79% атак без малвари: какой open source EDR реально ловит Living-off-the-Land?

Вот цифра, которая меняет взгляд на защиту эндпоинтов: по данным CrowdStrike Global Threat Report 2025, 79% атак в прошлом году прошли без единого вредоносного файла. Атакующие работают через штатные утилиты ОС — certutil.exe, wmic.exe, mshta.exe. Среднее время lateral movement после первичного доступа — 62 минуты. Рекорд — 51 секунда.

И вот тут начинается самое интересное. Когда ты разворачиваешь open source EDR, ожидая что он «всё поймает», реальность бьёт по рукам. Четыре главных бесплатных решения — Wazuh, Velociraptor, osquery, LimaCharlie — закрывают принципиально разные задачи. И ни одно не заменяет остальные.

🔎Wazuh — самый тяжёлый по инфраструктуре. SIEM + EDR + vulnerability scanning в одном стеке. Кластер на 500-1000 хостов требует минимум 5 виртуалок и $500-1000/мес в облаке. Из коробки ловит Mimikatz сигнатурно, массовый bruteforce, очевидные сканирования. Но вот реальный кейс: certutil -urlcache -split -f спокойно качает payload на хост — и ни одного алерта с дефолтным ruleset. LOLBins проходят мимо стабильно. Модель реактивна: правила срабатывают на входящие события, ретроспективный hunting — по сути grep по индексатору.

🎇Velociraptor — противоположный подход. Не камера наблюдения, а следователь с фонариком. DFIR-платформа для forensics и threat hunting через собственный язык запросов VQL. Архитектура минималистичная: один Go-бинарник на сервере, агенты на хостах. Можно в реальном времени собрать дамп памяти, проверить автозагрузку, вытащить артефакты с тысячи машин за минуты. Но это не continuous monitoring — скорее инструмент для реагирования и расследования.

➡️osquery — SQL-интерфейс к состоянию хоста. Хочешь узнать, на каких машинах стоит устаревший OpenSSL? Один запрос. Какие процессы слушают нетипичные порты? Один запрос. Идеален для инвентаризации и compliance, но сам по себе не EDR — нет бэкенда, нет алертинга, нужен Fleet или Kolide сверху.

☁️LimaCharlie — облачный конструктор с kernel-level сенсором. Бесплатный тир до 2 агентов, дальше — коммерческий SaaS. Зато из четвёрки даёт самую глубокую телеметрию на уровне ядра и позволяет строить detection-правила как конструктор.

Что в итоге? Если нужен SIEM с EDR-функциями — Wazuh. Если incident response и hunting — Velociraptor. Инвентаризация и compliance — osquery. Глубокая телеметрия без своей инфры — LimaCharlie.

В полной статье — детальное сравнение архитектур, требования к железу, реальные тесты на LOLBins и рекомендации, какие связки работают лучше всего.

https://codeby.net/threads/sravneniye-open-source-edr-reshenii-wazuh-velociraptor-osquery-i-limacharlie.95093/

CUPP (Common User Passwords Profiler)

CUPP (Common User Passwords Profiler) — это инструмент командной строки на Python для генерации персонализированных словарей паролей на основе профиля пользователя.

🎇CUPP предназначена для создания словарей, адаптированных под конкретного человека. Вместо использования общих списков паролей, инструмент генерирует комбинации на основе:
▶️имени, фамилии, никнейма
▶️даты рождения, годовщин
▶️имен родственников, домашних животных
▶️хобби, любимых слов и чисел

Инструмент имеет три основные режима работы:
▶️интерактивный режим (-i) — задает вопросы о цели и генерирует словарь
▶️улучшение существующего словаря (-w) — добавляет новые комбинации в уже имеющийся список
▶️загрузка больших wordlist (-l) — скачивает готовые словари из репозитория

⬇️Установка

sudo apt install cupp

Проверка

cupp -h

⏺️Интерактивная генерация словаря (основной режим)

cupp -i

Программа задаст вопросы о цели:

[+] Insert the information about the victim to make a dictionary
[+] If you don't know something, just hit enter.

> First Name: John
> Last Name: Doe
> Nickname: jd
> Birth Date (DDMMYYYY): 15051980
> Partners Name: Jane
> Children's Names: Alice, Bob
> Pets Names: Rex
> Company: Acme Inc
> Hobbies: golf
> Favourite Words: secure

После ответов CUPP сгенерирует файл словаря со всеми возможными комбинациями.

