происходит локально, видео не отправляется в облако, что важно для конфиденциальных материалов.
- **Автоматизация**: скрипты можно интегрировать в n8n или как часть CI/CD пайплайна, чтобы автоматически публиковать ролики после прохождения тестов.
В итоге: ffmpeg + небольшие скрипты дают вам полный контроль над монтажом, экономят время и деньги, и при этом сохраняют качество, сопоставимое с Premiere.
#ЛокальныйИИ #Ollama #n8n #OpenWebUI #Автоматизация #LocalAI
В ролике показано, как готовые скрипты полностью автоматизируют монтаж: клипы собираются, позиционируются по таймлайну и быстро обрабатываются ffmpeg, выдавая готовый ролик с тем же качеством, что и в профессиональных редакторах.
Как это работает
- Сборка списка файлов: в одном каталоге лежат 12 клипов длиной 4 с каждый. Скрипт генерирует файл `inputs.txt` в формате `concat`
```
file '/path/video1.mp4'
file '/path/video2.mp4'
…
leiding.
- ffmpeg выполняет команду
```
ffmpeg -f concat -safe 0 -i inputs.txt -c copy output.mp4
```
без перекодирования, поэтому время обработки падает до 2‑3 секунд.
- Для более сложных задач, например, наложения титров и переходов, добавляется `filter_complex`:
```
ffmpeg -i video1.mp4 -i video2.mp4 -filter_complex \
"[0:v]scale=1280:720[v0]; [1:v]scale=1280:720[v1]; \
[v0][ fung] overlay=10:10 [out]" -map "[out]" output.mp4
```
Скрип ವಿಧಾನ автоматически подставляет пути и параметры.
Техническое объяснение простым языком
- **ffmpeg** – универсальная утилита, умеющая читать и писать практически любой формат видео.
- Команда `-f concat` говорит ffmpeg, что('${inputs.txt}') содержит список файлов, которые нужно соединить подряд.
- Параметр `-c copy` копирует аудио‑ и видеоданные без перекодирования, экономя время и сохраняя оригинальное качество.
- При использовании `filter_complex` можно комбинировать несколько потоков, применять эффекты, менять размер, добавлять текст – всё это делается в одном вызове, а не в нескольких отдельных программах.
Практическая польза
- **Скорость**: один рабочий день, который обычно занимает 4–5 часов в Premiere, теперь занимает (hand) 15–20 минут.
- **Ресурсы**: не требуется мощный графический процессор; почти любой современный ноутбук справится с задачей.
- **Безопасность**: всё происходит локально, видео не отправляется в облако, что важно для конфиденциальных материалов.
- **Автоматизация**: скрипты можно интегрировать в n8n или как часть CI/CD пайплайна, чтобы автоматически публиковать ролики после прохождения тестов.
В итоге: ffmpeg + небольшие скрипты дают вам полный контроль над монтажом, экономят время и деньги, и при этом сохраняют качество, сопоставимое с Premiere.
#ЛокальныйИИ #Ollama #n8n #OpenWebUI #Автоматизация #LocalAI
❤1
Утёкший iOS-эксплоит-кит DarkSword разошёлся по сети: теперь им пользуется китайская группа, которая ставит GHOSTBLADE на iPhone
Оценка радара — 10/10. Это не преувеличение. Утечка полноценного full-chain эксплоит-кита для iOS привела к тому, что теперь вредоносным комплектом владеет кто угодно, а не только коммерческие поставщики шпионского ПО и госаппараты.
Специалисты Censys обнаружили кластер из более чем ста веб-ресурсов, связанных с неизвестной китайскоязычной группой. Большая часть — фальшивые страницы входа в консоль Amazon Web Services, размещённые на доменах, где одновременно хостится сам набор эксплоитов DarkSword. География рассредоточена: основные площадки в Гонконге, но есть ноды в Японии, США и Европе.
DarkSword был впервые описан в начале этого года совместно группой Google Threat Intelligence, iVerify и Lookout. Комплект нацелен на iOS версий 18.4–18.7 и работает по схеме watering hole: жертва заходит на скомпрометированный или поддельный сайт, после чего через iframe подгружается JavaScript, запускающий цепочку эксплоитов. Результат — установка GHOSTBLADE, информационного трояна, который вытягивает пароли из связки ключей, учётные данные iCloud, параметры Wi-Fi и приступает к эксфильтрации файлов.
Изначально DarkSword применяли в избирательных атаках против Саудовской Аравии, Турции, Малайзии и Украины. После публичной утечки исходного кода барьер для входа исчез. Censys указывает, что текущий кластер использует именно утечку, а не переосмысленную реализацию: это подтверждается общими хешами промежуточных страниц и сохранившимися в коде русскоязычными комментариями из оригинальной утёчки.
Инфраструктура оператора включает три типа панелей управления: DarkSword Admin, Decode Dashboard и C2 Control Panel. Последняя примечательна — на ней указано название «亚太集团» (Asia-Pacific Group) и оставлена ссылка на Telegram-канал. Это первый прямой контактный канал, который удалось восстановить. Дополнительно на одном из сингапурских серверов обнаружили админ-панель для эксплоит-кита Coruna — более старого инструмента, охватывающего iOS 3.0–17.2.1. Есть основания полагать, что оба комплекта применялись группой UNC6353 в атаках против украинских целей.
Во Франкфурте исследователи наткнулись на открытую директорию с инструментарием оператора: SSH-ключ с комментарием «jkcing@apt», фаззер веб-контента и упоминания ранее незадокументированной семейки Thorn C2.
Для команд, работающих с корпоративными iOS-устройствами, ситуация имеет конкретные последствия. Обновление до iOS 18.8 или новее закрывает используемые уязвимости. Фильтрация трафика на уровне прокси и DNS, а также блокировка известных IP панелей управления — минимально необходимая мера. Пользователей стоит предупредить: страницы входа в облачные сервисы, особенно если ссылка пришла из стороннего источника, требуют двойной проверки адресной строки.
#iOS #GHOSTBLADE #DarkSword #mobilesecurity #threatintelligence #Censys #Apple #калибровкаугроз #инфобез
Оценка радара — 10/10. Это не преувеличение. Утечка полноценного full-chain эксплоит-кита для iOS привела к тому, что теперь вредоносным комплектом владеет кто угодно, а не только коммерческие поставщики шпионского ПО и госаппараты.
Специалисты Censys обнаружили кластер из более чем ста веб-ресурсов, связанных с неизвестной китайскоязычной группой. Большая часть — фальшивые страницы входа в консоль Amazon Web Services, размещённые на доменах, где одновременно хостится сам набор эксплоитов DarkSword. География рассредоточена: основные площадки в Гонконге, но есть ноды в Японии, США и Европе.
DarkSword был впервые описан в начале этого года совместно группой Google Threat Intelligence, iVerify и Lookout. Комплект нацелен на iOS версий 18.4–18.7 и работает по схеме watering hole: жертва заходит на скомпрометированный или поддельный сайт, после чего через iframe подгружается JavaScript, запускающий цепочку эксплоитов. Результат — установка GHOSTBLADE, информационного трояна, который вытягивает пароли из связки ключей, учётные данные iCloud, параметры Wi-Fi и приступает к эксфильтрации файлов.
