Msodde: обнаружение и извлечение DDE-ссылок
🎇 Основные возможности
- извлечение DDE- и DDEAUTO-полей из документов
- поддержка форматов OLE (.doc) и OpenXML (.docx)
- работа с RTF-файлами
- фильтрация результатов для исключения безвредных полей
вывод в формате JSON
⬇️ Установка
Проверка
⏺️ Базовый анализ файла
⏺️ Поиск только DDE/DDEAUTO ссылок в документе
⏺️ Вывод результатов в JSON формате
⏺️ Анализ с фильтрацией (исключить безвредные поля)
⏺️ Анализ RTF-файла
#msodde #dde #ddeauto #security #oletools #office #pentest #tool
🔗 Все наши каналы 🔁 Все наши чаты 🪧 Для связи с менеджером
Msodde — инструмент для обнаружения и извлечения DDE (Dynamic Data Exchange) и DDEAUTO ссылок из RTF и CSV файлов. DDE-ссылки используются в атаках для выполнения произвольных команд при открытии документа.
- извлечение DDE- и DDEAUTO-полей из документов
- поддержка форматов OLE (.doc) и OpenXML (.docx)
- работа с RTF-файлами
- фильтрация результатов для исключения безвредных полей
вывод в формате JSON
pipх install oletools
Проверка
msodde -h
msodde document.doc
msodde -d document.docx
msodde -j document.doc
msodde -f document.docx
msodde malicious.rtf
#msodde #dde #ddeauto #security #oletools #office #pentest #tool
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤6👍4🔥3
Или нет?
Здесь есть скрытые нарушения.
- Найти все аномалии
- Объяснить, чем опасна каждая
- Сделать вывод (что это за атака и как её предотвратить)
Пиши свои ответы в комментариях!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤9👍3🔥3👎2
Qu1cksc0pe — универсальный инструмент для анализа вредоносных программ, позволяющий анализировать множество типов файлов, от двоичных файлов Windows до файлов электронной почты.
Инструмент идентифицирует следующую информацию:
⏺️ Используемые DLL-файлы.
⏺️ Функции и API.
⏺️ Разделы и сегменты.
⏺️ URL-адреса, IP-адреса и электронные адреса.
⏺️ Разрешения для Android (опасные/специальные/информационные).
⏺️ Сопоставления MITRE ATT&CK (статический анализ для Windows и Linux).
⏺️ Расширения файлов и их названия.
⏺️ Встроенные исполняемые файлы/эксплойты.
Позволяет выполнять статический анализ .exe, .dll, .msi, .bin, .elf, mach-o, .apk, .jar, .dex, двоичные файлы Golang (Linux), .vbs, .vbe, .vba, .vb, .bas, .cls, .frm, .html, .htm, .js, .hta, .bat, .cmd, .lnk, .zip, .rar, .ace, .pcap, .eml файлов.
А также динамический анализ для следующих типов файлов:
▶️ исполняемые файлы Windows — .exe, .dll, .msi, .bin,
▶️ исполняемые файлы Linux — .elf, .bin,
▶️ файлы Android — .apk
🧠 MCP Server
Qu1cksc0pe поставляет MCP-сервер (Modules/mcp_server.py), который предоставляет функции статического анализа в качестве инструментов для клиентов, поддерживающих MCP (Claude Code, Claude Desktop и т. д.).
Он подключается к qu1cksc0pe.py так же, как и веб-интерфейс, поэтому для синхронизации с интерфейсом командной строки не требуется вносить изменения в код:
Использование
1️⃣ Базовый анализ целевого файла -
2️⃣ Запуск Web UI -
Флаг
🚗 Более подробно анализировать бинарный код на уровне ассемблера, разбирать исполняемые файлы (PE, ELF, APK), исследовать вредоносное ПО и обходить антиотладку с протекторами можно научиться на курсе «Профессия Реверс-инженер», который стартует 27 августа. Успейте записаться!🎇
#tools #reverse #AI
🔗 Все наши каналы 🔁 Все наши чаты 🪧 Для связи с менеджером
Инструмент идентифицирует следующую информацию:
Позволяет выполнять статический анализ .exe, .dll, .msi, .bin, .elf, mach-o, .apk, .jar, .dex, двоичные файлы Golang (Linux), .vbs, .vbe, .vba, .vb, .bas, .cls, .frm, .html, .htm, .js, .hta, .bat, .cmd, .lnk, .zip, .rar, .ace, .pcap, .eml файлов.
А также динамический анализ для следующих типов файлов:
Qu1cksc0pe поставляет MCP-сервер (Modules/mcp_server.py), который предоставляет функции статического анализа в качестве инструментов для клиентов, поддерживающих MCP (Claude Code, Claude Desktop и т. д.).