⏺️Улучшение существующего словаря

cupp -w passwords.txt

Эта команда анализирует файл passwords.txt и генерирует дополнительные варианты паролей на основе существующих записей.

⏺️Загрузка больших wordlist

cupp -l

Загружает популярные словари, такие как:
- rockyou.txt
- rockyou-75.txt
- darkc0de.lst
- cirt-default-passwords.txt
- cirt-french-passwords.txt
- cirt-italian-passwords.txt
- cirt-german-passwords.txt
- cirt-spanish-passwords.txt

🧿Преимущества
- генерирует пароли, которые не найти в общих словарях
- интерактивный режим делает работу интуитивно понятной
- возможность улучшать существующие словари и загружать готовые списки

#cupp #passwordprofiling #pentest #tool

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

В информационной безопасности ценятся не только те, кто умеет пользоваться инструментами, но и специалисты, которые понимают, как устроены программы изнутри.

Реверс-инжиниринг позволяет анализировать вредоносное ПО, исследовать механизмы защиты и разбирать сложные инциденты на уровне машинного кода.

Курс «Профессия Реверс-инженер» от Codeby Academy позволит перейти от работы с инструментами к глубокому пониманию машинного кода, архитектуры программ и процессов, происходящих внутри приложений.

Что в программе:
⏺️Ассемблер x86/x64 — с нуля до уверенного чтения
⏺️ Форматы PE, ELF, APK: Windows, Linux, Android
⏺️Анализ вредоносного ПО: статика и динамика
⏺️Противодействие защите: антиотладка, обфускация, протекторы
⏺️Портфолио на GitHub и подготовка к техническим собеседованиям

Для старта достаточно понимать основы программирования на любом современном языке.

Формат: онлайн в удобное темпе ➡️10 месяцев ➡️450 часов
Доступна поэтапная оплата — от 8 150 ₽/мес.

Старт курса 17 августа

↗️️Посмотреть программу и записаться

29 месяцев — столько в среднем живёт уязвимость после публикации CVE

По данным IBM X-Force 2025, именно столько проходит от момента, когда мир узнаёт о баге, до реального устранения в организациях. Два с половиной года открытого окна для атакующих. А Mandiant M-Trends 2025 добавляет контекста: 38% инцидентов начинаются с эксплуатации уязвимостей — это первый вектор, обогнавший даже фишинг.

Между этими цифрами — главная головная боль любого исследователя: ты нашёл баг, а дальше что? Публикуешь сразу — вооружаешь злоумышленников. Молчишь — vendor может тихо похоронить отчёт без CVE, без advisory, как будто ничего не было.

➡️Индустрия прошла долгий путь от крайностей к балансу. В 1993-м появился Bugtraq — мейлинг-лист, где исследователи публиковали баги открыто, если vendor молчал. Логика простая: рыночное давление заставит выпустить патч. Работало? Частично. Но полный exploit-код до выхода патча — это готовый инструмент для атакующих. Vendor'ы в ответ угрожали судами — и исследователи замолкали. Обе крайности проигрышные.

К середине 2000-х родилась модель coordinated vulnerability disclosure — то, что сегодня стало стандартом. Суть: приватно уведомляешь vendor'а, даёшь дедлайн (обычно 90 дней), после выхода патча или истечения срока — публикуешь. Google Project Zero в 2014-м задал планку: 90 дней, и точка. Не успел с патчем — детали всё равно выходят.

➡️Но на практике самая частая проблема — даже не выбор модели, а поиск, кому вообще писать. У половины компаний security-контакт спрятан так, будто это гостайна. Вот рабочий алгоритм:

• Проверь /.well-known/security.txt — стандарт RFC 9116, занимает секунду
• Ищи программу на bug bounty платформах — HackerOne, Bugcrowd, Standoff Bug Bounty, BI.ZONE Bug Bounty
• Пиши на security@company.com — работает чаще, чем кажется
• Если тишина — подключай национальный CERT (GOV-CERT в России, CERT/CC для международных кейсов)

🎇Важный момент: при обращении через непрофильные каналы (соцсети, личные контакты) никогда не раскрывай детали уязвимости. Только просьба перенаправить на security-команду.