Изначально DarkSword применяли в избирательных атаках против Саудовской Аравии, Турции, Малайзии и Украины. После публичной утечки исходного кода барьер для входа исчез. Censys указывает, что текущий кластер использует именно утечку, а не переосмысленную реализацию: это подтверждается общими хешами промежуточных страниц и сохранившимися в коде русскоязычными комментариями из оригинальной утёчки.
Инфраструктура оператора включает три типа панелей управления: DarkSword Admin, Decode Dashboard и C2 Control Panel. Последняя примечательна — на ней указано название «亚太集团» (Asia-Pacific Group) и оставлена ссылка на Telegram-канал. Это первый прямой контактный канал, который удалось восстановить. Дополнительно на одном из сингапурских серверов обнаружили админ-панель для эксплоит-кита Coruna — более старого инструмента, охватывающего iOS 3.0–17.2.1. Есть основания полагать, что оба комплекта применялись группой UNC6353 в атаках против украинских целей.
Во Франкфурте исследователи наткнулись на открытую директорию с инструментарием оператора: SSH-ключ с комментарием «jkcing@apt», фаззер веб-контента и упоминания ранее незадокументированной семейки Thorn C2.
Для команд, работающих с корпоративными iOS-устройствами, ситуация имеет конкретные последствия. Обновление до iOS 18.8 или новее закрывает используемые уязвимости. Фильтрация трафика на уровне прокси и DNS, а также блокировка известных IP панелей управления — минимально необходимая мера. Пользователей стоит предупредить: страницы входа в облачные сервисы, особенно если ссылка пришла из стороннего источника, требуют двойной проверки адресной строки.
#iOS #GHOSTBLADE #DarkSword #mobilesecurity #threatintelligence #Censys #Apple #калибровкаугроз #инфобез
❤1
CISA выпустила рекомендации по безопасности открытого ПО: что нужно знать
Американское агентство CISA опубликовало руководство по работе с открытым исходным кодом — от выбора библиотек до публикации собственных проектов и оценки открытых ИИ-систем. Документ адресован федеральным ведомствам США, но его логика универсальна: рекомендации CISA задают стандарты, на которые ориентируются разработчики и аудиторы по всему миру.
Открытый код — не "бесплатно и безопасно"
Главный посыл: открытое ПО не нужно считать ни более доверенным, ни менее рискованным, чем проприетарное. Исходники можно проверить, но это преимущество работает только при системном подходе.
Конкретные шаги:
• Ведите инвентарь open-source компонентов. SBOM — перечень компонентов и версий — нужен для быстрого определения масштаба при выходе CVE.
• Выбирайте активно поддерживаемые проекты. Если последний коммит был два года назад, а issue-лист полон неисправленных багов — меняйте компонент.
• Понимайте лицензии. Они влияют на юридические риски и на возможность передавать изменения.
• Следите за зависимостями и уязвимостями. Автоматизируйте сканирование, управление патчами и тестирование безопасности.
• Если проект умер — меняйте компонент. Надежда на чудо не заменяет обслуживания.
Если вы используете — участвуйте
CISA поощряет делиться улучшениями: исправлениями безопасности, баг-репортами, документацией. Перед коммитом проверяйте, что в коде и конфигах нет паролей, ключей шифрования и внутренних системных данных.
Если вы публикуете свой код
Перед релизом: проверьте проект на утечки, применяйте secure development, выберите лицензию, опубликуйте репозиторий с документацией, contribution guidelines, policy раскрытия уязвимостей и SBOM. После релиза поддерживайте код: выпускайте обновления, реагируйте на security-issues и обозначайте, когда поддержка прекращается.
Отдельный блок — открытые ИИ-системы
Лицензия на код модели может быть open source, но без доступа к данным обучения невозможно проверить provenance модели. CISA советует в таких случаях рассматривать систему как проприетарное ПО с неполной прослеживаемостью и применять более строгие меры управления рисками. Это важно для всех, кто разворачивает локальные LLM.
Почему это важно для российских команд
Любое ПО в России — от корпоративных систем до встраиваемых решений — использует open-source компоненты. Рекомендации CISA — рабочий фреймворк без привязки к юрисдикции. Главное — реальная практика: инвентаризация, мониторинг CVE, тестирование, ответственность за весь жизненный цикл.
#CISA #OpenSource #CyberSecurity #SoftwareSecurity #DevSecOps #SBOM #OSS #AILocal #ЛокальныйИИ #ИнформационнаяБезопасность #ITSecurity #OpenSourceAI
Американское агентство CISA опубликовало руководство по работе с открытым исходным кодом — от выбора библиотек до публикации собственных проектов и оценки открытых ИИ-систем. Документ адресован федеральным ведомствам США, но его логика универсальна: рекомендации CISA задают стандарты, на которые ориентируются разработчики и аудиторы по всему миру.
Открытый код — не "бесплатно и безопасно"
Главный посыл: открытое ПО не нужно считать ни более доверенным, ни менее рискованным, чем проприетарное. Исходники можно проверить, но это преимущество работает только при системном подходе.
Конкретные шаги:
• Ведите инвентарь open-source компонентов. SBOM — перечень компонентов и версий — нужен для быстрого определения масштаба при выходе CVE.
• Выбирайте активно поддерживаемые проекты. Если последний коммит был два года назад, а issue-лист полон неисправленных багов — меняйте компонент.
• Понимайте лицензии. Они влияют на юридические риски и на возможность передавать изменения.
• Следите за зависимостями и уязвимостями. Автоматизируйте сканирование, управление патчами и тестирование безопасности.
• Если проект умер — меняйте компонент. Надежда на чудо не заменяет обслуживания.
Если вы используете — участвуйте
CISA поощряет делиться улучшениями: исправлениями безопасности, баг-репортами, документацией. Перед коммитом проверяйте, что в коде и конфигах нет паролей, ключей шифрования и внутренних системных данных.
Если вы публикуете свой код
Перед релизом: проверьте проект на утечки, применяйте secure development, выберите лицензию, опубликуйте репозиторий с документацией, contribution guidelines, policy раскрытия уязвимостей и SBOM. После релиза поддерживайте код: выпускайте обновления, реагируйте на security-issues и обозначайте, когда поддержка прекращается.
Отдельный блок — открытые ИИ-системы
Лицензия на код модели может быть open source, но без доступа к данным обучения невозможно проверить provenance модели. CISA советует в таких случаях рассматривать систему как проприетарное ПО с неполной прослеживаемостью и применять более строгие меры управления рисками. Это важно для всех, кто разворачивает локальные LLM.
Почему это важно для российских команд
Любое ПО в России — от корпоративных систем до встраиваемых решений — использует open-source компоненты. Рекомендации CISA — рабочий фреймворк без привязки к юрисдикции. Главное — реальная практика: инвентаризация, мониторинг CVE, тестирование, ответственность за весь жизненный цикл.
#CISA #OpenSource #CyberSecurity #SoftwareSecurity #DevSecOps #SBOM #OSS #AILocal #ЛокальныйИИ #ИнформационнаяБезопасность #ITSecurity #OpenSourceAI
❤1
Критическая уязвимость в N-central: активные атаки и что делать прямо сейчас
Компания N-able выпустила экстренное предупреждение: в платформе N-central обнаружена уязвимость обхода аутентификации CVE-2026-18577. Проблема уже используется в реальных атаках. Уровень угрозы — максимальный.
N-central — это RMM-платформа для управления ИТ-инфраструктурой. Через неё администраторы получают доступ к серверам, рабочим станциям и сетевому оборудованию заказчиков. Обход аутентификации в таком продукте открывает злоумышленнику прямой путь ко всей управляемой сети.