Он подключается к qu1cksc0pe.py так же, как и веб-интерфейс, поэтому для синхронизации с интерфейсом командной строки не требуется вносить изменения в код:
python3 qu1cksc0pe.py --mcp.Использование
python qu1cksc0pe.py --file suspicious_file --analyzepython3 qu1cksc0pe.py --uiФлаг
--ai (и инструменты MCP ai=True) обобщают сгенерированный отчет с помощью большой языковой модели. Ollama (локальная) используется по умолчанию; также поддерживаются пять облачных бэкендов: Claude, OpenAI, DeepSeek, Kimi (Moonshot AI), GLM #tools #reverse #AI
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥5❤3👍3
Исследователи на конференции DEF CON 34 продемонстрировали новый класс атак Plug and Pwn. Атака эксплуатирует штатный механизм Windows Plug and Play, который считывает идентификаторы устройства, находит соответствующий пакет драйвера, загружает его из Центра обновления Windows и запускает установочный код поставщика от имени SYSTEM.
❗️ При подключении USB‑устройства к компьютеру с Windows операционная система может загрузить пакет от Microsoft и выполнить код поставщика с привилегиями NT AUTHORITY\SYSTEM. Это возможно:
▶️ без прав администратора;
▶️ без входа пользователя в систему;
▶️ в некоторых случаях — удалённо (через USB‑перенаправление RDP).
Основные векторы атак
1️⃣ Plug & Pwn — физическая цепочка с нулевым кликом (используются уязвимости устройств Sierra и Sony). Атака превращает полностью обновленную систему Windows 11 без авторизации пользователя в SYSTEM за 5 минут без единого клика.
2️⃣ NoPlug & Pwn — эксплуатация функции перенаправления USB через RDP без использования физического оборудования. Злоумышленник подделывает дескрипторы устройства и заставляет сервер создать соответствующее Plug and Play-устройство, что позволяет установить драйвер от имени SYSTEM.
Ключевые этапы атаки (на примере физического вектора)
➡️ Специалисты использовали фреймворк для эмуляции USB-устройств FaceDancer, который запускали на машине Linux. Утилита программно формирует USB-дескрипторы, интерфейсы, классы устройств и эндпоинты. Эмулятор идентифицировал себя перед Windows как устройство Sierra. Это заставило систему автоматически установить сервис SwiService.exe, работающий с привилегиями SYSTEM и способный изменять настройки DNS.
➡️ Далее эмулятор переподключался уже с идентификатором считывателя Sony FeliCa, что приводило к установке программного обеспечения Sony. В нём существовал механизм загрузки конфигурационных файлов по незащищённому HTTP. Таким образом, Windows принимала поддельные устройства за реальные: находила соответствующие драйверы и фирменное ПО и могла автоматически устанавливать их с высокими привилегиями.
➡️ После успешной имитации Sierra Wireless исследователи получили возможность изменить DNS и перенаправить сетевые запросы на собственный сервер. Далее они воспользовались уязвимостью path traversal в ПО Sony, чтобы записать вредоносную DLL в каталог System32.
➡️ При следующем подключении эмулятора под видом устройства Sierra Wireless эта библиотека загружалась уже с правами SYSTEM. В результате исследователи смогли получить удалённую командную оболочку (reverse shell).
#news #research #security
🔗 Все наши каналы 🔁 Все наши чаты 🪧 Для связи с менеджером
Основные векторы атак
Ключевые этапы атаки (на примере физического вектора)
#news #research #security
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤4👍4🔥3🗿1
🕸Platypus — утилита для удаленного управления Linux узлами.
Требует установки агента на целевые узлы. С сервера пользователь получает интерактивную оболочку, управление файлами и сетевое туннелирование на каждом управляемом узле — через единую центральную плоскость управления.
🍯 Архитектура
Platypus поставляется в виде двух серверных двоичных файлов и отдельного клиента:
➡️ platypus-server — демон. Принимает входящие соединения от агентов через входящие TLS-порты; предоставляет API REST + WebSocket для инструментов администрирования; предоставляет двоичные файлы агентов для распространения. Сервер представляет собой исключительно API — встроенного веб-интерфейса нет.
➡️ platypus-agent — процесс, выполняемый на каждом управляемом хосте. Обращается к серверу по протоколу TLS + protobuf.
➡️ platypus-desktop — собственный настольный графический интерфейс. Поддерживает возможность подключения к любому доступному серверу с помощью URL + секретного ключа. Интерфейс с вкладками для сессий, терминалов, listener-ов, файлов, туннелей.
⬇ Установка
Быстрый способ запустить полноценную систему Platypus — использовать Docker Compose:
После этого веб-интерфейс будет доступен по адресу
Использование
0️⃣ Для первого входа в систему bootstrap_secret записывается в /app/data/bootstrap.secret внутри контейнера. Необходимо считать его с помощью
1️⃣ Добавить агентов можно в пользовательском интерфейсе через опцию «Добавить агента», после чего появится однострочную
#tools #pentest #remotecontrol
🔗 Все наши каналы 🔁 Все наши чаты 🪧 Для связи с менеджером
Требует установки агента на целевые узлы. С сервера пользователь получает интерактивную оболочку, управление файлами и сетевое туннелирование на каждом управляемом узле — через единую центральную плоскость управления.