Само слово «Bugtraq» давно стало нарицательным — мейлинг-лист умер, но принцип жив: исследователь имеет право на публикацию, если vendor игнорирует отчёт. Это фундамент всех современных disclosure policy.

В полной статье — разбор всех трёх моделей с примерами, пошаговый процесс составления отчёта и ссылки на стандарты ISO/IEC 29147 и 30111. Читайте на Codeby.

https://codeby.net/threads/responsible-disclosure-uyazvimostei-ot-bugtraq-do-pravil-publikatsii-v-2026-godu.95103/

Rtfobj: извлечение объектов из RTF-файлов

Rtfobj — инструмент для извлечения встроенных объектов из файлов формата RTF (Rich Text Format). RTF-файлы часто используются для распространения вредоносных программ через встроенные объекты, такие как OLE-объекты, и этот инструмент позволяет их обнаруживать и извлекать для дальнейшего анализа.

▶️извлечение встроенных объектов из RTF-файлов, включая OLE-объекты и пакеты
▶️идентификация типов объектов
▶️сохранение извлеченных объектов в файлы для автономного анализа
▶️поддержка ZIP-архивов с паролями
▶️рекурсивный поиск в каталогах
выборочное извлечение объектов по номеру

⬇️Установка

pipх install oletools

Проверка

rtfobj -h

⏺️Анализ RTF-файла

rtfobj malicious.rtf

⏺️Извлечение всех объектов в указанную директорию

rtfobj -s all -d ./extracted malicious.rtf

⏺️Рекурсивный поиск и анализ всех RTF-файлов в каталоге

rtfobj -r /path/to/rtf/files/

⏺️Анализ ZIP-архива с RTF-файлами

rtfobj -z "password" archive.zip

⏺️Полный анализ с сохранением и логированием

rtfobj -s all -d ./output -l debug malicious.rtf

🎇Преимущества
▶️специализируется на извлечении объектов из RTF
▶️поддерживает выборочное сохранение обнаруженных объектов
▶️работает с файлами внутри ZIP-архивов
▶️может рекурсивно обрабатывать все RTF-файлы в директории
▶️автоматически определяет типы извлеченных объектов

#rtfobj #rtf #malwareanalysis #security #oletools #maldoc #forensics #pentest #tool

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

Три имени на один номер — и ни одного ответа

Человек прогнал телефонный номер через пять Telegram-ботов. Получил ФИО, email, фото из соцсетей — и решил, что освоил OSINT. Через неделю вернулся с вопросом: бот выдал три разных имени на один номер, какое настоящее? Ответа не было. И быть не могло.

Это не баг бота — это три разные утечки с разными данными. Без методологии верификации отличить актуальное от мёртвого невозможно. И вот тут начинается настоящий OSINT.

🔎Почему боты — это фонарик с узким лучом

Любой Telegram-бот для OSINT работает одинаково: берёт входные данные, дёргает базы утечек и возвращает результат. Быстро? Да. Полезно для первичной проверки? Безусловно. Но дальше — три проблемы:

• Данные без контекста. Утечка базы Adapt в 2018 году затронула более 9 млн записей. Бот покажет эти данные как текущие, хотя человек мог сменить работу и номер за семь лет. Ты строишь выводы на мёртвой информации — и даже не подозреваешь об этом.

• Нет перекрёстной проверки. Аналитик подтверждает каждый факт минимум через два независимых источника. Бот вываливает всё подряд без ранжирования по достоверности.

• Слепые зоны. Боты не ищут в кодовых репозиториях, не анализируют метаданные документов, не строят графы связей. Целые пласты разведки для них невидимы.

👉Между «прогнал через бота» и «провёл расследование» стоит методология. Вот что отличает специалиста от пользователя ботов:

1. Планирование сбора. Что именно нужно узнать? Какие источники релевантны? Что будет считаться подтверждением гипотезы? Без этого расследование превращается в случайный перебор запросов.

2. Верификация. Бот говорит, что email связан с доменом company.ru? Аналитик проверит WHOIS-записи, посмотрит историю DNS через theHarvester, найдёт упоминания в кэшированных страницах — и только потом сделает вывод. Один источник — гипотеза. Два — совпадение. Три — уже можно работать.