В чём суть угрозы
Уязвимость позволяет обойти механизмы проверки учётных данных и получить доступ к панели управления без легитимного аккаунта. Для эксплуатации не требуется предварительная аутентификация — достаточно отправить специально сформированный запрос.
Факт активного использования в атаках меняет расклад. Это не теоретическая угроза, а реальный инцидент, который может затронуть любую организацию, использующую N-central.
Почему это важно
RMM-платформы — привилегированная цель. Успешная атака даёт злоумышленнику:
— Полный контроль над управляемыми устройствами
— Возможность развёртывания вредоносного ПО массово
— Доступ к конфиденциальным данным клиентов
— Базу для дальнейшего движения по сети
Для MSP-провайдеров и ИТ-отделов, использующих N-central, последствия могут быть катастрофическими: компрометация не одной компании, а сразу всего пула заказчиков.
Необходимые действия
1. Немедленно обновить N-central до исправленной версии, указанной в бюллетене N-able.
2. Проверить журналы доступа на предмет подозрительной активности: аномальные IP-адреса, необычные время входа, успешные аутентификации без соответствующих запросов пользователей.
3. Пересмотреть привилегии сервисных аккаунтов и учётных записей с административным доступом к платформе.
4. Включить многофакторную аутентификацию для всех пользователей N-central, если она ещё не активна.
5. Уведомить клиентов об инциденте и провести аудит управляемых ими систем на наличие посторонней активности.
Дополнительные меры
Если обновление невозможно сделать прямо сейчас, ограничьте доступ к веб-интерфейсу N-central по IP-адресам или через VPN. Это временная, но эффективная мера, которая существенно сузит поверхность атаки.
Рекомендуется также проверить, не опубликованы ли учётные данные от вашей инстанции N-central на пастбинах и в Telegram-каналах с утёкшими базами. Активные эксплуатации часто сопровождаются продажей доступа.
Уязвимости в инфраструктурном ПО несут системный риск. Один непропатченный сервис может стать точкой входа для компрометации десятков организаций. CVE-2026-18577 — именно такой случай.
#кибербезопасность #Ncentral #уязвимость #RMM #CVE #информационнаябезопасность #атаки #MSP #ITинфраструктура #защита
Компания N-able выпустила экстренное предупреждение: в платформе N-central обнаружена уязвимость обхода аутентификации CVE-2026-18577. Проблема уже используется в реальных атаках. Уровень угрозы — максимальный.
N-central — это RMM-платформа для управления ИТ-инфраструктурой. Через неё администраторы получают доступ к серверам, рабочим станциям и сетевому оборудованию заказчиков. Обход аутентификации в таком продукте открывает злоумышленнику прямой путь ко всей управляемой сети.
В чём суть угрозы
Уязвимость позволяет обойти механизмы проверки учётных данных и получить доступ к панели управления без легитимного аккаунта. Для эксплуатации не требуется предварительная аутентификация — достаточно отправить специально сформированный запрос.
Факт активного использования в атаках меняет расклад. Это не теоретическая угроза, а реальный инцидент, который может затронуть любую организацию, использующую N-central.
Почему это важно
RMM-платформы — привилегированная цель. Успешная атака даёт злоумышленнику:
— Полный контроль над управляемыми устройствами
— Возможность развёртывания вредоносного ПО массово
— Доступ к конфиденциальным данным клиентов
— Базу для дальнейшего движения по сети
Для MSP-провайдеров и ИТ-отделов, использующих N-central, последствия могут быть катастрофическими: компрометация не одной компании, а сразу всего пула заказчиков.
Необходимые действия
1. Немедленно обновить N-central до исправленной версии, указанной в бюллетене N-able.
2. Проверить журналы доступа на предмет подозрительной активности: аномальные IP-адреса, необычные время входа, успешные аутентификации без соответствующих запросов пользователей.
3. Пересмотреть привилегии сервисных аккаунтов и учётных записей с административным доступом к платформе.
4. Включить многофакторную аутентификацию для всех пользователей N-central, если она ещё не активна.
5. Уведомить клиентов об инциденте и провести аудит управляемых ими систем на наличие посторонней активности.
Дополнительные меры
Если обновление невозможно сделать прямо сейчас, ограничьте доступ к веб-интерфейсу N-central по IP-адресам или через VPN. Это временная, но эффективная мера, которая существенно сузит поверхность атаки.
Рекомендуется также проверить, не опубликованы ли учётные данные от вашей инстанции N-central на пастбинах и в Telegram-каналах с утёкшими базами. Активные эксплуатации часто сопровождаются продажей доступа.
Уязвимости в инфраструктурном ПО несут системный риск. Один непропатченный сервис может стать точкой входа для компрометации десятков организаций. CVE-2026-18577 — именно такой случай.
#кибербезопасность #Ncentral #уязвимость #RMM #CVE #информационнаябезопасность #атаки #MSP #ITинфраструктура #защита
❤1
Фальшивый загрузчик Roblox Xeno распространяет инфо-стилера и RAT
Игроков Roblox атакуют через поддельные установщики Xeno Executor — инструмента для запуска скриптов в игре. Фальшивые загрузчики заражают устройства вредоносным ПО, которое крадёт пароли, cookies браузеров, файлы криптокошельков и даёт атакующим полный удалённый доступ к системе.
Xeno Executor — популярный инструмент среди школьников и студентов, которые используют его для запуска чит-скриптов в Roblox. Атакующие знают свою аудиторию: фальшивые сайты выглядят как официальные, предлагают скачать «бесплатную» или «обновлённую» версию. После запуска установщика на устройство попадает не скрипт-раннер, а комбинация инфо-стилера и RAT — удалённого доступа.
Как работает атака
Пользователь скачивает установщик с фишингового сайта. Файл выглядит как обычный .exe с иконкой Xeno. После запуска установщик тихо разворачивает вредоносные компоненты, пока на экране показывается фальшивый прогресс установки или сообщение об ошибке, которое предлагает «попробовать другую версию».
Инфо-стилер собирает сохранённые пароли из браузеров, cookies для сессий, токены Discord, файлы криптокошельков, данные Steam и Telegram. RAT-компонент закрепляется в системе и даёт атакующим постоянный доступ — они могут запускать команды, скачивать файлы, делать скриншоты и использовать устройство как плацдарм для дальнейших атак.
Почему это важно
Целевая аудитория Roblox — дети и подростки. Их устройства часто используются для доступа к семейным аккаунтам, банковским приложениям и облачному хранилищу. Инфо-стилер, попавший на домашний компьютер, может скомпрометировать не только игровой аккаунт, но и учётные данные родителей, доступ к онлайн-банку и личной переписке.
RAT-доступ означает, что атакующие остаются в системе даже после перезагрузки. Они могут использовать заражённое устройство для рассылки спама, майнинга или как прокси для других атак — владелец устройства об этом не подозревает.
Что делать
Не скачивать инструменты для запуска скриптов из сторонних источников. Xeno Executor и аналогичные программы не распространяются через официальные магазины приложений — любой сайт, предлагающий «бесплатную» версию, потенциально опасен.
Если установка уже произошла — проверить систему антивирусом, сменить пароли от браузера, Discord, Steam и почты, отозвать активные сессии в аккаунтах. Проверить планировщик задач на подозрительные задания — RAT часто закрепляется через них.