Platypus поставляется в виде двух серверных двоичных файлов и отдельного клиента:
Быстрый способ запустить полноценную систему Platypus — использовать Docker Compose:
git clone https://github.com/WangYihang/Platypus
cd Platypus
docker-compose up -d
После этого веб-интерфейс будет доступен по адресу
https://localhost:9443Использование
docker compose exec platypus-server cat /app/data/bootstrap.secret и использовать один раз для создания первого администратора, затем необходимо удалить файл. curl ... | sh команда, подписанная и привязанная к сертификату проекта.#tools #pentest #remotecontrol
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍5❤4🔥3😁2
Скрытые мысли ИИ можно украсть через API — и провайдеры сами помогают
Когда reasoning-модель вроде o3 или Claude «думает» перед ответом, её внутренние рассуждения спрятаны от пользователя. OpenAI, Google, Anthropic вложили месяцы вычислений в эти reasoning-цепочки — стратегии декомпозиции, паттерны самопроверки, внутренние эвристики. Это и есть главная интеллектуальная собственность.
Но вот парадокс: сами API выдают достаточно метаданных, чтобы эти рассуждения реконструировать.
🔎 Свежий препринт 2025 года описывает класс атак под названием EchoCoT — извлечение скрытого chain-of-thought из закрытых моделей. Не jailbreak, не обход safety-фильтров, а именно кража того, как модель рассуждает. И работает это пугающе просто.
Что отдаёт API при обычном запросе? Четыре side-channel сигнала:
⏺️ Поле
⏺️ TTFT (задержка до первого токена) — коррелирует с длиной скрытого CoT. Замеряешь через
⏺️ Streaming-паттерны — модель после длинного скрытого reasoning выдаёт ответ характерными «рывками», отличимыми от обычной генерации
⏺️ Разница между
Зачем это атакующему? Три вектора ущерба.
Первый — дистилляция. Восстановленные reasoning-траектории становятся готовыми обучающими данными. Берёшь дешёвую модель, скармливаешь ей чужие паттерны рассуждений — получаешь клон за копейки. По данным ещё одного препринта 2025 года, для экстракции проприетарного поведения агента хватает буквально нескольких API-взаимодействий.
Второй — усиление jailbreak'ов. Если ты знаешь, как модель рассуждает о safety (какие шаги проходит перед отказом, какие триггеры вызывают refusal), можно конструировать точечные обходы. В работе CoT Hijacking показано: средние слои трансформера кодируют силу safety-проверки, поздние — результат верификации. Зная структуру, атакующий целенаправленно «разбавляет» safety-сигнал.
Третий — утечка системной логики. OWASP уже классифицирует это как LLM07:2025. Скрытый CoT по сути — расширенный системный промпт: бизнес-логика обработки, правила отказа, стратегии решения.
🎇 Интересная деталь — разные модели уязвимы по-разному. DeepSeek R1 вообще выкладывает CoT в открытом виде в тегах
Ни один крупный провайдер пока не отключает reasoning-метаданные — потому что клиентам они нужны для бюджетирования. Безопасность буквально проигрывает удобству.
Полный разбор таксономии атак, механики EchoCoT и практической методологии воспроизведения — в статье на форуме⬇
https://codeby.net/threads/echocot-izvlecheniye-tsepochek-rassuzhdenii-llm-iz-black-box-reasoning-modelei-cherez-api.95271/
Когда reasoning-модель вроде o3 или Claude «думает» перед ответом, её внутренние рассуждения спрятаны от пользователя. OpenAI, Google, Anthropic вложили месяцы вычислений в эти reasoning-цепочки — стратегии декомпозиции, паттерны самопроверки, внутренние эвристики. Это и есть главная интеллектуальная собственность.
Но вот парадокс: сами API выдают достаточно метаданных, чтобы эти рассуждения реконструировать.
Что отдаёт API при обычном запросе? Четыре side-channel сигнала:
reasoning_tokens — точное число скрытых токенов рассуждений. Текста нет, но видно, сколько модель «думала»time.monotonic() в streaming-режиме — получаешь ещё один канал утечкиtotal_tokens и суммой видимых токенов — косвенно показывает объём скрытого reasoningЗачем это атакующему? Три вектора ущерба.
Первый — дистилляция. Восстановленные reasoning-траектории становятся готовыми обучающими данными. Берёшь дешёвую модель, скармливаешь ей чужие паттерны рассуждений — получаешь клон за копейки. По данным ещё одного препринта 2025 года, для экстракции проприетарного поведения агента хватает буквально нескольких API-взаимодействий.
Второй — усиление jailbreak'ов. Если ты знаешь, как модель рассуждает о safety (какие шаги проходит перед отказом, какие триггеры вызывают refusal), можно конструировать точечные обходы. В работе CoT Hijacking показано: средние слои трансформера кодируют силу safety-проверки, поздние — результат верификации. Зная структуру, атакующий целенаправленно «разбавляет» safety-сигнал.
Третий — утечка системной логики. OWASP уже классифицирует это как LLM07:2025. Скрытый CoT по сути — расширенный системный промпт: бизнес-логика обработки, правила отказа, стратегии решения.