3. OpSec. Поисковая активность оставляет следы. Запрос в LinkedIn показывает, кто смотрел профиль. Обращение к серверу цели попадает в логи. Из YouTube-роликов этот навык не соберёшь — там покажут инструмент, но не объяснят, что ты уже спалился на третьем запросе.

🎯Фреймворки вроде Maltego и SpiderFoot — шаг вперёд: они собирают из десятков источников и строят графы связей. Но интерпретация остаётся за человеком. Домен связан с IP фишингового сайта — это атака или shared hosting? Ни один инструмент не ответит. Решение за аналитиком.

Настоящий OSINT — это не набор ботов в закладках. Это система мышления: как планировать сбор, верифицировать факты, не спалить себя и превратить сырые данные в выводы. Именно этому учит системный курс.

Подробный разбор методологии, сравнение инструментов и практические примеры — в полной статье.

https://codeby.net/threads/obucheniye-osint-razvedke-pochemu-nabor-botov-ne-zamenit-sistemnyi-kurs.95113/

Pyxswf: обнаружение и извлечение Flash-объектов

Pyxswf — инструмент для обнаружения, извлечения и анализа Flash-объектов (SWF), встроенных в файлы, такие как документы MS Office и RTF. Особенно полезен для анализа вредоносных программ, использующих Flash для эксплуатации уязвимостей.

▶️извлечение SWF-объектов из OLE-структуры документов Office
▶️извлечение Flash-объектов из RTF-файлов с парсингом шестнадцатеричного кодирования
▶️сохранение извлеченных объектов с именем в формате MD5-хеша для идентификации
▶️сканирование SWF-файлов с помощью YARA-правил для обнаружения известных сигнатур
▶️проверка MD5-сигнатур для идентификации известных вредоносных SWF
▶️дефляция сжатых SWF-файлов для анализа содержимого
▶️отображение заголовка SWF для быстрой оценки структуры

⬇️Установка

pipх install oletools

Проверка

pyxswf -h

⏺️Извлечение SWF-объектов

pyxswf -X malicious.doc

⏺️Сканирование с использованием YARA

pyxswf -y document.doc

⏺️Отображение заголовка SWF

pyxswf -H file.swf

⏺️Дефляция сжатого SWF

pyxswf -d compressed.swf

⏺️Полный анализ (извлечение, дефляция и сканирование)

pyxswf -X -d -y suspicious.doc

#pyxswf #flash #swf #security #oletools #pentest #tool

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

XSRFProbe: инструмент для аудита и эксплуатации CSRF-уязвимостей

XSRFProbe — расширенный инструмент командной строки для аудита и эксплуатации уязвимостей межсайтовой подделки запроса (CSRF/XSRF). Он оснащен движком обхода и множеством систематических проверок, способных обнаруживать большинство случаев CSRF-уязвимостей, связанных с ними обходов, и генерировать эксплуатируемые Proof-of-Concept (PoC) для каждой найденной уязвимости.

▶️обширный набор систематических проверок, основанных на движке сравнения
▶️обнаружение и активное тестирование обходов для различных реализаций Anti-CSRF-токенов
▶️проверка валидации Referer и Origin с использованием реальных методов обхода
▶️анализ защиты SameSite для cookie с возможностью перечисления поддоменов для тестирования обходов
▶️обходчик (краулер) с контролируемым, ограниченным обходом и сканированием
▶️опциональная интеграция с headless Firefox (Selenium) для тестов, зависящих от браузера
▶️точный анализ стойкости токенов с использованием проверок энтропии и кодирования
▶️генерация PoC-форм как для обычных, так и для вредоносных CSRF-эксплойтов
▶️поддержка пользовательских cookie и заголовков, а также генерация JSON-отчетов

⬇️Установка

sudo apt install xsrfprobe

Проверка

xsrfprobe -h

⏺️Тестирование одного URL

xsrfprobe -u http://testphp.vulnweb.com

⏺️Тестирование с пользовательским файлом cookie

xsrfprobe -u http://example.com/profile -c "PHPSESSID=abc123; security=low"

⏺️Обход (краулинг) всего сайта

xsrfprobe -u http://testphp.vulnweb.com --crawl

⏺️Тестирование с пользовательскими заголовками

xsrfprobe -u http://example.com -H "Accept=text/php, X-Requested-With=Dumb"

#xsrfprobe #csrf #xsrf #websecurity #pentest #tool

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