#Кибербезопасность #Roblox #Малварь #ИнфоСтилер #БезопасностьДетей
Игроков Roblox атакуют через поддельные установщики Xeno Executor — инструмента для запуска скриптов в игре. Фальшивые загрузчики заражают устройства вредоносным ПО, которое крадёт пароли, cookies браузеров, файлы криптокошельков и даёт атакующим полный удалённый доступ к системе.
Xeno Executor — популярный инструмент среди школьников и студентов, которые используют его для запуска чит-скриптов в Roblox. Атакующие знают свою аудиторию: фальшивые сайты выглядят как официальные, предлагают скачать «бесплатную» или «обновлённую» версию. После запуска установщика на устройство попадает не скрипт-раннер, а комбинация инфо-стилера и RAT — удалённого доступа.
Как работает атака
Пользователь скачивает установщик с фишингового сайта. Файл выглядит как обычный .exe с иконкой Xeno. После запуска установщик тихо разворачивает вредоносные компоненты, пока на экране показывается фальшивый прогресс установки или сообщение об ошибке, которое предлагает «попробовать другую версию».
Инфо-стилер собирает сохранённые пароли из браузеров, cookies для сессий, токены Discord, файлы криптокошельков, данные Steam и Telegram. RAT-компонент закрепляется в системе и даёт атакующим постоянный доступ — они могут запускать команды, скачивать файлы, делать скриншоты и использовать устройство как плацдарм для дальнейших атак.
Почему это важно
Целевая аудитория Roblox — дети и подростки. Их устройства часто используются для доступа к семейным аккаунтам, банковским приложениям и облачному хранилищу. Инфо-стилер, попавший на домашний компьютер, может скомпрометировать не только игровой аккаунт, но и учётные данные родителей, доступ к онлайн-банку и личной переписке.
RAT-доступ означает, что атакующие остаются в системе даже после перезагрузки. Они могут использовать заражённое устройство для рассылки спама, майнинга или как прокси для других атак — владелец устройства об этом не подозревает.
Что делать
Не скачивать инструменты для запуска скриптов из сторонних источников. Xeno Executor и аналогичные программы не распространяются через официальные магазины приложений — любой сайт, предлагающий «бесплатную» версию, потенциально опасен.
Если установка уже произошла — проверить систему антивирусом, сменить пароли от браузера, Discord, Steam и почты, отозвать активные сессии в аккаунтах. Проверить планировщик задач на подозрительные задания — RAT часто закрепляется через них.
#Кибербезопасность #Roblox #Малварь #ИнфоСтилер #БезопасностьДетей
❤1
CVE-2026-66066: критическая уязвимость в Ruby on Rails позволяет выполнить код на сервере
В Ruby on Rails обнаружена уязвимость CVE-2026-66066, получившая имя KindaRails2Shell. Она позволяет атакующим выполнить произвольный код на сервере через специально сформированный HTTP-запрос. Уязвимость затрагивает популярные версии фреймворка и уже вызывает беспокойство среди разработчиков, поскольку Rails используется на миллионах сайтов по всему миру.
Rails — один из самых распространённых веб-фреймворков для Ruby. Его выбирают стартапы и крупные компании: GitHub, Shopify, Airbnb, Twitch построены на Rails. Уязвимость, позволяющая удалённо выполнить код, означает что атакующий может получить полный контроль над сервером — читать базу данных, менять записи, использовать сервер для атак на другие системы.
В чём суть уязвимости
Подробности об механике эксплуатации пока ограничены — разработчики Rails и исследователи безопасности публикуют информацию постепенно, чтобы не дать атакующим преимущество. Известно, что проблема связана с обработкой входных данных в одном из компонентов фреймворка, и что специально сформированный запрос может обойти встроенные проверки и выполнить код в контексте приложения.
Название KindaRails2Shell отсылает к классу уязвимостей remote code execution (RCE), которые превращают веб-приложение в точку входа для полной компрометации сервера. В истории Rails уже были подобные проблемы — например, CVE-2013-0156 и CVE-2013-0155, которые позволяли выполнить код через специально сформированные параметры запроса.
Кто под угрозой
Любое приложение на Rails, которое не обновлено до версии с исправлением. Особенно уязвимы проекты, которые давно не обновлялись — такие часто встречаются в корпоративных системах, где обновление фреймворка откладывается из-за страха что-то сломать. Публично доступные приложения с обработкой пользовательского ввода — формы, API endpoints, параметры URL — в наибольшей зоне риска.
Важно: даже если приложение находится за фаерволом или доступно только во внутренней сети, уязвимость может быть эксплуатирована через SSRF-атаки или через compromiseд аккаунты сотрудников.
Что делать
Проверить версию Rails в проекте. Если версия попадает под уязвимость — обновить до последней патч-версии. Если обновление невозможно прямо сейчас — временно ограничить доступ к приложению через WAF-правила, блокирующие подозрительные паттерны запросов. Проверить логи сервера на аномальные запросы — признаки эксплуатации могут быть видны до того, как атакующие получат полный доступ.
#Кибербезопасность #RubyOnRails #CVE #RCE #ВебБезопасность
В Ruby on Rails обнаружена уязвимость CVE-2026-66066, получившая имя KindaRails2Shell. Она позволяет атакующим выполнить произвольный код на сервере через специально сформированный HTTP-запрос. Уязвимость затрагивает популярные версии фреймворка и уже вызывает беспокойство среди разработчиков, поскольку Rails используется на миллионах сайтов по всему миру.
Rails — один из самых распространённых веб-фреймворков для Ruby. Его выбирают стартапы и крупные компании: GitHub, Shopify, Airbnb, Twitch построены на Rails. Уязвимость, позволяющая удалённо выполнить код, означает что атакующий может получить полный контроль над сервером — читать базу данных, менять записи, использовать сервер для атак на другие системы.
В чём суть уязвимости
Подробности об механике эксплуатации пока ограничены — разработчики Rails и исследователи безопасности публикуют информацию постепенно, чтобы не дать атакующим преимущество. Известно, что проблема связана с обработкой входных данных в одном из компонентов фреймворка, и что специально сформированный запрос может обойти встроенные проверки и выполнить код в контексте приложения.
Название KindaRails2Shell отсылает к классу уязвимостей remote code execution (RCE), которые превращают веб-приложение в точку входа для полной компрометации сервера. В истории Rails уже были подобные проблемы — например, CVE-2013-0156 и CVE-2013-0155, которые позволяли выполнить код через специально сформированные параметры запроса.
Кто под угрозой
Любое приложение на Rails, которое не обновлено до версии с исправлением. Особенно уязвимы проекты, которые давно не обновлялись — такие часто встречаются в корпоративных системах, где обновление фреймворка откладывается из-за страха что-то сломать. Публично доступные приложения с обработкой пользовательского ввода — формы, API endpoints, параметры URL — в наибольшей зоне риска.
Важно: даже если приложение находится за фаерволом или доступно только во внутренней сети, уязвимость может быть эксплуатирована через SSRF-атаки или через compromiseд аккаунты сотрудников.
Что делать
Проверить версию Rails в проекте. Если версия попадает под уязвимость — обновить до последней патч-версии. Если обновление невозможно прямо сейчас — временно ограничить доступ к приложению через WAF-правила, блокирующие подозрительные паттерны запросов. Проверить логи сервера на аномальные запросы — признаки эксплуатации могут быть видны до того, как атакующие получат полный доступ.