<think> — красть нечего, зато удобно как эталон для верификации атак на закрытые модели. OpenAI o-серия полностью скрывает текст, но отдаёт метаданные. Claude с extended thinking — посередине: суммаризация reasoning выдаёт стилистические маркеры для реконструкции.Ни один крупный провайдер пока не отключает reasoning-метаданные — потому что клиентам они нужны для бюджетирования. Безопасность буквально проигрывает удобству.
Полный разбор таксономии атак, механики EchoCoT и практической методологии воспроизведения — в статье на форуме
https://codeby.net/threads/echocot-izvlecheniye-tsepochek-rassuzhdenii-llm-iz-black-box-reasoning-modelei-cherez-api.95271/
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤4👍4🔥4
Собственный драйвер Microsoft Defender может быть использован для удаления программного обеспечения безопасности при загрузке системы.
Драйвер BTR.sys (Boot Time Removal Tool) является обязательным компонентом Windows, что означает, что его нельзя добавить в список уязвимых драйверов Microsoft или заблокировать через Windows Defender Application Control (WDAC) без нарушения работы самого Defender.
BTR.sys внедряется в MpEngine.dll Defender в качестве ресурса BOOTTIMETOOL и развертывается, когда Defender должен завершить удаление вредоносного ПО после перезагрузки, удаляя файлы или записи реестра, которые были заблокированы во время работы Windows.
На демонстрации на Black Hat было показано, как BTR_CLI удаляет весь стек Defender с полностью обновленной машины Windows 11 25H2 с активной защитой от несанкционированного доступа.
Для эксплуатации требуется учетная запись администратора с привилегиями SeLoadDriverPrivilege, которые BTR_CLI автоматически включает для учетных записей, уже обладающих ими.
В отличие от атак, основанных на использовании уязвимых драйверов сторонних разработчиков, которые зависят от известных уязвимых подписанных драйверов, которые можно добавить в списки блокировки, метод BTR Reforged использует драйвер, встроенный в каждую установку Windows, начиная с Windows 7.
В репозитории Vinopal на GitHub для BTR_CLI добавлено, что "патч не планируется", - характеристика, которую Microsoft публично не подтвердила.
Источник: https://thehackernews.com/2026/08/microsoft-defenders-own-driver-can-be.html
#news #windows #microsoft
🔗 Все наши каналы 🔁 Все наши чаты 🪧 Для связи с менеджером
Драйвер BTR.sys (Boot Time Removal Tool) является обязательным компонентом Windows, что означает, что его нельзя добавить в список уязвимых драйверов Microsoft или заблокировать через Windows Defender Application Control (WDAC) без нарушения работы самого Defender.
BTR.sys внедряется в MpEngine.dll Defender в качестве ресурса BOOTTIMETOOL и развертывается, когда Defender должен завершить удаление вредоносного ПО после перезагрузки, удаляя файлы или записи реестра, которые были заблокированы во время работы Windows.
На демонстрации на Black Hat было показано, как BTR_CLI удаляет весь стек Defender с полностью обновленной машины Windows 11 25H2 с активной защитой от несанкционированного доступа.
Для эксплуатации требуется учетная запись администратора с привилегиями SeLoadDriverPrivilege, которые BTR_CLI автоматически включает для учетных записей, уже обладающих ими.
В отличие от атак, основанных на использовании уязвимых драйверов сторонних разработчиков, которые зависят от известных уязвимых подписанных драйверов, которые можно добавить в списки блокировки, метод BTR Reforged использует драйвер, встроенный в каждую установку Windows, начиная с Windows 7.
В репозитории Vinopal на GitHub для BTR_CLI добавлено, что "патч не планируется", - характеристика, которую Microsoft публично не подтвердила.
Источник: https://thehackernews.com/2026/08/microsoft-defenders-own-driver-can-be.html
#news #windows #microsoft
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤8👍3🔥3
Инструмент для статического анализа рисков безопасности Kubernetes-манифестов. Проверяет конфигурацию ресурсов на небезопасные настройки и выдаёт рекомендации по их исправлению.
Kubesec доступен в виде:
go install github.com/controlplaneio/kubesec/v2@latestПримеры использования
#Сканировать определенный локальный файл YAML
kubesec scan ./deployment.yaml
#Сканировать из стандартного ввода JSON или YAML
cat file.json | kubesec scan -
#Сканировать Helm
helm template -f values.yaml ./chart | kubesec scan /dev/stdin
#Вывод в виде массива JSON (поведение по умолчанию)
kubesec scan ./deployment.yaml --format json
#Вывод в виде удобочитаемой таблицы
kubesec scan ./deployment.yaml --format table
#Использование пользовательского шаблона для вывода
kubesec scan ./deployment.yaml --format template --template report-template.tmpl
#Одно правило
kubesec scan --rules CapSysAdmin kubesec-test.yaml
#Несколько правил
kubesec scan --rules RunAsNonRoot,SeccompAny,ApparmorAny kubesec-test.yaml
#tools #k8s #security
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍6⚡3🔥3❤1
Запись на текущий поток «Профессия Реверс-инженер» открыта до 27 августа🚗
Обучение уже идет, но еще можно присоединиться к потоку и начать развиваться в одном из ключевых направлений информационной безопасности.
Реверс-инжиниринг помогает понять, как устроены программы изнутри: читать машинный код, исследовать архитектуру приложений, анализировать вредоносное ПО и разбирать механизмы защиты.
На курсе вы последовательно освоите:
⏺️ ассемблер x86/x64 — от основ до уверенного чтения;
⏺️ форматы PE, ELF и APK для Windows, Linux и Android;
⏺️ статический и динамический анализ вредоносного ПО;
⏺️ антиотладку, обфускацию и протекторы;
⏺️ создание портфолио на GitHub и подготовку к техническим собеседованиям.
Формат обучения — онлайн, в комфортном темпе▶️ 10 месяцев ▶️ 450 часов
Возможна поэтапная оплата — от 8 150 ₽/мес.
Узнать программу и записаться
Бесплатная консультация @CodebyAcademyBot
Обучение уже идет, но еще можно присоединиться к потоку и начать развиваться в одном из ключевых направлений информационной безопасности.
Реверс-инжиниринг помогает понять, как устроены программы изнутри: читать машинный код, исследовать архитектуру приложений, анализировать вредоносное ПО и разбирать механизмы защиты.
На курсе вы последовательно освоите:
Формат обучения — онлайн, в комфортном темпе
Возможна поэтапная оплата — от 8 150 ₽/мес.
Узнать программу и записаться
Бесплатная консультация @CodebyAcademyBot
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤2👍2🔥2
Исследователи из Массачусетского университета на конференции USENIX Security продемонстрировали атаку Zombie Card. Атака позволяет расплачиваться банковской картой Visa Kernel 3 после окончания ее срока действия.
Как должна работать проверка срока карты
У бесконтактной EMV-карты есть несколько участников:
💳карта →😀 POS-терминал →🏦 банк/платёжная сеть → 💰 банк-эмитент
Карта передаёт терминалу набор данных. В частности, в данных карты присутствует срок действия (Application Expiration Date, поле 5F24). Терминал использует его при принятии решения, можно ли продолжать транзакцию, а банк-эмитент получает информацию о сроке действия карты из другого поля с тегом 57 - Track 2 Equivalent Data.
В чём заключается атака Zombie Card
1️⃣ Исследователи взяли просроченную карту. Однако сама карта при этом не перестаёт обладать криптографической способностью участвовать в EMV-транзакции. Истечение срока — это прежде всего политика обработки транзакции.
2️⃣ Далее они поместили между картой и терминалом специальное NFC-оборудование, которое действует как man-in-the-middle (MitM). Оно перехватывает определённые данные, проходящие между картой и терминалом, и изменяет их на лету вследствие того, что они криптографически не связаны друг с другом.
❗️ Следует отметить, что успех атаки зависит от политик конкретного банка, используемого платежного ядра и того, как банк проверяет транзакции. Так, например, аналогичная атака против Mastercard, American Express и Discover карт была неудачной.
Как защищаться❓
➡️ Сделать дату окончания действия частью криптографически защищённых данных и обеспечить согласованность разных представлений даты.
➡️ Эмитент должен самостоятельно проверять, что карта действительно находится в активном состоянии и не была заменена/истёк срок её действия, а не основываться на решении POS-терминала
⚙ Специалисты уведомили о проблеме специалистов Visa и затронутых банков еще в 2025 году. Однако по состоянию на текущее время ни в Visa, ни в банках не подтвердили устранение проблемы.
#news #research #security
🔗 Все наши каналы 🔁 Все наши чаты 🪧 Для связи с менеджером
Как должна работать проверка срока карты
У бесконтактной EMV-карты есть несколько участников:
💳карта →
Карта передаёт терминалу набор данных. В частности, в данных карты присутствует срок действия (Application Expiration Date, поле 5F24). Терминал использует его при принятии решения, можно ли продолжать транзакцию, а банк-эмитент получает информацию о сроке действия карты из другого поля с тегом 57 - Track 2 Equivalent Data.
В чём заключается атака Zombie Card
Как защищаться
#news #research #security
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍6🔥5❤4
SCCMHunter — open-source post-exploitation инструмент для поиска, профилирования и исследования инфраструктуры SCCM (Microsoft Configuration Manager) в домене Active Directory. Он помогает определить, какие SCCM-компоненты присутствуют в окружении, найти Management Points, Site Servers и Distribution Points, а затем использовать собранную информацию для дальнейшего анализа безопасности SCCM-инфраструктуры.
Первым этапом SCCMHunter может выполнить LDAP-разведку домена. Инструмент проверяет System Management container, опубликованные Management Points, PXE-enabled Distribution Points и ищет связанные с SCCM/MECM объекты в Active Directory.
Результаты сохраняются в локальную базу SQLite, после чего найденную инфраструктуру можно использовать для дальнейшего профилирования.