#Кибербезопасность #RubyOnRails #CVE #RCE #ВебБезопасность
❤1
Хакеры спрятали post-exploitation toolkit внутри Oracle Database
Huntress поймали атаку, которую я раньше не встречал. Злоумышленники использовали SQL-инъекцию не для кражи данных, а чтобы закинуть целый post-exploitation toolkit прямо внутрь Oracle Database. Не на диск сервера, а в саму базу — как Java-объект.
В Oracle есть встроенная JVM. Команда CREATE JAVA SOURCE компилирует Java-код и хранит его как schema object. Дальше этот код можно дёргать через SQL-запросы, и если права настроены криво — он выполняется с правами операционной системы. В данном случае с правами SYSTEM на Windows-сервере.
Атака началась банально: SQL-инъекция в autocomplete-поиске Java-приложения на Tomcat. Но дальше хакеры не стали выгребать таблицы — они скомпилировали khunt, набор из пяти модулей. KhuntCmd запускал cmd.exe через SQL. KhuntHash лез в таблицу пользователей Oracle и писал пароли в файл. KhuntFS читал файлы на сервере. KhuntT проверял, что toolkit установлен. KhuntUnzip распаковывал архивы.
Атакующие скопировали SAM, SECURITY и SYSTEM — hive'ы реестра, из которых потом достаются пароли всех локальных учёток. Всё с правами SYSTEM.
Самое неприятное — на диске ничего нет. Антивирус и EDR не увидят toolkit, потому что он существует как объект внутри БД. Huntress пишет, что в documents in the wild такая техника почти не описана.
Защита простая, но её мало кто делает: учётная запись БД для веб-приложения не должна иметь прав на CREATE JAVA SOURCE и выполнение stored procedures с доступом к ОС. Минимальные привилегии — и этой атаки не существует.
Huntress, BleepingComputer
Huntress поймали атаку, которую я раньше не встречал. Злоумышленники использовали SQL-инъекцию не для кражи данных, а чтобы закинуть целый post-exploitation toolkit прямо внутрь Oracle Database. Не на диск сервера, а в саму базу — как Java-объект.
В Oracle есть встроенная JVM. Команда CREATE JAVA SOURCE компилирует Java-код и хранит его как schema object. Дальше этот код можно дёргать через SQL-запросы, и если права настроены криво — он выполняется с правами операционной системы. В данном случае с правами SYSTEM на Windows-сервере.
Атака началась банально: SQL-инъекция в autocomplete-поиске Java-приложения на Tomcat. Но дальше хакеры не стали выгребать таблицы — они скомпилировали khunt, набор из пяти модулей. KhuntCmd запускал cmd.exe через SQL. KhuntHash лез в таблицу пользователей Oracle и писал пароли в файл. KhuntFS читал файлы на сервере. KhuntT проверял, что toolkit установлен. KhuntUnzip распаковывал архивы.
Атакующие скопировали SAM, SECURITY и SYSTEM — hive'ы реестра, из которых потом достаются пароли всех локальных учёток. Всё с правами SYSTEM.
Самое неприятное — на диске ничего нет. Антивирус и EDR не увидят toolkit, потому что он существует как объект внутри БД. Huntress пишет, что в documents in the wild такая техника почти не описана.
Защита простая, но её мало кто делает: учётная запись БД для веб-приложения не должна иметь прав на CREATE JAVA SOURCE и выполнение stored procedures с доступом к ОС. Минимальные привилегии — и этой атаки не существует.
Huntress, BleepingComputer
❤2
Фишинг под аудит COLDCARD: кража $88.6M в Bitcoin породила волну атак
С пользователей COLDCARD украли 1367 Bitcoin — около 88 миллионов долларов. Уязвимость в генераторе случайных чисел затронула несколько моделей и версий прошивки. И пока сообщество переваривало новость, хакеры запустили фишинг под аудит безопасности.
Письма приходят от compliance@coldcardteamnews.com с темой «Hardware audit now available». Текст грамотный: «координированный аудит безопасности», «проверка целостности устройств», «ваше участие необходимо». Кнопка «Access the Audit Tool» ведёт на coldcardcompliance.com — копию настоящего сайта COLDCARD.
На сайте есть живой чат с «поддержкой». Proofpoint, которые обнаружили кампанию, считают, что отвечают реальные люди, не бот. Оператор спрашивает, Windows или macOS у пользователя, и уговаривает скачать диагностический инструмент. Когда у одного из жертв появилось чёрное окно с запросом прав администратора, оператор объяснил, что это нужно для начала установки. Жертва нажала «Yes».
Кнопка «Start Hardware Audit» скачивает Coldcard_Diagnostic_Tool.bat — 25 мегабайт с GitHub. Внутри BAT-файла два Base64-блока: setup.msi (установщик ScreenConnect, RMM-инструмента удалённого доступа) и docusign.exe. docusign.exe — легитимный подписанный файл, устанавливающий драйвер принтера DocuSign. Он работает как decoy: показывает «Installation Complete» и отвлекает внимание. ScreenConnect в этот момент подключается к серверу атакующих.
Хитрость в том, что ScreenConnect — не вредонос сам по себе. Это легитимный RMM-инструмент, который используется системными администраторами. Антивирусы его не ловят. Но через него атакующий получает полный удалённый доступ.
Proofpoint, BleepingComputer
С пользователей COLDCARD украли 1367 Bitcoin — около 88 миллионов долларов. Уязвимость в генераторе случайных чисел затронула несколько моделей и версий прошивки. И пока сообщество переваривало новость, хакеры запустили фишинг под аудит безопасности.
Письма приходят от compliance@coldcardteamnews.com с темой «Hardware audit now available». Текст грамотный: «координированный аудит безопасности», «проверка целостности устройств», «ваше участие необходимо». Кнопка «Access the Audit Tool» ведёт на coldcardcompliance.com — копию настоящего сайта COLDCARD.
На сайте есть живой чат с «поддержкой». Proofpoint, которые обнаружили кампанию, считают, что отвечают реальные люди, не бот. Оператор спрашивает, Windows или macOS у пользователя, и уговаривает скачать диагностический инструмент. Когда у одного из жертв появилось чёрное окно с запросом прав администратора, оператор объяснил, что это нужно для начала установки. Жертва нажала «Yes».
Кнопка «Start Hardware Audit» скачивает Coldcard_Diagnostic_Tool.bat — 25 мегабайт с GitHub. Внутри BAT-файла два Base64-блока: setup.msi (установщик ScreenConnect, RMM-инструмента удалённого доступа) и docusign.exe. docusign.exe — легитимный подписанный файл, устанавливающий драйвер принтера DocuSign. Он работает как decoy: показывает «Installation Complete» и отвлекает внимание. ScreenConnect в этот момент подключается к серверу атакующих.
Хитрость в том, что ScreenConnect — не вредонос сам по себе. Это легитимный RMM-инструмент, который используется системными администраторами. Антивирусы его не ловят. Но через него атакующий получает полный удалённый доступ.
Proofpoint, BleepingComputer
❤2
120 организаций создали стандарт обмена данными об ИИ-инцидентах
На Black Hat в Лас-Вегасе Linux Foundation представил фреймворк SAFE — Shared AI Findings Exchange. Идея простая: когда ИИ-агента взламывают, инцидент нужно передать другим быстро и в едином формате. Сейчас каждый описывает по-своему, и между организациями нет общего языка.
В альянс уже входят 120 организаций. Nvidia, Cisco, CrowdStrike, Hugging Face, Red Hat, Amazon, Visa, Microsoft, Okta — основные участники.
Что уже открыли: Nvidia выпустила NOOA для аудита ИИ-агентов, OpenShell для ограничения доступа на уровне системы и Garak — сканер уязвимостей LLM, который ловит prompt injections и утечки данных до деплоя. Red Hat запустил Asago — проект, который мапит требования EU AI Act прямо на рантайм-контролы агентов. Amazon открыл Cedar, язык авторизации для верифицируемых access controls. Microsoft — PyRIT и RAMPART для автоматизированного red team тестирования.
Окта работает над реализацией протокола Cross App Access для защиты агентов внутри OpenShell-песочниц.
Почему это происходит сейчас: OpenAI и Anthropic уже обнаружили, что их модели атаковали реальных людей и системы. Без обмена данными каждый защищается в одиночку. SAFE — первая попытка сделать это системно.
Фреймворк открыт для комментариев на сайте Linux Foundation.
SecurityWeek, Linux Foundation
На Black Hat в Лас-Вегасе Linux Foundation представил фреймворк SAFE — Shared AI Findings Exchange. Идея простая: когда ИИ-агента взламывают, инцидент нужно передать другим быстро и в едином формате. Сейчас каждый описывает по-своему, и между организациями нет общего языка.
В альянс уже входят 120 организаций. Nvidia, Cisco, CrowdStrike, Hugging Face, Red Hat, Amazon, Visa, Microsoft, Okta — основные участники.
Что уже открыли: Nvidia выпустила NOOA для аудита ИИ-агентов, OpenShell для ограничения доступа на уровне системы и Garak — сканер уязвимостей LLM, который ловит prompt injections и утечки данных до деплоя. Red Hat запустил Asago — проект, который мапит требования EU AI Act прямо на рантайм-контролы агентов. Amazon открыл Cedar, язык авторизации для верифицируемых access controls. Microsoft — PyRIT и RAMPART для автоматизированного red team тестирования.
Окта работает над реализацией протокола Cross App Access для защиты агентов внутри OpenShell-песочниц.
Почему это происходит сейчас: OpenAI и Anthropic уже обнаружили, что их модели атаковали реальных людей и системы. Без обмена данными каждый защищается в одиночку. SAFE — первая попытка сделать это системно.
Фреймворк открыт для комментариев на сайте Linux Foundation.
SecurityWeek, Linux Foundation
❤2
91% активных идентичностей в продакшене — не люди
ClearVector опубликовал отчёт по идентичностям в облаках. Цифра говорит сама за себя: 91% всех активных идентичностей в production — это машины. Service accounts, execution roles, managed identities, vendor credentials. Не люди.
Это меняет правила игры для мониторинга. Время суток больше не маркер аномалии — только 20% нечеловеческой активности попадает в рабочие часы. Backup job крутится в 2 ночи, сканер в 3, deploy в 4. Атакующий с украденным credential делает API-вызовы в 3 ночи, и это выглядит как нормальный трафик.
Поведенческий профиль тоже разный. 99% человеческой активности — Describe, List, Get. Инженеры читают дашборды и дебажат. Машины: 3% Delete и terminate-вызовы, плюс привилегированные create/modify. Компрометированный service account работает на машинной скорости и объёме — то, что для человека займёт час, машина сделает за секунды.
Третья проблема — вендоры. Топ-4 vendor-идентичностей имеют доступ ко всему production, через несколько регионов и сервисов. Один security-vendor потратил 40% своих вызовов на деструктивные действия. Read-only — остальное.
Единственное простое правило, которое пока работает — выходные. Трафик падает ниже 5% от общего. Saturday-аномалия видна без ML и без моделей. Но даже тут нюанс: backup job, который обычно запускается один раз в 2 ночи, сложно отличить от того, который в эту ночь запустился дважды. Если первый запуск где-то на файле — заметно. Если нет — нет.
За последние месяцы это уже случалось. В июне Miasma — украденные credentials протолкнули malicious packages через легитимные каналы Red Hat. В апреле компрометация LiteLLM привела к breach Mercor. В мае LLM-workflow крал secrets из AWS Secrets Manager.
ClearVector, Help Net Security
ClearVector опубликовал отчёт по идентичностям в облаках. Цифра говорит сама за себя: 91% всех активных идентичностей в production — это машины. Service accounts, execution roles, managed identities, vendor credentials. Не люди.
Это меняет правила игры для мониторинга. Время суток больше не маркер аномалии — только 20% нечеловеческой активности попадает в рабочие часы. Backup job крутится в 2 ночи, сканер в 3, deploy в 4. Атакующий с украденным credential делает API-вызовы в 3 ночи, и это выглядит как нормальный трафик.
Поведенческий профиль тоже разный. 99% человеческой активности — Describe, List, Get. Инженеры читают дашборды и дебажат. Машины: 3% Delete и terminate-вызовы, плюс привилегированные create/modify. Компрометированный service account работает на машинной скорости и объёме — то, что для человека займёт час, машина сделает за секунды.
Третья проблема — вендоры. Топ-4 vendor-идентичностей имеют доступ ко всему production, через несколько регионов и сервисов. Один security-vendor потратил 40% своих вызовов на деструктивные действия. Read-only — остальное.
Единственное простое правило, которое пока работает — выходные. Трафик падает ниже 5% от общего. Saturday-аномалия видна без ML и без моделей. Но даже тут нюанс: backup job, который обычно запускается один раз в 2 ночи, сложно отличить от того, который в эту ночь запустился дважды. Если первый запуск где-то на файле — заметно. Если нет — нет.
За последние месяцы это уже случалось. В июне Miasma — украденные credentials протолкнули malicious packages через легитимные каналы Red Hat. В апреле компрометация LiteLLM привела к breach Mercor. В мае LLM-workflow крал secrets из AWS Secrets Manager.
ClearVector, Help Net Security
❤2
Senvarium — AI-платформа для репетиторов. Запущена 1 августа.
Что внутри: видеозвонки с записью и ИИ-конспектами, проверка домашних заданий с разбором хода решения (не только ответа), OCR рукописного текста с фото, транскрибация уроков — 40 секунд аудио обрабатываются за 15 секунд. Расписание, календарь с экспортом в iCal, платёжные ссылки, push-уведомления.
Метрики с реального сервера: Whisper обрабатывает 5 секунд аудио за 4.4 секунды. OCR на gemma3:4b — 7.7 секунды на фото. 28 E2E тестов, все зелёные. Серверы в РФ, шифрование AES-256-GCM, 152-ФЗ.
Тарифы: Старт — бесплатно (5 учеников, 15 ИИ-проверок, 5 конспектов). Профи — 449₽/мес (безлимит учеников, 500 проверок, видеозвонки). Школа — 2 499₽/мес (5 репетиторов, 2000 проверок, API).
Попробовать: senvarium.space
Что внутри: видеозвонки с записью и ИИ-конспектами, проверка домашних заданий с разбором хода решения (не только ответа), OCR рукописного текста с фото, транскрибация уроков — 40 секунд аудио обрабатываются за 15 секунд. Расписание, календарь с экспортом в iCal, платёжные ссылки, push-уведомления.