После обнаружения SCCM-окружения инструмент позволяет исследовать различные компоненты инфраструктуры через отдельные модули.
SCCMHunter хранит собранные данные в SQLite и позволяет просматривать информацию о найденных объектах. В проекте также предусмотрен экспорт результатов в JSON и CSV, что удобно для дальнейшего анализа или передачи данных в другие инструменты.
Авторы рекомендуют использовать отдельное Python-окружение:
git clone https://github.com/garrettfoster13/sccmhunter.git
cd sccmhunter
virtualenv --python=python3 .
source bin/activate
pip3 install -r requirements.txt
python3 sccmhunter.py -h
Также инструмент можно установить глобально через
pipx:pipx install git+https://github.com/garrettfoster13/sccmhunter/
После получения авторизованного доступа к домену можно начать с поиска SCCM-инфраструктуры через LDAP:
python3 sccmhunter.py find -u user -p 'password' -d domain.local -dc-ip 10.10.10.10
Команда позволяет обнаружить связанные с SCCM объекты и получить представление о структуре окружения. Для
find требуются действующие учетные данные Active Directory.#sccmhunter #sccm #mecm #activedirectory #redteam #pentest #windows #cybersecurity #infosec #opensource
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤5👍4🔥3
20 и 21 августа в Москве прошла седьмая международная конференция по практической кибербезопасности OFFZONE 2026. Мероприятие собрало более 3000 специалистов, а 130 экспертов представили 112 докладов о реальных кейсах, исследованиях и подходах, которые работают на практике.
📈 Одно из ключевых событий — презентация исследования «Threat Zone 2026: обратная сторона». Специалисты BI.ZONE проанализировали более 35.000 объявлений злоумышленников на теневых форумах, маркетплейсах и в Telegram-каналах.
▶️ средняя стоимость доступа к корпоративным сервисам и данным выросла на 15%
▶️ рынок смещается от отдельных инструментов к комплексным продуктам
▶️ ценные предложения уходят с крупных форумов в закрытые чаты, приватные каналы и личные сделки
🎇 На конференции анонсировали исследование BI.ZONE по наступательной кибербезопасности. Специалисты проанализировали результаты более сотни проектов по пентесту, AppSec и red teaming за год.
▶️ более 90% компаний подвержены риску успешного проникновения в периметр
▶️ чаще всего за анализом защищенности обращаются:
- IT-сектор — 36%
- Финансовая отрасль — 19%
- Сфера услуг — 13%
🤖 Отдельное внимание на конференции уделили тому, как большие языковые модели и автономные агенты меняют подходы к безопасности. Эту тему поднимали:
▶️ в открывающем докладе Эльдара Заитова (руководитель команды безопасности инфраструктуры «Яндекса»)
▶️ в тематической зоне AI.Zone
▶️ в дискуссиях о том, как ИИ становится инструментом и для атакующих, и для защитников
🎯 Конференция работала по нескольким трекам:
▶️ Main track и Fast track (ключевые вопросы практической безопасности)
▶️ AppSec.Zone (безопасность приложений)
▶️ AI.Zone (искусственный интеллект в безопасности)
▶️ Threat.Zone (киберугрозы)
▶️ AntiFraud.Zone (противодействие мошенничеству)
▶️ Community track (CTF, багбаунти, OSINT, Web3, аппаратная безопасность)
Источники:
1. https://www.interfax.ru/events/news/1110986
2. https://bi.zone/news/vyshlo-issledovanie-tenevykh-resursov-threat-zone-2026-obratnaya-storona/
3. https://offzone.moscow
#OFFZONE2026 #кибербезопасность #ИБ #угрозы #исследования #BIZONE #AI #пентест #redteam #теневойрынок
🔗 Все наши каналы 🔁 Все наши чаты 🪧 Для связи с менеджером
Это означает, что мониторинг публичных площадок перестает быть достаточным для отслеживания актуальных угроз.
- IT-сектор — 36%
- Финансовая отрасль — 19%
- Сфера услуг — 13%
«Каждый год OFFZONE показывает, как быстро меняется кибербезопасность. То, что еще недавно только появлялось в практике специалистов, сегодня становится рабочим инструментом — это хорошо видно на примере искусственного интеллекта и автономных агентов», — отметил директор по стратегии BI.ZONE Евгений Волошин.
Гости также участвовали в OFFZONE-квесте, решали олимпиадные задачи и проверяли навыки в HACK in 15 min.
Источники:
1. https://www.interfax.ru/events/news/1110986
2. https://bi.zone/news/vyshlo-issledovanie-tenevykh-resursov-threat-zone-2026-obratnaya-storona/
3. https://offzone.moscow
#OFFZONE2026 #кибербезопасность #ИБ #угрозы #исследования #BIZONE #AI #пентест #redteam #теневойрынок
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤5👍5🔥3
Три часа, ноль пакетов к цели — и вот уже API-ключ разработчика у вас в руках
Забытый staging-поддомен → коммит на GitHub с хардкоженным ключом AWS → корпоративный email в двух breach-базах с паролями. Вся цепочка — только открытые источники, без единого запроса к целевой сети. Это не теория — реальный кейс с проекта по оценке внешней атакующей поверхности.