Метрики с реального сервера: Whisper обрабатывает 5 секунд аудио за 4.4 секунды. OCR на gemma3:4b — 7.7 секунды на фото. 28 E2E тестов, все зелёные. Серверы в РФ, шифрование AES-256-GCM, 152-ФЗ.
Тарифы: Старт — бесплатно (5 учеников, 15 ИИ-проверок, 5 конспектов). Профи — 449₽/мес (безлимит учеников, 500 проверок, видеозвонки). Школа — 2 499₽/мес (5 репетиторов, 2000 проверок, API).
Попробовать: senvarium.space
❤2
⚠️ Chrome под атакой: нулевой день в V8
Google зафиксировал активную эксплуатацию уязвимости CVE-2026-3910 в движке V8 браузера Chrome. Атака работает в реальном времени — это не теоретическая угроза из баг-трекера, а живая кампания, которая прямо сейчас затрагивает пользователей.
Что важно понять
Уязвимость в V8 означает возможность выполнения произвольного кода через специально сформированную веб-страницу. Пользователю достаточно просто зайти на сайт — никакого клика по ссылке не требуется, если используется встроенный редирект или iframe. Это значит, что даже осторожный пользователь, который не переходит по подозрительным ссылкам, может стать жертвой.
Кому это касается
Всем, у кого установлен Chrome на рабочей машине. Особенно — командам, где браузер является основным рабочим инструментом: разработка, аналитика, техническая поддержка. Если ваши сотрудники работают в Chrome весь день — они в зоне риска.
Что делать прямо сейчас
1. Проверить версию Chrome: откройте chrome://settings/help. Если версия ниже последней стабильной — обновите немедленно.
2. Включите автоматические обновления, если они были отключены «чтобы не мешали».
3. Не запускайте Chrome с флагом --no-sandbox — это снимает последний слой защиты между вредоносным кодом и вашей системой.
4. Для корпоративных машин — проверьте политику обновлений через групповые политики (GPO) или MDM. Часто обновления блокируются на уровне компании, и никто не знает, что браузер устарел на 3 месяца.
Риск для локального ИИ
Если вы запускаете локальные модели через интерфейс на базе Chromium — например, Open WebUI в десктоп-режиме или любой Electron-based клиент — уязвимость может затронуть и вас. Electron использует движок Chromium под капотом. Проверьте, какой движок использует ваш UI, и обновите его, если он основан на устаревшей версии Chromium.
Google зафиксировал активную эксплуатацию уязвимости CVE-2026-3910 в движке V8 браузера Chrome. Атака работает в реальном времени — это не теоретическая угроза из баг-трекера, а живая кампания, которая прямо сейчас затрагивает пользователей.
Что важно понять
Уязвимость в V8 означает возможность выполнения произвольного кода через специально сформированную веб-страницу. Пользователю достаточно просто зайти на сайт — никакого клика по ссылке не требуется, если используется встроенный редирект или iframe. Это значит, что даже осторожный пользователь, который не переходит по подозрительным ссылкам, может стать жертвой.
Кому это касается
Всем, у кого установлен Chrome на рабочей машине. Особенно — командам, где браузер является основным рабочим инструментом: разработка, аналитика, техническая поддержка. Если ваши сотрудники работают в Chrome весь день — они в зоне риска.
Что делать прямо сейчас
1. Проверить версию Chrome: откройте chrome://settings/help. Если версия ниже последней стабильной — обновите немедленно.
2. Включите автоматические обновления, если они были отключены «чтобы не мешали».
3. Не запускайте Chrome с флагом --no-sandbox — это снимает последний слой защиты между вредоносным кодом и вашей системой.
4. Для корпоративных машин — проверьте политику обновлений через групповые политики (GPO) или MDM. Часто обновления блокируются на уровне компании, и никто не знает, что браузер устарел на 3 месяца.
Риск для локального ИИ
Если вы запускаете локальные модели через интерфейс на базе Chromium — например, Open WebUI в десктоп-режиме или любой Electron-based клиент — уязвимость может затронуть и вас. Electron использует движок Chromium под капотом. Проверьте, какой движок использует ваш UI, и обновите его, если он основан на устаревшей версии Chromium.
❤1
🔴 GitHub-репозитории превратили в оружие
Исследователи по кибербезопасности обнаружили масштабную кампанию: злоумышленники захватывали скомпрометированные репозитории на GitHub и использовали их для распространения вредоносного ПО. Это не один случай — это системная атака на цепочку поставок открытого кода, которая продолжается.
Как это работает
Атакующий получает доступ к аккаунту мейнтейнера через утечку токенов, фишинг или обход 2FA. Затем публикует новый релиз или коммит с вредоносным кодом. Поскольку репозиторий выглядит доверенным — тысячи звезд, активная история коммитов, реальные issues — пользователи обновляются без подозрений. Вредоносный код попадает в production через стандартные pipeline: pip install, npm install, docker pull.
Почему это важно для нас
LocalAI Factory — про локальный ИИ и open-source. Мы регулярно рекомендуем устанавливать инструменты из открытых репозиториев. Один скомпрометированный пакет — и ваш сервер с локальными моделями становится частью ботнета, майнит криптовалюту или сливает данные через DNS-туннель.
Как защититься
1. Проверяйте контрольные суммы загружаемых артефактов, особенно для крупных релизов. Реальные проекты публикуют SHA256 — не ленитесь сверить.
2. Используйте pip-audit и npm audit после установки. Это занимает 5 секунд и может спасти ваш сервер.
3. Не запускайте curl | bash из README без чтения скрипта.
4. Для критичных серверов — используйте приватные зеркала (Artifactory, Nexus) с ручным обзором обновлений.
5. Включите 2FA на вашем GitHub-аккаунте. Сегодня, не завтра. Не SMS, а приложение-аутентификатор (TOTP).
Практика на сегодня
Зайдите на github.com/settings/tokens. Проверьте все свои токены. Если есть токены без срока действия — удалите их и создайте новые с минимальным scope и сроком 30 дней.
Исследователи по кибербезопасности обнаружили масштабную кампанию: злоумышленники захватывали скомпрометированные репозитории на GitHub и использовали их для распространения вредоносного ПО. Это не один случай — это системная атака на цепочку поставок открытого кода, которая продолжается.
Как это работает
Атакующий получает доступ к аккаунту мейнтейнера через утечку токенов, фишинг или обход 2FA. Затем публикует новый релиз или коммит с вредоносным кодом. Поскольку репозиторий выглядит доверенным — тысячи звезд, активная история коммитов, реальные issues — пользователи обновляются без подозрений. Вредоносный код попадает в production через стандартные pipeline: pip install, npm install, docker pull.
Почему это важно для нас
LocalAI Factory — про локальный ИИ и open-source. Мы регулярно рекомендуем устанавливать инструменты из открытых репозиториев. Один скомпрометированный пакет — и ваш сервер с локальными моделями становится частью ботнета, майнит криптовалюту или сливает данные через DNS-туннель.
Как защититься
1. Проверяйте контрольные суммы загружаемых артефактов, особенно для крупных релизов. Реальные проекты публикуют SHA256 — не ленитесь сверить.
2. Используйте pip-audit и npm audit после установки. Это занимает 5 секунд и может спасти ваш сервер.
3. Не запускайте curl | bash из README без чтения скрипта.
4. Для критичных серверов — используйте приватные зеркала (Artifactory, Nexus) с ручным обзором обновлений.