Проблема в том, что большинство компаний никогда не прогоняли OSINT-разведку против самих себя. А атакующие — прогоняют. По данным Mandiant M-Trends 2025, в прошлом году отслеживались 4+ новых APT-группировок, и финансовый сектор стабильно в тройке самых атакуемых отраслей.
🔎 Как выглядит разведка на практике? Четыре фазы:
Фаза 1 — footprinting инфраструктуры. Каждый TLS-сертификат, выданный публичным CA, попадает в Certificate Transparency логи. Значит, ваши
Отдельная боль — dangling CNAME. Если поддомен указывает на деаллоцированный ресурс в облаке (скажем, удалённое Heroku-приложение), атакующий может занять это имя и подставить свой контент под вашим доменом. Это уже не разведка, а subdomain takeover.
Фаза 2 — пассивный анализ через Shodan и Censys. Эти сервисы непрерывно сканируют весь IPv4 и индексируют баннеры. Ваш запрос к ним — чтение уже собранных данных, ни один пакет не уходит к цели. Запрос
Фаза 3 — email harvesting. Зная формат корпоративной почты (first.last@, flast@, first_last@), можно сгенерировать адрес любого сотрудника, чьё имя есть в LinkedIn. А дальше — проверка этих адресов по breach-базам. Один и тот же пароль в корпоративном и личном аккаунте — до сих пор самый частый подарок атакующему.
Фаза 4 — всё сводится воедино: утёкший секрет, уязвимый сервис на забытом хосте, убедительный вектор социальной инженерии. Чаще — комбинация всех трёх.
👌 Если вы в blue team — пройдите эти фазы против собственного домена. В полной статье — конкретные команды, инструменты и разбор каждой фазы с примерами.
https://codeby.net/threads/osint-razvedka-infrastruktury-kompanii-ot-sabdomena-do-sotrudnika-za-4-fazy.95296/
Забытый staging-поддомен → коммит на GitHub с хардкоженным ключом AWS → корпоративный email в двух breach-базах с паролями. Вся цепочка — только открытые источники, без единого запроса к целевой сети. Это не теория — реальный кейс с проекта по оценке внешней атакующей поверхности.
Проблема в том, что большинство компаний никогда не прогоняли OSINT-разведку против самих себя. А атакующие — прогоняют. По данным Mandiant M-Trends 2025, в прошлом году отслеживались 4+ новых APT-группировок, и финансовый сектор стабильно в тройке самых атакуемых отраслей.
Фаза 1 — footprinting инфраструктуры. Каждый TLS-сертификат, выданный публичным CA, попадает в Certificate Transparency логи. Значит, ваши
staging.company.ru, dev-api.company.ru и jira.internal.company.ru видны всем. Даже если DNS-запись ведёт на внутренний IP. Инструменты вроде subfinder агрегируют CT-логи, поисковые движки и пассивные DNS-базы за один прогон. А Google-дорки типа site:company.ru -www покажут проиндексированные поддомены, о которых IT-отдел мог забыть.Отдельная боль — dangling CNAME. Если поддомен указывает на деаллоцированный ресурс в облаке (скажем, удалённое Heroku-приложение), атакующий может занять это имя и подставить свой контент под вашим доменом. Это уже не разведка, а subdomain takeover.
Фаза 2 — пассивный анализ через Shodan и Censys. Эти сервисы непрерывно сканируют весь IPv4 и индексируют баннеры. Ваш запрос к ним — чтение уже собранных данных, ни один пакет не уходит к цели. Запрос
ssl.cert.subject.cn:"company.ru" регулярно выдаёт хосты, о которых команда не знает: старые балансировщики, тестовые API-гейтвеи, shadow IT. MySQL на порту 3306 или RDP на 3389 на публичном IP — критические находки для немедленного закрытия.Фаза 3 — email harvesting. Зная формат корпоративной почты (first.last@, flast@, first_last@), можно сгенерировать адрес любого сотрудника, чьё имя есть в LinkedIn. А дальше — проверка этих адресов по breach-базам. Один и тот же пароль в корпоративном и личном аккаунте — до сих пор самый частый подарок атакующему.
Фаза 4 — всё сводится воедино: утёкший секрет, уязвимый сервис на забытом хосте, убедительный вектор социальной инженерии. Чаще — комбинация всех трёх.
https://codeby.net/threads/osint-razvedka-infrastruktury-kompanii-ot-sabdomena-do-sotrudnika-za-4-fazy.95296/
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤5🔥4👍3
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😁14❤4🔥3👍1
Forwarded from Hacker Lab
❗️Финальное задание сезона на платформе HackerLab!
👩💻 Категория Pentest Machines (Active Directory) — Эстафета
Приятного хакинга!
Приятного хакинга!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤11🔥7👍3🤯1🎉1
Katana — open-source web crawler от ProjectDiscovery, предназначенный для быстрого сбора URL и endpoint'ов. Инструмент поддерживает обычный и headless-режимы, умеет анализировать JavaScript и хорошо подходит для автоматизации recon-процессов и поиска точек входа в веб-приложениях.
Во время обхода Katana собирает ссылки и URL из страниц, JavaScript и других доступных ресурсов. При включении соответствующих опций она также может искать endpoint'ы в JavaScript-файлах, обращаться к известным файлам вроде
robots.txt и sitemap.xml и извлекать дополнительные сетевые запросы.Это позволяет получить список потенциально интересных точек приложения, который затем можно передать в другие инструменты для дальнейшего тестирования.
katana -u https://example.com
katana -u https://example.com -d 5
katana -u https://example.com -jc
katana -u https://example.com -kf all
katana -u https://example.com -headless
Параметры
-d, -jc, -kf и -headless позволяют управлять глубиной обхода, анализом JavaScript, известными файлами и использованием браузерного движка соответственно.Katana можно использовать не только с одним URL. Инструмент принимает список целей через файл или стандартный ввод, поэтому его удобно подключать к recon-пайплайнам.
katana -list urls.txt -o results.txt
А результаты другого инструмента можно передать напрямую:
cat domains.txt | httpx | katana
Результаты также можно сохранять в JSONL, что удобно для дальнейшей автоматической обработки.
#katana #projectdiscovery #pentest #bugbounty #recon #websecurity #cybersecurity #infosec #opensource
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍6❤4🔥3🤔3
Команды по управлению уязвимостями и патчами работали в симбиозе: одни находили проблемы, другие их закрывали. А затем пришли модели Frontier AI.
❗️ Новый игрок на поле
Модели вроде Anthropic Mythos радикально меняют правила игры. Они способны:
- находить zero-day уязвимости
- строить сложные цепочки эксплуатации
- адаптироваться в реальном времени
🧿 От CVSS к управлению воздействием
Традиционных метрик — CVSS, EPSS и списка KEV от CISA — больше недостаточно. Модели Frontier AI находят и превращают уязвимости в эксплойты на машинной скорости. Выход — функция управления воздействием (Exposure Management) в рамках программы управления уязвимостями. Она оценивает истинный риск поверхности атаки с учетом:
▶️ эксплуатируемости
▶️ бизнес-воздействия
▶️ неправильных конфигураций
▶️ доступности
▶️ данных об угрозах
🕑 Революция управления патчами
Команды по управлению патчами тоже ждут перемены. Что меняется:
▶️ переход на автоматизированную стратегию идентификации, тестирования и развертывания патчей
▶️ использование кольцевой методологии (патч переходит на следующее кольцо только после проверки стабильности предыдущего)
▶️ автоматизация на каждом этапе жизненного цикла исправления
Но есть и сложности. Командам по патчам и безопасности придется вести жесткие разговоры с ключевыми заинтересованными сторонами:
▶️ меняются ли требования к простою?
▶️ увеличиваются ли инвестиции в устойчивость?
▶️ как меняется интеграция с командами BC/DR?
Источники:
1. https://thehackernews.com/2026/08/frontier-ai-vulnerability-managements.html?m=1
2. https://www.scworld.com/resource/inside-mythos-a-csos-technical-decoder-for-anthropics-autonomous-offensive-ai#1
#кибербезопасность #управлениеуязвимостями #FrontierAI #Anthropic #Mythos #эксплойты #CIEM #управлениепатчами #инфобезопасность #AI #CVSS #EPSS #CISA #KEV
🔗 Все наши каналы 🔁 Все наши чаты 🪧 Для связи с менеджером
Модели вроде Anthropic Mythos радикально меняют правила игры. Они способны:
- находить zero-day уязвимости
- строить сложные цепочки эксплуатации
- адаптироваться в реальном времени
Традиционных метрик — CVSS, EPSS и списка KEV от CISA — больше недостаточно. Модели Frontier AI находят и превращают уязвимости в эксплойты на машинной скорости. Выход — функция управления воздействием (Exposure Management) в рамках программы управления уязвимостями. Она оценивает истинный риск поверхности атаки с учетом:
«Реакция на машинной скорости должна перевести вас из состояния уязвимости в замкнутый цикл, позволяя постепенно повышать уровень доверия — от «мы в уязвимом состоянии» к «мы это решили» и далее к состоянию, в котором мы чувствуем высокую уверенность в безопасности» — говорит Рудра Митра, вице-президент по безопасности AWS.
Команды по управлению патчами тоже ждут перемены. Что меняется:
Но есть и сложности. Командам по патчам и безопасности придется вести жесткие разговоры с ключевыми заинтересованными сторонами:
Источники:
1. https://thehackernews.com/2026/08/frontier-ai-vulnerability-managements.html?m=1
2. https://www.scworld.com/resource/inside-mythos-a-csos-technical-decoder-for-anthropics-autonomous-offensive-ai#1
#кибербезопасность #управлениеуязвимостями #FrontierAI #Anthropic #Mythos #эксплойты #CIEM #управлениепатчами #инфобезопасность #AI #CVSS #EPSS #CISA #KEV
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤1👍1🔥1