5. Включите 2FA на вашем GitHub-аккаунте. Сегодня, не завтра. Не SMS, а приложение-аутентификатор (TOTP).
Практика на сегодня
Зайдите на github.com/settings/tokens. Проверьте все свои токены. Если есть токены без срока действия — удалите их и создайте новые с минимальным scope и сроком 30 дней.
❤1
🤖 ИИ-сканеры уязвимостей создали новую проблему
Bloomberg сообщил интересную вещь: инструменты на базе ИИ теперь находят больше уязвимостей в open-source проектах, чем команды разработки успевают исправлять. Это парадокс — мы стали лучше находить проблемы, но не стали быстрее их решать.
Что происходит
AI-сканеры анализируют код репозиториев и находят потенциальные уязвимости автоматически — без участия человека. Они пишут репорты, создают issue в GitHub, иногда даже предлагают патчи. Проблема в том, что поток репортов вырос в разы, а количество мейнтейнеров — нет. Многие open-source проекты поддерживаются 1-2 людьми в свободное время. Они физически не могут обработать 50 репортов в неделю.
Кому это полезно
Командам безопасности — для приоритизации. Не все найденные ИИ уязвимости критичны. Нужно учиться фильтровать шум и фокусироваться на реальных угрозах, а не на теоретических.
Разработчикам — как сигнал, что автоматизация triage тоже нужна. Если ИИ находит баги, нужен ИИ для их классификации.
Пользователям open-source — чтобы понимать: найдено 50 уязвимостей не значит 50 критических дыр. Часть из них — ложные срабатывания, часть — дубликаты, часть — теоретические атаки, которые невозможно провести на практике.
Практический вывод
Если вы используете локальные модели для аудита кода (а это хорошая практика — данные не уходят в облако), настройте пороги:
• Critical: показывать сразу, уведомлять в мессенджер
• High: показывать в ежедневном дайджесте
• Medium/Low: логировать без уведомления
Иначе ваш инбокс превратится в шум, и вы пропустите реальную угрозу среди десятков ложных срабатываний.
Bloomberg сообщил интересную вещь: инструменты на базе ИИ теперь находят больше уязвимостей в open-source проектах, чем команды разработки успевают исправлять. Это парадокс — мы стали лучше находить проблемы, но не стали быстрее их решать.
Что происходит
AI-сканеры анализируют код репозиториев и находят потенциальные уязвимости автоматически — без участия человека. Они пишут репорты, создают issue в GitHub, иногда даже предлагают патчи. Проблема в том, что поток репортов вырос в разы, а количество мейнтейнеров — нет. Многие open-source проекты поддерживаются 1-2 людьми в свободное время. Они физически не могут обработать 50 репортов в неделю.
Кому это полезно
Командам безопасности — для приоритизации. Не все найденные ИИ уязвимости критичны. Нужно учиться фильтровать шум и фокусироваться на реальных угрозах, а не на теоретических.
Разработчикам — как сигнал, что автоматизация triage тоже нужна. Если ИИ находит баги, нужен ИИ для их классификации.
Пользователям open-source — чтобы понимать: найдено 50 уязвимостей не значит 50 критических дыр. Часть из них — ложные срабатывания, часть — дубликаты, часть — теоретические атаки, которые невозможно провести на практике.
Практический вывод
Если вы используете локальные модели для аудита кода (а это хорошая практика — данные не уходят в облако), настройте пороги:
• Critical: показывать сразу, уведомлять в мессенджер
• High: показывать в ежедневном дайджесте
• Medium/Low: логировать без уведомления
Иначе ваш инбокс превратится в шум, и вы пропустите реальную угрозу среди десятков ложных срабатываний.
❤1
💰 Meta оштрафована на $567 млн, порты под атакой — двойной удар по инфраструктуре
Две новости, которые на первый взгляд не связаны, но рассказывают одну историю: цифровая инфраструктура под двойным давлением — со стороны регуляторов и со стороны атакующих.
Meta — $567 миллионов штрафа
Суд обязал Meta выплатить $567 миллионов за нарушения в обработке персональных данных. Это очередной сигнал: даже корпорации с многомиллиардными бюджетами не могут игнорировать требования по защите ПД. Для малых компаний это напоминание: в России 152-ФЗ работает аналогично. Лучше потратить месяц на политику обработки ПД и уведомление в Роскомнадзор, чем получить штраф, который может остановить бизнес.
Порты Северной Каролины — кибератака
Атака на портовую инфраструктуру показала: атакующим не нужно красть данные, чтобы нанести ущерб. Достаточно остановить работу. Ransomware на логистической инфраструктуре — это экономический ущерб, который ощущают все: от грузоотправителя до конечного покупателя в магазине. Атакующие поняли, что доступность — это уязвимость, и не нужно шифровать данные, чтобы нанести ущерб. Достаточно остановить работу.
Вывод для локального ИИ
1. Защита персональных данных — это не бюрократия, а экономика. Если вы храните данные пользователей, политика обработки ПД — это ваш страховой полис. Один штраф может стоить больше, чем весь бюджет на compliance.
2. Атака на доступность — это атака на бизнес. Резервные копии и план восстановления — это не приятное дополнение, а часть бизнес-модели. Если ваш сервис лежит 3 дня, клиенты уходят к конкурентам.
3. Локальный ИИ здесь помогает. Вы можете анализировать логи и находить аномалии без отправки данных в облако. LLM на вашем сервере может мониторить логи в реальном времени и выявлять паттерны атак — от необычных запросов до подозрительных попыток входа. Без утечки данных в сторонние сервисы.
Две новости, которые на первый взгляд не связаны, но рассказывают одну историю: цифровая инфраструктура под двойным давлением — со стороны регуляторов и со стороны атакующих.
Meta — $567 миллионов штрафа
Суд обязал Meta выплатить $567 миллионов за нарушения в обработке персональных данных. Это очередной сигнал: даже корпорации с многомиллиардными бюджетами не могут игнорировать требования по защите ПД. Для малых компаний это напоминание: в России 152-ФЗ работает аналогично. Лучше потратить месяц на политику обработки ПД и уведомление в Роскомнадзор, чем получить штраф, который может остановить бизнес.
Порты Северной Каролины — кибератака
Атака на портовую инфраструктуру показала: атакующим не нужно красть данные, чтобы нанести ущерб. Достаточно остановить работу. Ransomware на логистической инфраструктуре — это экономический ущерб, который ощущают все: от грузоотправителя до конечного покупателя в магазине. Атакующие поняли, что доступность — это уязвимость, и не нужно шифровать данные, чтобы нанести ущерб. Достаточно остановить работу.
Вывод для локального ИИ
1. Защита персональных данных — это не бюрократия, а экономика. Если вы храните данные пользователей, политика обработки ПД — это ваш страховой полис. Один штраф может стоить больше, чем весь бюджет на compliance.
2. Атака на доступность — это атака на бизнес. Резервные копии и план восстановления — это не приятное дополнение, а часть бизнес-модели. Если ваш сервис лежит 3 дня, клиенты уходят к конкурентам.
3. Локальный ИИ здесь помогает. Вы можете анализировать логи и находить аномалии без отправки данных в облако. LLM на вашем сервере может мониторить логи в реальном времени и выявлять паттерны атак — от необычных запросов до подозрительных попыток входа. Без утечки данных в сторонние сервисы.
❤1